报告：互联网行业为AI技术应用和研发主力军；北京、杭州、深圳稳居算力前三位

21世纪经济报道记者 王俊 实习生 刘悦行 北京报道 

2023年，人工智能发展如火如荼。各类生成式人工智能应用，如人工智能聊天机器人ChatGPT、AI编程工具GitHub、CoPilot等，为用户带来了前所未有的智能体验。

11月29日，由北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会共同指导，浪潮信息主办的第五届人工智能计算大会（AICC）顺利举办，会上正式发布了《2023-2024年中国人工智能计算力发展评估报告》（以下简称《报告》）。《报告》指出，全球超八成被访企业已开始进行生成式人工智能相关实践行动，知识管理有望成为最有应用价值的生成人工智能用例；中国人工智能计算力发展评估中，互联网行业居于第一位，互联网行业为AI技术应用和研发主力军；在地区计算力排行中，北京、杭州、深圳则稳居前三位。

超八成被访企业已开始进行生成式人工智能相关实践

人工智能发展迈入新阶段，从全球范围来看，生成式人工智能兴起，产业已步入关键转折点。《报告》指出，大模型的突破和生成式人工智能的兴起，为企业实现产品、流程的革新提供了先进的生产工具，引领企业和产业迈入智能创新的新阶段。对于企业而言，其将不再局限于思考“如何在产品、流程中增加智能化能力”，而需要更多关注“如何使用人工智能实现产品、流程的革新”。

IDC（International Data Corporation，国际数据公司）调研发现，全球企业普遍关注并探索对生成式人工智能的布局，全球超八成被访企业已经开始展开相关实践行动，探索适用的落地场景；2023年，超过四分之一的企业已经对生成式人工智能技术进行了大量资金投入。

从应用场景来看，IDC认为，知识管理、对话式应用、销售和营销、代码生成等是全球企业应用生成式人工智能的主要场景。其中，知识管理有望成为最有应用价值的生成人工智能用例，通过人工智能手段，企业可实现对文本、图像和视频等知识内容的高效分析和管理，降低劳动密集型投入。

从国内发展的角度出发，人工智能产业正处于加速创新的阶段，机遇与挑战并存。《报告》指出，中国企业对生成式人工智能的接受度普遍较高。据IDC调研，67%的中国企业已经开始探索生成式人工智能在企业内的应用机会，或已经开始进行相关资金投入。中国企业尤其认可生成式人工智能在加速决策、提高效率、优化用户和员工体验等维度带来的价值，并将在未来三年持续提高投入力度，超过七成企业增幅达到20%-40%；但与此同时，企业需要直面计算、存储等资源短缺、行业大模型可用性待提升以及投入成本高等问题带来的压力。

《报告》强调，算力基础设施建设成为一个重要环节，被纳入国家新基建范畴。目前，互联网企业、电信运营商，以及各级政府均积极投入到智算中心的建设之中。据不完全统计，截至2023年8月，全国已有超过30个城市建设智算中心，总建设规模超过200亿。

2023年中国AI芯片出货量将达133.5万片 同比增长22.5%

另一方面，《报告》也从芯片、服务器、算法和模型、AI软件基础设施、边缘智能、绿色算力、人工智能算力服务和云、应用8个方面分析了我国的人工智能算力及应用情况。

就芯片而言，《报告》中明确，中国芯片市场机遇与挑战并存。一方面，算力需求的提升给本土芯片厂商的发展提供了较大的空间，带来新的机遇。IDC预计，2023年中国人工智能芯片出货量将达到133.5万片，同比增长22.5%。另一方面，中国芯片产业发展也面临着一些挑战，其中以技术突破、人才培养、知识产权保护等方面的问题尤为突出。

从服务器的角度出发，高算力和高能效受到持续关注。IDC认为，生成式人工智能和大模型发展成为人工智能算力市场发展的加速器。从感知智能到生成式智能，人工智能越来越需要依赖“强算法、高算力、大数据”的支持。IDC预计，全球人工智能硬件市场（服务器），将从2022年的195亿美元增长到2026年的347亿美元，五年年复合增长率达17.3%；其中，用于运行生成式人工智能的服务器市场规模在整体人工智能服务器市场的占比将从2023年的11.9%增长至2026年的31.7%。

AI软件基础设施的发展，正在加速大模型的应用落地。《报告》指出，未来人工智能软件基础设施将呈现如下发展趋势：为多元化算力，提供更多无缝的兼容性适配，以应用为导向升级人工智能算力体系；结合不同行业的特点做框架、模型、数据的垂直整合，支持人工智能能力在行业的落地； 降低人工智能开发门槛，推进低代码或智能辅助编程工具的发展，优化API接口性能； 推进数据维度的开源，实现数据的开源、开放，为全社会创造价值。

2023年，大模型和生成式人工智能快速发展，将给人工智能算力服务市场带来新的机遇：其一，不管是大模型的训练或推理，都需要相对更大的算力和相应的投入。当前，生成式人工智能正处在起步阶段，主要的投入来自超大规模互联网企业，随着应用在各行业的不断深入，更多的用户将涉足这一领域，而对于短期内不考虑或不具备自建人工智能算力数据中心能力的用户而言，使用人工智能算力服务的方式是理想的选择。

其二，超大规模云服务器提供商和人工智能解决方案提供商具有更强的技术能力，具备生成式人工智能和大模型开发的技术基础，并有能力进行快速迭代。因此，人工智能算力服务能够帮助各行业的中小企业实现生成式人工智能技术的可用，从而快速为自身业务发展赋能。

北京、杭州、深圳稳居人工智能算力城市排名前三

在中国的人工智能市场呈现出快速发展态势的同时，这项技术也在加速实现对行业和城市的渗透。

从行业来看，2023年，人工智能行业应用渗透度排名前五的行业，依次为互联网、电信、政府、金融和制造。互联网行业依旧是人工智能技术应用和研发的主力军。在电信行业，云上人工智能能力的加速发展，进一步优化服务，并为电信网络的优化和智能化建设提供了支持。

此外，人工智能技术对于政府事务的支撑作用日益显著，极大地推动了公共服务和城市治理的进步。

在城市人工智能算力排行中，北京、杭州、深圳依然稳居城市排名前三位。其中，北京在大模型领域表现突出，聚集了大批大模型企业，推出诸多具有代表性的大模型及应用产品。上海、深圳、杭州等城市不断加速技术积累，拓展应用场景，构建具有特色的人工智能发展路线。

此外，《报告》中也提到，中国其他地区依然保持着对人工智能产业的热忱，不断推进人工智能产业的发展，例如智算中心的建设是拉动地区实现人工智能发展的重要驱动力，既可以提升基础设施建设水平，也为吸引更多企业共谋发展起到积极的推动作用。过去几年来，南京、天津、西安等城市正是通过智算中心建设的浪潮跻身前十名。