國際數據公司(IDC)近日發布的《中國智算服務市場(2023下半年)跟蹤》報告顯示,2023年下半年,中國智算服務市場整體規模達114.1億元,同比增長85.8%。全年來看,這一市場規模達194.2億元,同比增長72.5%,動力強勁。
智算服務是一種專門提供智能計算能力的服務,廣泛應用于機器學習、深度學習、自然語言處理等人工智能(AI)領域,并助力生命科學、工業制造、自動駕駛等行業智能化轉型升級。智算服務“算”出AI落地加速度,讓更多創新企業迎來發展新機遇。
雙輪驅動增長
我國智算服務市場由智算集成服務、智算基礎設施即服務(AI IaaS)兩大板塊構成,后者進一步細分為面向生成式人工智能的GenAI IaaS和面向非生成式人工智能的Non-GenAI IaaS。從2023年智算服務市場表現看,智算集成服務市場貢獻了主要增量,去年下半年規模達36億元,同比增速高達129.4%。GenAI IaaS市場在2023年實現“從0到1”的爆發式增長,規模達32.2億元。Non-GenAI IaaS市場保持穩健增長態勢,規模達45.9億元。
我國智算服務市場快速發展,得益于智算服務需求與宏觀政策引領雙輪驅動。
一方面,我國智算服務需求保持高速增長。從“大煉模型”到“煉大模型”,千億、萬億參數大模型的孵化,推動智算基礎設施加快建設,智能算力需求持續爆發,各方紛紛加大對AI算力的布局。各地政府前瞻規劃,現已投產上線的智算中心數量接近百個,可用算力已接近萬PFlops(1PFlops=1千萬億次浮點運算/秒)。同時,人工智能技術公司、信息與通信技術服務商、數據中心服務商、實體企業等多方主體紛紛重金投入智算市場。
另一方面,宏觀政策出臺發揮引領作用,營商環境和創新生態持續改善。國家發展改革委等部門聯合發布的《全國一體化大數據中心協同創新體系算力樞紐實施方案》提出,在京津冀、長三角、粵港澳大灣區、成渝,以及貴州、內蒙古、甘肅、寧夏等地布局建設全國一體化算力網絡國家樞紐節點。北京、浙江、廣東等地也紛紛發布相關政策規劃,央地協同推動智算市場發展。政府加快實施“東數西算”工程、發放“算力券”,提升跨區域算力調度水平,降低企業使用算力設施和服務的門檻,并對示范效果突出的智算中心給予資金獎補,使營商環境進一步改善。隨著云計算、大數據、深度學習、自然語言處理和圖像識別等技術發展,智算能力大幅提升,創新生態不斷優化。
機遇前所未有
智能算力作為新型基礎設施,是萬千行業進行智能化變革的核心驅動力,我國智算服務市場正迎來前所未有的發展機遇。智算服務市場蓬勃發展為行業帶來新機遇。
受益于AI領域先發優勢和資源技術積淀,目前字節跳動、阿里巴巴、百度、騰訊市場份額位居我國智算服務市場前列。同時,一些智算服務企業也紛紛緊抓智算市場發展窗口期,快速獲取GenAI IaaS市場份額。商湯科技憑借資源儲備、“大模型+大裝置”全方位技術能力成功跨界,表現搶眼;并行科技憑借在超算領域的積累贏得一席之地;首都在線以互聯網數據中心資源為基礎整合產業生態,分得一杯羹……未來,隨著技術快速發展,新的行業巨頭有望產生。
隨著智算市場快速增長,智算技術逐步滲透到農業、金融、醫療等領域,AI與各行業融合程度日益加深。AI大模型通過優化生產流程、提升管理效率等方式助力傳統產業數字化轉型升級,催生新模式和新業態。例如,智能網聯汽車行業就在智算支撐下駛上了“快車道”。
合力共促發展
還要看到,智算服務市場快速增長的背后也伴隨著挑戰。
首先,數據安全與隱私保護問題亟待解決。智算服務涉及大量用戶數據和企業機密信息,這些數據可能被惡意利用。其次,智算行業面臨前沿技術待突破、高端人才短缺等問題,可能難以適應智算應用場景復雜化的發展趨勢。此外,人工智能訓練和推理需要大量算力,高性能計算設備運行過程中也會產生大量熱量,能耗問題不容忽視。最后,智算持續發展需要跨領域合作和資源共享,而這往往面臨交互標準與互操作性、供應鏈管理、盈利模式與利益分配等問題。
面對智算市場發展的一系列挑戰,政府和企業應形成合力,共同推動行業良性發展。
第一,加強智算技術自主研發。可設立智算產業投資基金,吸引金融機構、企業等多元資本,對開展高端智算自主研發的企業進行投資。推動企業加大對智算前沿技術的研發投入,搭建智算技術的適配、驗證與調優平臺,推動產學研用深度融合。
第二,建立健全數據安全和隱私保護機制,實現數據態勢可知、威脅可現、風險可控。要重視數據質量核驗任務,完成數據質量規范性、一致性、準確性和完整性檢查。
第三,積極培養高水平數據科學家和分析師人才。建立以應用能力為基礎、以工作過程為導向的課程體系,構建集生產實訓、虛擬仿真為一體的實習實訓基地,促進高水平人才供給。
第四,最大限度節省能源消耗。算力基礎設施建設應優先考慮算力中心地理位置,充分利用自然條件散熱降溫。合理安排調度業務進程,優先處理用戶驅動型業務,在計算資源閑時處理結果驅動型業務,提高資源利用效率。
(作者系北京市社會科學院副研究員 王 鵬)
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