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      《2021-2022全球計算力指數(shù)評估報告》發(fā)布

      數(shù)字經(jīng)濟時代,算力對經(jīng)濟增長的拉動具有長期性和倍增效應(yīng)
      2022-03-18 16:21 10060

      北京2022年3月18日 /美通社/ -- 3月17日,由國際數(shù)據(jù)公司IDC、浪潮信息、清華大學(xué)全球產(chǎn)業(yè)研究院聯(lián)合編制的《2021-2022全球計算力指數(shù)評估報告》在北京發(fā)布,量化揭示了全球主要國家GDP、數(shù)字經(jīng)濟與計算力之間的關(guān)聯(lián)性和相互拉動作用。報告顯示,計算力指數(shù)平均每提高1點,數(shù)字經(jīng)濟和GDP將分別增長3.5‰和1.8‰。


      全球數(shù)字經(jīng)濟持續(xù)穩(wěn)定增長,計算力作為數(shù)字經(jīng)濟時代的關(guān)鍵生產(chǎn)力要素,已經(jīng)成為推動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的核心支撐力和驅(qū)動力。報告表明,一個國家或地區(qū)增加對算力的投資可以帶來經(jīng)濟的增長,且這種增長具有長期性和倍增效應(yīng)。當(dāng)一個國家的計算力指數(shù)達(dá)到40分以上時,計算力指數(shù)每提升1點,對GDP增長的推動力將增加1.5倍,而當(dāng)計算力指數(shù)值達(dá)到60分以上時,計算力指數(shù)每提升1點,對于GDP增長的推動力將提高到3.0倍。

      從國家排名來看,絕大部分國家算力評分均有所提升,其中中國計算力水平增幅最大。評估結(jié)果顯示,美國和中國分別以77分和70分位列前兩位,同處領(lǐng)跑者位置;追趕者國家得分在40-55分區(qū)間,包括日本、德國、英國、法國等7國;得分低于40分的為起步者國家,包括印度、意大利、巴西等6國。報告指出,各樣本國家所屬陣營的劃分較上一年未發(fā)生變化,全球各國算力格局已初步形成,美國和中國作為領(lǐng)跑者陣營國家,在全球算力領(lǐng)域的主導(dǎo)地位進(jìn)一步得到了增強。


      從行業(yè)排名來看,全球計算力水平TOP5的行業(yè)是互聯(lián)網(wǎng)、金融、制造、電信和政府。報告指出,行業(yè)用戶正在加大以人工智能算力為代表的算力投入,對于算力投入較大的行業(yè)同樣在新技術(shù)的應(yīng)用上投入靠前?;ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)積極擁抱新興技術(shù),計算力水平領(lǐng)先全球;金融行業(yè)加速智能化,支撐業(yè)務(wù)創(chuàng)新發(fā)展;制造行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速,實現(xiàn)智能制造推動數(shù)字工廠建設(shè);電信行業(yè)利用算力投入優(yōu)化內(nèi)部管理、賦能外部業(yè)務(wù)創(chuàng)新。

      從算力形態(tài)來看,人工智能計算和邊緣計算成為市場增長重要力量,中國AI算力發(fā)展領(lǐng)跑全球,位列全球第一。報告顯示,綜合15個國家來看,AI算力支出占總算力支出從2016年的9%增加到12%,預(yù)計到2025年將達(dá)到25%。其中中國的拉動作用最為顯著,AI服務(wù)器支出規(guī)模同比大幅增長44.5%。邊緣計算作為平臺型技術(shù),為5G、物聯(lián)網(wǎng)、 機器人、人工智能等新興技術(shù)提供重要的承載能力,未來5年,全球?qū)吘壩恢玫乃懔ν顿Y增長速度將遠(yuǎn)快于核心位置,到2025年,全球邊緣計算服務(wù)器支出占總體服務(wù)器比重將從14.4%提升到24.9%。

      數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟加速融合,算力對于產(chǎn)業(yè)變革和國家競爭力的支撐價值已經(jīng)在世界范圍內(nèi)得到公認(rèn),報告從算力網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的頂層設(shè)計和戰(zhàn)略部署、加大算力基礎(chǔ)設(shè)施的投資、引導(dǎo)多元資本投入算力基建和運營、加快人才培養(yǎng)和儲備、加強算力國際合作和共享發(fā)展五個維度提出行動建議,為各國構(gòu)建算力網(wǎng)絡(luò)生態(tài)體系、提升數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平提供參考和決策依據(jù)。

      這是《全球計算力指數(shù)評估報告》第二年發(fā)布,研究范圍覆蓋六個大洲的15個國家,從計算能力、計算效率、應(yīng)用水平和基礎(chǔ)設(shè)施支持四個維度對各國計算力水平進(jìn)行全面評估,并從統(tǒng)計數(shù)據(jù)角度、經(jīng)濟理論角度分別闡述了算力對經(jīng)濟增長的影響,得出十大洞察。

      主要洞察

      洞察一:計算力是數(shù)字經(jīng)濟時代的核心生產(chǎn)力

      • 計算力指數(shù)平均每提高1點,國家的數(shù)字經(jīng)濟和GDP將分別增長3.5‰和1.8‰。
      • 計算力指數(shù)模型由計算能力、計算效率、應(yīng)用水平、基礎(chǔ)設(shè)施支持四個維度構(gòu)成。計算能力,反映了國家在算力投入的整體水平和側(cè)重點;計算效率,反映了計算能力的利用水平;應(yīng)用水平旨在考量國家的人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)的應(yīng)用對算力的拉動,體現(xiàn)未來算力發(fā)展的潛力;基礎(chǔ)設(shè)施支持,旨在考量一個國家未來算力發(fā)展的可持續(xù)性。

      洞察二:投資算力將帶來經(jīng)濟長期增長

      • 當(dāng)一個國家的計算力指數(shù)達(dá)到40分以上時,計算力指數(shù)每提升1點,對GDP增長的推動力將增加1.5倍,而當(dāng)計算力指數(shù)值達(dá)到60分以上時,計算力指數(shù)每提升1點,對于GDP增長的推動力將提高到3.0倍,對經(jīng)濟的拉動作用變得更加顯著。
      • 含有算力資本的內(nèi)生增長模型驗證,算力資本可與傳統(tǒng)物質(zhì)資本形成互補效應(yīng)和協(xié)同效應(yīng);算力資本增長會產(chǎn)生正網(wǎng)絡(luò)外部性效應(yīng)和溢出效應(yīng),算力資本對經(jīng)濟發(fā)展具有倍增效應(yīng)。
      • 加大對數(shù)據(jù)中心、智能計算中心等算力基礎(chǔ)設(shè)施的投資,將進(jìn)一步增強算力資本與傳統(tǒng)物質(zhì)資本之間的互補效應(yīng)和協(xié)同效應(yīng),提高一國生產(chǎn)物品和服務(wù)的能力,提升數(shù)字經(jīng)濟在國民經(jīng)濟中的比重,最終促進(jìn)潛在GDP增長并提升整體經(jīng)濟發(fā)展水平。

      洞察三:全球算力投入加速中國計算力水平增幅最大達(dá)13.5%

      • 計算力指數(shù)國家排名,美國第一,中國第二。過去一年,大部分國家計算力評分均有所提升,中國計算力水平增幅最大達(dá)到13.5%。中國大部分指標(biāo)延續(xù)了高速增長,且增幅均高于美國。
      • 領(lǐng)跑者陣營與起步者陣營的差距進(jìn)一步拉大,起步者陣營和追趕者陣營國家算力指數(shù)平均分的差值在縮小。

      洞察四:AI計算能力反映一國最前沿的計算能力

      • 綜合15個國家來看,AI算力支出占總算力支出從2016年的9%增加到12%,預(yù)計到2025年將達(dá)到25%。
      • 中國AI算力發(fā)展領(lǐng)跑全球,AI服務(wù)器支出規(guī)模同比大幅增長44.5%,并首次超過美國位列全球第一。在15個國家AI算力支出的增長中,近60%來自中國。
      • 各國加大對人工智能的布局力度,澳大利亞成立人工智能研究所;日本出臺《第2期戰(zhàn)略性創(chuàng)新推進(jìn)計劃(SIP)》;法國出臺"人工智能國家戰(zhàn)略"新計劃;韓國發(fā)布"人工智能半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略";中國面向AI應(yīng)用對算力的龐大需求,政府層面推動智能計算中心有序發(fā)展,打造智能算力、通用算法和開發(fā)平臺一體化的新型智能基礎(chǔ)設(shè)施,主要面向政務(wù)服務(wù)、智慧城市、智能制造、自動駕駛、語言智能等重點新興領(lǐng)域。

      洞察五:數(shù)字技術(shù)加速與垂直行業(yè)深度融合  優(yōu)化創(chuàng)新應(yīng)用場景

      • 全球行業(yè)計算力水平排名TOP5:互聯(lián)網(wǎng)、金融、制造、電信、政府。對于算力投入較大的行業(yè)同樣在新技術(shù)的應(yīng)用上投入靠前,其中互聯(lián)網(wǎng)、金融和制造在算力投資和AI投資中均位前列。
      • 金融加速對智能化平臺的建設(shè),提升風(fēng)險管控能力。對人工智能的使用主要集中在智能客服和風(fēng)險管控兩大方面。智能客服語音識別由平均55%的識別率提高到85%以上。
      • 制造積極推動數(shù)字工廠建設(shè),是全球算力水平最高的傳統(tǒng)行業(yè)之一,是物聯(lián)網(wǎng)和機器人兩項新興技術(shù)投入占比最大的行業(yè)。在龍頭企業(yè)帶動下,中國制造業(yè)數(shù)字化進(jìn)程加速,實現(xiàn)工廠數(shù)字化。2021年,中國制造業(yè)IT相關(guān)支出占全球市場占比的15%左右,未來五年增速將處于領(lǐng)先位置,年復(fù)合增長率將達(dá)到16.6%,顯著高于全球其他地區(qū),預(yù)計到2025年,中國制造業(yè)IT相關(guān)支出占全球市場將達(dá)到20%左右。
      • 電信利用算力投入對內(nèi)優(yōu)化BSS系統(tǒng)增加客戶粘性,優(yōu)化OSS系統(tǒng)提升運維效率;對外為智慧交通、智慧零售、車聯(lián)網(wǎng)、游戲娛樂、AR/VR應(yīng)用等增值業(yè)務(wù)提供支撐。

      洞察六:智算加速從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)&創(chuàng)新

      • 農(nóng)業(yè)領(lǐng)域,利用人工智能技術(shù)分析加工地圖來確定作物的問題區(qū)域,從而優(yōu)化產(chǎn)量。
      • 醫(yī)療領(lǐng)域,人工智能技術(shù)應(yīng)用于遺傳綜合癥、肺癌、乳腺瘤、創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙等多種疾病的治療和診斷;借助AI技術(shù)準(zhǔn)確解讀醫(yī)學(xué)影像,協(xié)助醫(yī)師從海量的X光照片中準(zhǔn)確診斷乳癌和肺結(jié)核,并利用組織切片的影像認(rèn)識、譯碼疾病。
      • 科研領(lǐng)域,AI計算輔助疫苗和藥物研發(fā),用于靶點選擇和驗證、先導(dǎo)化合物篩選和優(yōu)化等研發(fā)環(huán)節(jié),從傳統(tǒng)"手工試錯"向計算輔助模式轉(zhuǎn)變,最大化縮短研發(fā)周期,加速有效藥物投入使用;利用人工智能進(jìn)行蛋白質(zhì)折疊體結(jié)構(gòu)的研究、抗菌耐藥性基因的檢測和識別也成為熱點。
      • 防疫抗疫中,AI計算在人群篩查、輿情分析、傳染防控、疫情監(jiān)測分析發(fā)揮重要作用;AI計算加速對疑似病例的基因測序分析,顯著縮短溯源時間。

      洞察七:新興技術(shù)的應(yīng)用是未來IT支出的核心驅(qū)動力

      • 大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、機器人等新興技術(shù)的應(yīng)用是未來IT支出的核心驅(qū)動力。
      • 中國在機器人應(yīng)用方面支出位列全球第一,在人工智能應(yīng)用、大數(shù)據(jù)應(yīng)用增速均高于美國。2020年,中國和美國人工智能應(yīng)用總支出處在最前列,分別達(dá)到34.7%和27.9%的高速增長,并有望在未來5年維持這樣的增長水平。

      洞察八:大模型加快傳統(tǒng)行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型

      • 通過微調(diào)大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型來服務(wù)于特定下游AI任務(wù),已經(jīng)成為業(yè)內(nèi)共識,賦能各行各業(yè),在法律、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域帶來積極影響。
      • 全球各國AI企業(yè)都在大力布局大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型技術(shù)開發(fā)及其商業(yè)化。在美國,OpenAI、谷歌、微軟、臉書等機構(gòu)形成了GPT-3、Switch Transformer、MT-NLG等千億或萬億參數(shù)量的大模型。
      • 浪潮"源1.0"巨量模型,參數(shù)量和數(shù)據(jù)集分別達(dá)到2457億和5000GB,相比于美國GPT-3,源1.0參數(shù)規(guī)模高40%,訓(xùn)練數(shù)據(jù)集規(guī)模領(lǐng)先近10倍。

      洞察九:邊緣計算成為驅(qū)動全球企業(yè)級基礎(chǔ)架構(gòu)市場增長的重要力量

      • ?IDC預(yù)計未來5年,對邊緣算力的投資增長速度將遠(yuǎn)快于核心位置,到2025年,全球邊緣計算服務(wù)器支出金額占總體服務(wù)器比重將從14.4%提升到24.9%。
      • 邊緣計算從產(chǎn)品形態(tài)到底層架構(gòu)都在走向多樣化,定制服務(wù)器產(chǎn)品或成為邊緣計算基礎(chǔ)架構(gòu)的主力軍。
      • 電網(wǎng)利用邊緣計算和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)控制電力輸配,在不增加碳足跡的情況下提高輸電效率,通過傳感器和智能電表收集各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù),借助人工智能、大數(shù)據(jù)分析給出優(yōu)化用電建議。

      洞察十:計算力向綠色化演進(jìn)

      • 業(yè)內(nèi)正在實踐多種降低數(shù)據(jù)中心碳排放的舉措,包括使用液冷等技術(shù)來提升散熱效率,引入風(fēng)電、光伏等新能源技術(shù),通過AI/ML技術(shù)升級運維管理流程,采用全新芯片架構(gòu)實現(xiàn)更高的單位功耗算力輸出等。
      • IDC認(rèn)為,液體冷卻解決方案將在數(shù)據(jù)中心市場得到更廣泛的采用,到2023年數(shù)據(jù)中心中至少有約40%將配備液冷技術(shù)解決方案。
      • 液冷技術(shù)可分為直接液體冷卻和浸入式冷卻兩大類,冷板式液冷是直接液體冷卻方案的主要形式。得益于成本效益和基于現(xiàn)有冷卻系統(tǒng)和數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的可升級性,直接液體冷卻解決方案將在數(shù)據(jù)中心市場得到更廣泛的應(yīng)用,特別是企業(yè)用戶。
      消息來源:浪潮
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