國(guó)際數(shù)據(jù)公司（IDC）近日發(fā)布的《中國(guó)智算服務(wù)市場(chǎng)（2023下半年）跟蹤》報(bào)告顯示，2023年下半年，中國(guó)智算服務(wù)市場(chǎng)整體規(guī)模達(dá)114.1億元，同比增長(zhǎng)85.8%。全年來(lái)看，這一市場(chǎng)規(guī)模達(dá)194.2億元，同比增長(zhǎng)72.5%，動(dòng)力強(qiáng)勁。

　　智算服務(wù)是一種專門提供智能計(jì)算能力的服務(wù)，廣泛應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等人工智能（AI）領(lǐng)域，并助力生命科學(xué)、工業(yè)制造、自動(dòng)駕駛等行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)。智算服務(wù)“算”出AI落地加速度，讓更多創(chuàng)新企業(yè)迎來(lái)發(fā)展新機(jī)遇。

　　雙輪驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)

　　我國(guó)智算服務(wù)市場(chǎng)由智算集成服務(wù)、智算基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（AI IaaS）兩大板塊構(gòu)成，后者進(jìn)一步細(xì)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(wù)市場(chǎng)表現(xiàn)看，智算集成服務(wù)市場(chǎng)貢獻(xiàn)了主要增量，去年下半年規(guī)模達(dá)36億元，同比增速高達(dá)129.4%。GenAI IaaS市場(chǎng)在2023年實(shí)現(xiàn)“從0到1”的爆發(fā)式增長(zhǎng)，規(guī)模達(dá)32.2億元。Non-GenAI IaaS市場(chǎng)保持穩(wěn)健增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，規(guī)模達(dá)45.9億元。

　　我國(guó)智算服務(wù)市場(chǎng)快速發(fā)展，得益于智算服務(wù)需求與宏觀政策引領(lǐng)雙輪驅(qū)動(dòng)。

　　一方面，我國(guó)智算服務(wù)需求保持高速增長(zhǎng)。從“大煉模型”到“煉大模型”，千億、萬(wàn)億參數(shù)大模型的孵化，推動(dòng)智算基礎(chǔ)設(shè)施加快建設(shè)，智能算力需求持續(xù)爆發(fā)，各方紛紛加大對(duì)AI算力的布局。各地政府前瞻規(guī)劃，現(xiàn)已投產(chǎn)上線的智算中心數(shù)量接近百個(gè)，可用算力已接近萬(wàn)PFlops（1PFlops=1千萬(wàn)億次浮點(diǎn)運(yùn)算/秒）。同時(shí)，人工智能技術(shù)公司、信息與通信技術(shù)服務(wù)商、數(shù)據(jù)中心服務(wù)商、實(shí)體企業(yè)等多方主體紛紛重金投入智算市場(chǎng)。

　　另一方面，宏觀政策出臺(tái)發(fā)揮引領(lǐng)作用，營(yíng)商環(huán)境和創(chuàng)新生態(tài)持續(xù)改善。國(guó)家發(fā)展改革委等部門聯(lián)合發(fā)布的《全國(guó)一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系算力樞紐實(shí)施方案》提出，在京津冀、長(zhǎng)三角、粵港澳大灣區(qū)、成渝，以及貴州、內(nèi)蒙古、甘肅、寧夏等地布局建設(shè)全國(guó)一體化算力網(wǎng)絡(luò)國(guó)家樞紐節(jié)點(diǎn)。北京、浙江、廣東等地也紛紛發(fā)布相關(guān)政策規(guī)劃，央地協(xié)同推動(dòng)智算市場(chǎng)發(fā)展。政府加快實(shí)施“東數(shù)西算”工程、發(fā)放“算力券”，提升跨區(qū)域算力調(diào)度水平，降低企業(yè)使用算力設(shè)施和服務(wù)的門檻，并對(duì)示范效果突出的智算中心給予資金獎(jiǎng)補(bǔ)，使?fàn)I商環(huán)境進(jìn)一步改善。隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理和圖像識(shí)別等技術(shù)發(fā)展，智算能力大幅提升，創(chuàng)新生態(tài)不斷優(yōu)化。

　　機(jī)遇前所未有

　　智能算力作為新型基礎(chǔ)設(shè)施，是萬(wàn)千行業(yè)進(jìn)行智能化變革的核心驅(qū)動(dòng)力，我國(guó)智算服務(wù)市場(chǎng)正迎來(lái)前所未有的發(fā)展機(jī)遇。智算服務(wù)市場(chǎng)蓬勃發(fā)展為行業(yè)帶來(lái)新機(jī)遇。

　　受益于AI領(lǐng)域先發(fā)優(yōu)勢(shì)和資源技術(shù)積淀，目前字節(jié)跳動(dòng)、阿里巴巴、百度、騰訊市場(chǎng)份額位居我國(guó)智算服務(wù)市場(chǎng)前列。同時(shí)，一些智算服務(wù)企業(yè)也紛紛緊抓智算市場(chǎng)發(fā)展窗口期，快速獲取GenAI IaaS市場(chǎng)份額。商湯科技憑借資源儲(chǔ)備、“大模型+大裝置”全方位技術(shù)能力成功跨界，表現(xiàn)搶眼；并行科技憑借在超算領(lǐng)域的積累贏得一席之地；首都在線以互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心資源為基礎(chǔ)整合產(chǎn)業(yè)生態(tài)，分得一杯羹……未來(lái)，隨著技術(shù)快速發(fā)展，新的行業(yè)巨頭有望產(chǎn)生。

　　隨著智算市場(chǎng)快速增長(zhǎng)，智算技術(shù)逐步滲透到農(nóng)業(yè)、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域，AI與各行業(yè)融合程度日益加深。AI大模型通過(guò)優(yōu)化生產(chǎn)流程、提升管理效率等方式助力傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)，催生新模式和新業(yè)態(tài)。例如，智能網(wǎng)聯(lián)汽車行業(yè)就在智算支撐下駛上了“快車道”。

　　合力共促發(fā)展

　　還要看到，智算服務(wù)市場(chǎng)快速增長(zhǎng)的背后也伴隨著挑戰(zhàn)。

　　首先，數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)問(wèn)題亟待解決。智算服務(wù)涉及大量用戶數(shù)據(jù)和企業(yè)機(jī)密信息，這些數(shù)據(jù)可能被惡意利用。其次，智算行業(yè)面臨前沿技術(shù)待突破、高端人才短缺等問(wèn)題，可能難以適應(yīng)智算應(yīng)用場(chǎng)景復(fù)雜化的發(fā)展趨勢(shì)。此外，人工智能訓(xùn)練和推理需要大量算力，高性能計(jì)算設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中也會(huì)產(chǎn)生大量熱量，能耗問(wèn)題不容忽視。最后，智算持續(xù)發(fā)展需要跨領(lǐng)域合作和資源共享，而這往往面臨交互標(biāo)準(zhǔn)與互操作性、供應(yīng)鏈管理、盈利模式與利益分配等問(wèn)題。

　　面對(duì)智算市場(chǎng)發(fā)展的一系列挑戰(zhàn)，政府和企業(yè)應(yīng)形成合力，共同推動(dòng)行業(yè)良性發(fā)展。

　　第一，加強(qiáng)智算技術(shù)自主研發(fā)?？稍O(shè)立智算產(chǎn)業(yè)投資基金，吸引金融機(jī)構(gòu)、企業(yè)等多元資本，對(duì)開展高端智算自主研發(fā)的企業(yè)進(jìn)行投資。推動(dòng)企業(yè)加大對(duì)智算前沿技術(shù)的研發(fā)投入，搭建智算技術(shù)的適配、驗(yàn)證與調(diào)優(yōu)平臺(tái)，推動(dòng)產(chǎn)學(xué)研用深度融合。

　　第二，建立健全數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)態(tài)勢(shì)可知、威脅可現(xiàn)、風(fēng)險(xiǎn)可控。要重視數(shù)據(jù)質(zhì)量核驗(yàn)任務(wù)，完成數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)范性、一致性、準(zhǔn)確性和完整性檢查。

　　第三，積極培養(yǎng)高水平數(shù)據(jù)科學(xué)家和分析師人才。建立以應(yīng)用能力為基礎(chǔ)、以工作過(guò)程為導(dǎo)向的課程體系，構(gòu)建集生產(chǎn)實(shí)訓(xùn)、虛擬仿真為一體的實(shí)習(xí)實(shí)訓(xùn)基地，促進(jìn)高水平人才供給。

　　第四，最大限度節(jié)省能源消耗。算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)應(yīng)優(yōu)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(diào)度業(yè)務(wù)進(jìn)程，優(yōu)先處理用戶驅(qū)動(dòng)型業(yè)務(wù)，在計(jì)算資源閑時(shí)處理結(jié)果驅(qū)動(dòng)型業(yè)務(wù)，提高資源利用效率。

　　（作者系北京市社會(huì)科學(xué)院副研究員 王 鵬）