智能計算是指面向人工智能應用(包括訓練、推理、衍生應用場(chǎng)景等)的高性能計算。算力可分為:通用 算力、智能算力和超級算力,分別對應三種計算模式:基礎計算、智能計算和超級計算。不同應用場(chǎng)景下所 需的計算精度不同,通常會(huì )采用不同種類(lèi)的算力。目前,隨著(zhù)人工智能的快速發(fā)展以及國家層面的政策助 推,智能算力規模和占比越來(lái)越大,算力需求逐步從通用計算轉向智能計算。
①通用算力:基于CPU 芯片的服務(wù)器所提供的算力,主要用于計算復雜度適中的云計算、邊緣計算類(lèi) 場(chǎng)景,通常這些場(chǎng)景對實(shí)時(shí)性有一定要求,不適合完全將本地數據搬到異地計算,如移動(dòng)計算和物聯(lián)網(wǎng)等。
②智能算力:基于GPU、FPGA、ASIC等AI芯片的加速計算平臺提供的算力,主要用于人工智能的訓練 和推理計算,智算中心可以根據不同細分領(lǐng)域業(yè)務(wù)的算力需求匹配相應的計算能力。對于人工智能的模型 訓練及推理來(lái)說(shuō),處理文字、語(yǔ)音、圖片或視頻等需求較大,單精度、半精度、甚至整型的智能計算才能夠滿(mǎn) 足應用需要。
③超級算力:由超級計算機等高性能計算集群所提供的算力,主要用于尖端科學(xué)領(lǐng)域的計算,比如行 星模擬、藥物分子設計、基因分析、天體物理、氣象研究、航空航天等需要復雜運算、高性能雙精度算力的高 精尖科研領(lǐng)域。同時(shí),不同超級計算機的處理器、加速卡、框架等各不相同,商業(yè)化服務(wù)門(mén)檻高。
當前,我國智能算力占比已經(jīng)超過(guò)通用算力,成為整體算力增長(cháng)的主要驅動(dòng)力。我國智能算力占總體 算力的比重增長(cháng)迅速,據中國信通院《中國算力發(fā)展指數白皮書(shū)(2023)》數據,2017-2022年我國算力內部 結構中智能算力占比持續增加,2022年我國算力結構為通用算力:智能算力:超級算力=40%:59%:1%,智能算力占比已較大幅度超過(guò)通用算力占比,逐步成為總體算力增長(cháng)的主要驅動(dòng)力。據中國信通院預計,未來(lái)五年,全球算力規模增速超過(guò)50%。
附件:2024智能算力產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書(shū)-算力規模增速超過(guò)50%

分析了大模型發(fā)展趨勢挑戰的基礎上,提出了大模型安全實(shí)踐總體框架,并從安全性、可靠性、可控性以及評測四個(gè)角度對大模型安全技術(shù)進(jìn)行了深度剖析
白皮書(shū)將聚焦中國未來(lái)核心產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方向,從人工智能、智能制造、大消費、生命科學(xué)、碳中和等五大產(chǎn)業(yè)出發(fā),探討中國將如何迎接下一波增長(cháng)浪潮
大模型領(lǐng)域人才供需比為1.76,整體供大于求,但高端技術(shù)崗位如云計算和算法仍緊缺,薪酬漲幅保持在30%-50%,65.79%每周工作超50小時(shí),從業(yè)者中82%因技術(shù)和前景而主動(dòng)加入
設備精度提升以及對更精準診斷的追求使得我國醫學(xué)影像數據大量積累人工智能可以充分利用這些數據進(jìn)行模型訓練;提高了醫學(xué)診斷效率, 減輕了醫生工作負擔、促進(jìn)了醫療資源均衡分配
智能體將深入復雜任務(wù)處理,手機和電腦智能體將引發(fā)應用生態(tài)變革;報告討論了AIAgent產(chǎn)品的構建方式和市場(chǎng)策略,強調了大模型技術(shù)基礎和行業(yè)數據的重要性
AI生產(chǎn)力工具市場(chǎng)快速發(fā)展,用戶(hù)規模和產(chǎn)品類(lèi)型激增,以AI搜索、寫(xiě)作、翻譯等應用為核心的工具正推動(dòng)工作效率和創(chuàng )造力的提升,生成式AI市場(chǎng)預計將達到4000億元
國內AI大模型行業(yè)迅速發(fā)展,形成“6+2”競爭格局,產(chǎn)品覆蓋C端和B端,聚焦金融、教育等行業(yè),報告概括了AI大模型行業(yè)的主要參與者、核心競爭力、產(chǎn)品與服務(wù)、融資情況以及未來(lái)趨勢
報告強調AI對教育現代化的重要性,指出AI能實(shí)現個(gè)性化教學(xué),減輕教師負擔,并提高教育管理效率,提出了數據安全、技術(shù)倫理和教師適應性等挑戰
2024-2025 年國內有兩條落地線(xiàn)、 8 個(gè)落地方向,8 大落地場(chǎng)景模型可以囊括所有 AI 應用落地;利 益相關(guān)者基于各自的觀(guān)測點(diǎn)運用“交易思維”進(jìn)行決策,同時(shí)可 將國內外巨頭的最新決策作輔助參考
國產(chǎn)廠(chǎng)商應用落地優(yōu)勢開(kāi)始展現,文心一言、阿里通義千問(wèn)、豆包等大廠(chǎng)產(chǎn)品用戶(hù)量高位持續增長(cháng);產(chǎn)品形態(tài)上,國內APP端增速表現迅猛、技術(shù)擴散之下國內應用端機會(huì )更為明確
以 Sora 為例,其在生成視頻時(shí)長(cháng)、內容邏輯一致性、視頻分鏡等方面形成突破;類(lèi)似 Sora 的文生視頻模型在上線(xiàn)后的玩法迭代、用戶(hù)體驗優(yōu)化等方面同樣具備深刻意義
節發(fā)布豆包主力模型價(jià)格僅0.8元/百萬(wàn)tokens;阿里通義主力模型輸入價(jià)格0.5元/百萬(wàn)tokens;百度文心大模型中有2款5月21日起免費;算力和模型端的價(jià)格下降使得AI應用的開(kāi)發(fā)成本大幅下降