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(jì)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(diǎn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)和GDP將分別增長3.5‰和1.8‰。

全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定增長，計算力作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)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(jì)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(jì)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(diǎn)，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(diǎn)，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(qiáng)。

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。互聯(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(shí)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(jī)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(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)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(yùn)營、加快人才培養(yǎng)和儲備、加強(qiáng)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(jì)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(jì)理論角度分別闡述了算力對經(jīng)濟(jì)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(jì)時代的核心生產(chǎn)力

• 計算力指數(shù)平均每提高1點(diǎn)，國家的數(shù)字經(jīng)濟(jì)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(diǎn)；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(jì)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(diǎn)，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(diǎn)，對于GDP增長的推動力將提高到3.0倍，對經(jīng)濟(jì)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(yàn)證，算力資本可與傳統(tǒng)物質(zhì)資本形成互補(bǔ)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(jì)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(qiáng)算力資本與傳統(tǒng)物質(zhì)資本之間的互補(bǔ)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(jì)在國民經(jīng)濟(jì)中的比重，最終促進(jìn)潛在GDP增長并提升整體經(jīng)濟(jì)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(diǎn)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(jī)器人兩項(xiàng)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(shí)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(yùn)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(diǎn)選擇和驗(yàn)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(diǎn)。
• 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(jī)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(jī)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(jī)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(shí)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(yùn)維管理流程，采用全新芯片架構(gòu)實(shí)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。