（全球tmt2021年10月29日讯）10月26日，《2021-2022中国人工智能计算力发展评估报告》（以下简称：报告）在aicc2021人工智能计算大会上发布。
从单点到多元化应用场景，ai加速向传统行业渗透
报告显示，2021年人工智能行业应用渗透度排名top5的行业依次为互联网、金融、政府、电信和制造，相比2020年，金融行业人工智能应用速度加快并超过政府行业，位列第二，制造、交通和能源行业在人工智能的应用也更加深入，分列第五、第七和第九位。相比去年，人工智能在各个行业的渗透度都在增加。
报告指出，人工智能在主要行业的应用场景已经从碎片化过渡到深度融合的一体化，从单点应用场景转换为多元化的应用场景。与2020年相比，人工智能算力释放的场景在金融、制造、能源和公共事业、交通和互联网等行业体现得尤为显著，相关行业的人工智能应用场景呈现更为多元化的趋势，产业ai化在传统行业的应用拓展不断提速。
多元算力与巨量模型，产业ai化的重要推手
伴随人工智能在各个行业的应用，各类人工智能芯片的需求也在大大提高，更加细分多元并最终体现在ai算力的多元化。报告认为，gpu依然是实现数据中心加速的首选，占有90%以上的市场份额，gpu在训练负载中依然具有绝对优势，高算力低能耗且适应各类复杂环境的芯片将更受关注。推理工作负载在各个行业应用中不断增加，fpga、asic、npu等其他类型的加速芯片将在各个领域被更多地采用。预计到2025年，其他类型加速芯片的市场份额将超过20%。
智算中心，产业ai化的核心基础
算力的多元化及巨量模型成为加速产业ai化的重要推手，但发展过程中，算力、数据、ai能力等方面依然存在着不同程度的挑战。算力方面，ai的研发、训练需要大量的算力；数据方面，拥有深度的、细致的、海量的数据是训练出“智能”的前提。随着ai模型的巨量化，算力成本方面的挑战也会愈加突出。智能计算中心建设的公共属性原则在当下和未来显得尤为重要，并主要体现在产业和民生两个层面。
从产业层面看，首先，智算中心的公共属性可以避免企业ai计算平台（硬件基础设施）的重复建设，实现公共服务所带来的天然边际成本效应的降低，让企业能够以更低的成本获得人工智能算力，同时避免ai算力的浪费；其次，智算中心作为服务的提供者，其将ai能力作为“公共服务”提供，对其易用性、适用性、功能性都有所优化或强化，企业可以更加快速和便捷地应用到实际业务中，加快企业ai应用的落地。报告为行业用户提供建议，可借助新型公共算力基础设施（如智能计算中心）实现降本增效、加速成果转化，关注以通用巨量模型为代表的ai算法基础设施，降低针对不同应用场景的模型适配难度和开发使用成本。
从民生层面看，智能计算中心的公共属性决定了其并非是盈利性的基础设施，将承载智能化的居民生活服务、政务服务智能化，做到真正的普适普惠。报告认为，以政府为主导，提供普适、普惠算力服务的智能计算中心，通过提供公共的算力、数据及算法服务，搭建公益、普惠、安全的架构，让算力服务易用，解决算力服务供给缺失问题的同时，也为探索未来人工智能计算力如何布局起到良性作用提供了参考。