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2022-2023年中国人工智能计算力发展评估报告（IDC与浪潮信息联合发布，22年12月）@ShowMeAI研究中心

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简介：
《2022-2023年中国人工智能计算力发展评估报告》由IDC与浪潮信息于2022年12月联合发布，聚焦分析中国AI算力的发展趋势。@ShowMeAI研究中心 这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！算力是数字经济时代的核心生产力，智算力则是数字化创新的源动力。近日，IDC 与浪潮信息联合发布了《2022-2023中国人工智能计算力发展评估报告》，从算力基础架构层面分析了人工智能芯片、服务器、计算架构、算法及应用等方面的发展近况。 核心观点如下： 1. IDC预测，到2026年，中国的人工智能市场相关支出将达到约130.3亿美元，并有望在2026年增长至约266.9亿美元。 2. 中国的智能算力规模预计将在2026年前进入每秒十万亿亿次浮点计算（ZFLOPS）级别，从目前的268.0EFLOPS提升到1,271.4EFLOPS。 3. 人工智能服务器市场规模在2021年达到了59.2亿美元，并且与上一年相比增长了68.2%。预计至2026年，该市场将扩大至约123.4亿美元。 4. 在各个行业中，人工智能的应用渗透度均有所提升，在这些行业中排名前五的依次为：互联网、金融、政府、电信和制造。 5. 中国的人工智能城市排行榜显示，北京、杭州与深圳在最新排行中依旧占据前三的位置。上海和广州分别位列第四和第五名；天津也进入了前十行列。

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  • 2022-2023年中国人工智能计算力发展评估报告（IDC与浪潮信息联合发布，22年12月）@ShowMeAI研究中心
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    《2022-2023年中国人工智能计算力发展评估报告》由IDC与浪潮信息于2022年12月联合发布，聚焦分析中国AI算力的发展趋势。@ShowMeAI研究中心 这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！算力是数字经济时代的核心生产力，智算力则是数字化创新的源动力。近日，IDC 与浪潮信息联合发布了《2022-2023中国人工智能计算力发展评估报告》，从算力基础架构层面分析了人工智能芯片、服务器、计算架构、算法及应用等方面的发展近况。 核心观点如下： 1. IDC预测，到2026年，中国的人工智能市场相关支出将达到约130.3亿美元，并有望在2026年增长至约266.9亿美元。 2. 中国的智能算力规模预计将在2026年前进入每秒十万亿亿次浮点计算（ZFLOPS）级别，从目前的268.0EFLOPS提升到1,271.4EFLOPS。 3. 人工智能服务器市场规模在2021年达到了59.2亿美元，并且与上一年相比增长了68.2%。预计至2026年，该市场将扩大至约123.4亿美元。 4. 在各个行业中，人工智能的应用渗透度均有所提升，在这些行业中排名前五的依次为：互联网、金融、政府、电信和制造。 5. 中国的人工智能城市排行榜显示，北京、杭州与深圳在最新排行中依旧占据前三的位置。上海和广州分别位列第四和第五名；天津也进入了前十行列。
     
  • 2023-2024年中国人工智能计算力评估报告.pdf
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    该报告全面分析了2023至2024年期间中国在人工智能领域的计算力发展状况、趋势及挑战，并提供深入见解和建议。 ### 2023-2024年中国人工智能计算力发展评估报告 #### 第一章 人工智能发展迈入新阶段 全球趋势：2023年被视为人工智能发展的转折点，特别是生成式人工智能（Generative AI）的兴起，为各行各业带来了巨大的变革潜力。这种技术的发展标志着人工智能从简单的任务自动化走向更为复杂的创意生成和决策支持领域。 中国视角：在中国，人工智能产业正经历快速创新期，尽管面临着诸多挑战，但整体上呈现出强劲的增长势头。中国企业的人工智能研发投入不断增加，力求抓住这一历史性的机遇。 #### 第二章 人工智能算力及应用 芯片技术：为了满足多样化应用场景的需求，芯片制造商正在不断改进产品性能，确保能够支持各种类型的人工智能任务，从边缘计算到云端处理。 服务器市场：高算力和能效比成为服务器市场的重要考量因素。随着生成式AI和大模型的发展，对高性能服务器的需求日益增长。 算法与模型：为了加速模型迭代并将其应用于实际场景，研究者和工程师们正致力于提高算法效率和模型的可移植性。 AI软件基础设施：随着大模型的广泛应用，软件基础设施的重要性愈发凸显。这不仅包括操作系统层面的支持，还包括专门针对AI模型训练和部署的软件工具和服务。 边缘智能：通过广泛部署边缘设备，可以更高效地处理本地数据，减少对中心化数据中心的依赖，从而提高响应速度和隐私保护。 绿色算力：采用液冷服务器构建的数据中心能够在保证高效计算的同时大幅降低能耗，促进可持续发展。 算力服务与云计算：随着企业对算力需求的多样化，服务商需要提供更加灵活的服务模式以适应不同规模企业的个性化需求。 应用领域：企业正积极投入资源利用大模型技术满足特定应用场景的需求，如自动驾驶、医疗诊断等领域。 #### 第三章 中国人工智能计算力发展评估 行业排名与地域分布：报告对中国各行业的AI计算力进行了评估，并对其地域分布进行了分析。这些数据可以帮助企业了解自身在行业中的位置，同时也有助于地方政府制定相关政策以促进区域发展。 #### 第四章 行动建议 对行业用户的建议： - 加强基础技术研发，尤其是在芯片设计和算法优化方面。 - 探索跨界合作，与其他行业的企业建立合作关系共同推动技术创新。 - 提升数据安全意识，在处理敏感信息时遵守相关法律法规。 对技术供应商的建议： - 深度参与产业链上下游的合作构建开放共赢的生态系统。 - 不断优化产品和服务以满足市场对于高算力、低能耗和易用性的需求。 - 关注行业发展趋势提前布局新兴技术领域如量子计算等。 #### IDC观点 重要性：2023年被视为人工智能发展的重要里程碑。企业正从传统的业务数字化转向业务智能化，借助生成式AI等技术实现产品和服务的革新。 市场规模预测：预计到2026年全球人工智能硬件市场规模将达到347亿美元五年复合增长率达17.3%；在中国，2023年人工智能服务器市场规模预计将达到91亿美元同比增长82.5%。 算力需求变化：智能算力规模预计将以更快的速度增长至2027年将达到1117.4 EFLOPS五年复合增长率达33.9%。 #### 总结 随着人工智能技术的不断发展中国在全球人工智能领域扮演着越来越重要的角色。通过持续的技术创新、合理的政策引导和支持，中国有望在人工智能计算力领域取得更大的成就。
     
  • 《2022年中国信创行业发展的研究报告.pdf》
    优质
    这份报告深入分析了2022年中国信息技术创新（信创）行业的现状、挑战与机遇，为业界提供了全面的发展趋势洞察。 《2022年中国信创行业发展研究报告》对当前中国信息技术创新行业的发展状况进行了全面分析，涵盖了政策环境、市场趋势、技术进步以及未来发展方向等多个方面。报告深入探讨了信创产业的现状与挑战，并对未来几年内该领域的潜在机遇提出了预测和建议。通过详实的数据支持和案例研究，为政府决策者、企业高管及投资者提供有价值的参考信息，助力推动中国信息技术创新行业的健康可持续发展。
     
  • 2024年人工智能人才发展报告（中国版）
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    该报告全面分析了2024年中国人工智能领域的行业趋势、技能需求和人才培养现状，为从业人员及教育机构提供深入洞察与指导。 2024年中国人工智能人才发展报告指出，随着技术的快速发展和应用领域的不断拓展，中国的人工智能行业对专业人才的需求日益增长。该报告显示，在过去的几年中，AI相关岗位的数量显著增加，并且预计未来这一趋势将继续保持强劲势头。同时，报告还分析了当前市场上对于不同技能层次和技术专长的专业人士的具体需求情况以及薪资水平的变化。 此外，报告强调了教育和培训在培养新一代人工智能专家方面的重要性，并提出了具体的建议来帮助企业和机构更好地吸引、发展及保留关键人才资源。通过对行业现状的深入剖析及其未来走向的预测，《2024年中国人工智能人才发展报告》为所有希望在这个领域取得成功的个人与组织提供了宝贵的参考信息。
     
  • 工业大模型技术应用与发展报告1.0版——工业互联网产业联盟与中国信通院联合发布（2023年12月，共25页）
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    该报告由工业互联网产业联盟与中国信通院共同发布于2023年12月，全面解析了工业大模型技术的最新应用与发展动态，内容详实丰富，涵盖25页篇幅。 《工业大模型技术应用与发展报告1.0》是由中国信通院与工业互联网产业联盟联合发布的一份研究报告，旨在探讨工业大模型技术的应用及其未来发展趋势。该报告涵盖了工业大模型的概念、架构设计、实际应用场景及市场前景等多方面内容，为行业内企业和个人提供了宝贵的参考信息。 工业大模型技术源于人工智能领域的进步，特别是深度学习和生成式AI的兴起。它标志着制造业与生产流程的一场重大变革，能够利用大规模的数据资源进行复杂的任务处理，比如文本创造、图像制作等。 这种技术的应用范围极为广泛，包括但不限于制造行业、能源产业、航天领域及矿业等行业。在这些行业中，通过引入大模型技术可以实现自动化生产和智能化操作，并优化供应链管理等多个方面的工作流程，从而给企业带来深远的影响和改变。 报告中还探讨了工业大模型的未来发展蓝图，涉及到了模型架构的目标设定、应用场景的技术支持以及生成式AI的发展趋势等关键议题。这将有助于企业和个人更深入地理解该技术的应用潜力及其未来的走向。 此外，《报告》提出了四种主要的大模型赋能模式：直接基于通用底座为行业提供服务；针对特定行业的定制化大模型解决方案（如航天和能源）；以及通过生成式AI实现的创新性应用等。这些新的赋能方式将对工业领域的生产和制造流程产生深刻影响，为企业和个人创造更多的机会同时带来挑战。 总之，《报告》不仅提供了关于工业大模型技术的重要信息，还为相关行业参与者开启了探索这一新兴领域的大门，并且在机遇与挑战并存的情况下指明了前进的方向。
     
  • 2001-2023年中国区域创新能力评估报告.rar
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    该报告全面分析了2001至2023年间中国各地区的创新能力发展状况，涵盖创新环境、企业创新、成果转化等多个维度。 《中国区域创新能力报告》是中国关于区域创新的年度综合性研究报告，以创新理论为指导，并采用多年形成的评价方法及大量科研统计数据来评估各省、直辖市和自治区的创新能力。该报告具有动态性、综合性和权威性的特点。 此报告由中国科技发展战略研究小组与中国科学院大学中国创新创业管理研究中心共同编写，在科技部的支持下发布。自推出以来，《中国区域创新能力报告》已成为国内最权威的区域性发展评价之一，连续多年出版发行。 为了全面反映各地区的创新能力，该报告构建了一个多层次指标体系，并对包括“创新环境”、“研发能力”、“企业活力”和“创新绩效”等在内的多项一级指标进行详细评估。此外，在每个主要类别下还有多个二级及基础性指标提供更深入的分析视角。 评价范围涵盖中国所有省级行政区划单位，从不同角度系统地考察各区域创新能力的发展状况。 具体而言，报告的一级指标包括： - 综合值 - 知识创造 - 知识获取 - 企业创新 - 创新环境 - 创新绩效 而二级及更细层级的子项则进一步拓展了这些主要分类的内容。例如，“知识创造”类别下可能包含“研究开发投入综合指标”，“科研论文综合指标”等；类似的，其他领域如“企业创新”，“创新环境”，以及最终的整体创新能力评价也会有相应的细化标准。 通过这样详尽且系统的分析框架，《中国区域创新能力报告》为理解和促进国家各地区的创新发展提供了重要的参考依据。
     
  • 2023年人工智能AI的AIGC发展趋势报告
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    本报告深入探讨了2023年人工智能领域尤其是AIGC（AI Generated Content）的发展趋势，分析技术进步、市场应用及未来挑战。 AIGC（人工智能生成内容）正在成为数据与内容生产的强大引擎，并朝着更高效率、更高质量以及更低成本的方向发展，在某些情况下甚至能超越人类创作的作品。它将影响到各个需要创造性工作的行业，包括社交媒体、游戏开发、广告设计、建筑设计、软件编码和平面设计等领域。 随着数字经济和人工智能的发展需求日益增长，AIGC技术能够生成大量数据（合成数据），从而满足这些领域的需求变化。未来，部分创意工作可能会被生成性AI完全取代；而另一些则会进入人机协作的新时代——人类与AIGC共同创造更高效、更优质的作品。 从本质上讲，AIGC技术的最大意义在于将知识和创作的边际成本降至零，从而极大地提升劳动生产率并产生巨大的经济价值。就像互联网实现了信息的低成本传播一样，未来AIGC的关键作用将是实现自动化内容生产的低至甚至为零的成本模式转变。这一变化不仅会革新内容生产的范式，还可能重塑依赖于内容供给的相关行业和领域。
     
  • 中国人工智能ABC人才培养与发展报告（2018年版）.pdf
    优质
    本报告全面分析了2018年中国AI人才现状与需求，涵盖教育、研究及产业应用等多方面内容，旨在推动AI领域人才培养和发展。 近日，百度、中国传媒大学与BOSS直聘联合发布了《中国人工智能ABC人才发展报告（2018年版）》，该报告基于对中国人工智能领域人才发展的持续研究而编写。TechWeb对报告中关于AI人才、技能需求、岗位供需情况以及未来发展方向的部分进行了整理和总结，旨在帮助从业者更全面地了解当前行业的现状和发展趋势。