人工智能计算器ios-2021-2022中国人工智能城市排行榜（附股）

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报告公布了最新中国人工智能城市排行榜，北京、杭州、深圳、南京、上海居前五，南京首次跻身前四，济南首次进入前十。

AI多元芯片迅猛发展，中国AI服务器厂商领跑全球，AI与云融合将成必然；算法模型愈加复杂，AI场景更趋多元化，智慧金融、智能推荐等逐步成熟，智能制造、智慧交通、智慧城市等发展迅猛，互联网、金融、政府、电信、制造业成为AI渗透度前五的行业。

以下为关于本次报告的十大趋势洞察：

趋势一：中美领跑！各国加速人工智能布局科技企业主导技术升级

目前全球已有 60 多个国家和地区陆续出台人工智能政策和优先发展事项，制定并发布国家级 AI 战略。美国以科技企业为牵引，以持续的算力、算法创新推动AI发展。中国以新基建带动算力设施布局，以AI技术与传统行业应用的融合加快人工智能发展。

根据 IDC 数据显示，2021 年全球企业在人工智能软件、硬件和服务的总投资将超 850亿美元，预计将在 2025年增至 2,045亿美元，五年复合增长率（CAGR）达 24.5%。

IDC 预测， 2021 年中国在 AI 市场的支出规模将达到 82 亿美元，其中约70% 的相关支出来自于 AI 硬件。

在过去几年中，超大规模服务商（阿里巴巴、亚马逊、苹果、百度、Facebook、谷歌、微软和腾讯）持续扩大算力投资规模并将在未来几年保持这一趋势。

趋势二：中国人工智能产业发展迅猛加强算了基础设施建设支撑应用落地

中国人工智能基础设施市场规模保持告诉增长，中国服务器厂商成为全球服务器市场的中坚力量，浪潮在全球AI服务器的市占率位居第一。

中国明确提出在全国布局算力网络国家枢纽节点，积极推进智能计算中心“新基建”建设，发力构建普适普惠、安全可靠的现代化基础设施体系和生态。

趋势三：城市间人工智能角逐加剧，算力基础设施是重要竞争力

在 2021年中国人工智能城市排行榜中，TOP5 城市依次为北京、杭州、深圳、南京、上海，排名 6-10 的城市为苏州、广州、济南、成都、合肥。

与 2020 年相比，对于位居前十名的城市中，南京首次进入前五名，济南和成都进入了前十名，分别位居第 8、9 位。

北京作为人工智能行业发展领跑城市，在人才数量、商业环境、政策扶持方面展现出明显优势。根据《2020 北京人工智能发展报告》显示，2020 年北京人工智能相关产值规模达 1860 亿元，同比增长 9.8%。北京人工智能高影响力学者的研究方向以应用研究为主，主要集中在各大高校院所。

在 AI 生态方面，北京不仅拥有大量 AI 相关的成熟企业，也是汇聚全国独角兽企业最多的城市，其中多数企业建立在北京五大人工智能产业聚集区，形成聚集效应。不断缩小的物理距离使得不同企业之间减小了沟通成本，利于知识的共享与传播，使得城市企业投融资活跃度高，资金流动性强。

趋势四：人工智能应用需求日渐丰富，催生芯片多元化发展

IDC 研究发现，2021 年上半年中国人工智能芯片中，GPU 依然是实现数据中心加速的首选，占有 90% 以上的市场份额，而 ASIC，FPGA，NPU等其他非 GPU 芯片也在各个行业和领域被越来越多地采用，整体市场份额接近 10%，预计到 2025 年其占比将超过 20%。

人工智能在边缘侧的处理将成为未来增长点，边侧人工智能芯片部署规模大且分散人工智能计算器ios，要求芯片具备适配各类复杂环境的能力。

趋势五：人工智能服务器前景广阔，多元开放、绿色节能是发展方向

人工智能服务器具有超高计算性能，是 AI 应用的核心基础设施。全球范围来看，人工智能软件的增长等因素很大程度上推动了人工智能服务器市场的增长。

开放计算，是全球数据中心领域在产业协同模式的创新，实现 IT基础架构产品、规范、知识产权等成果的共享，从而推动和加速新技术的落地和实践创新。

通过开放协作形成共识，促进了标准化、生态化，降低了创新技术落地的门槛，推动绿色高效的数据中心建设以更有效地支持各行业对算力不断增长的需求。

服务器厂商全面布局冷板式液冷、浸没式液冷等先进节能降耗技术，为企业提供稳定、安全、高效和绿色的基础架构，践行碳中和。

趋势六：巨量模型为实现创新带来机会，算力是实现创新的基础

除了 GPT-3 之外，2021 年中国“源 1.0”、美国 Switch Transformer 等“巨量”机器学习模型的出现，让构建大模型、提升人工智能处理性能，成为时下非常流行的模型发展趋势。

巨量模型为实现创新带来机会，算力是实现创新的基础。在通过大模型不断探索人类庞大的自然语言体系的同时，训练门槛提高，调优和应用创新的算法模型需要强大算力的支持，计算能力的不断提升与云平台的高速发展人工智能计算器ios，无疑对“巨量”模型的发展是一个重要利好。

计算硬件设备的不断升级、云计算服务的持续优化，为更多企业以更低的成本享受到更强算力带来可能，从而能够在更大的机器学习模型支持下，实现更加精确的分析、预测。拥有较高算力基础建设能力的企业 / 组织或国家，将更有可能在人工智能带来的红利中更多的获利。

趋势七：AI 与云加速融合，推动业务创新

根据 IDC 数据显示，2020 年，中国部署在公有云的人工智能服务器市场占比已经超过 30%，整体市场规模超过 8 亿美元，而全球人工智能服务器公有云的占比已经达到 50%，这说明中国人工智能公有云服务市场仍处在发展阶段，未来五年将迎来快速增长，预计到2025 年，中国人工智能服务器公有云的占比将超过 50%。

AI 与云的融合是必然趋势，AI 公有云服务可以使企业高效的部署人工智能应用，轻松在云上获取 AI 能力从而有效的接入和使用人工智能技术。

除了公有云之外，各大行业的领先企业正在积极部署私有云，以支撑其包括人工智能在内的新兴业务应用。搭配公有云、私有云和传统数据中心的混合 IT 架构的发展趋势对企业技术和业务创新产生显著影响。

趋势八：人工智能行业渗透加速并产生显著收益

2021 年，人工智能行业应用渗透度排名 TOP5的行业依次为互联网、金融、政府、电信和制造，相比 2020 年，金融行业人工智能应用速度加快并超过政府行业，位列第二，制造、交通和能源行业在人工智能的应用也更加深入，分列第五、第七和第九位。

整体而言，企业已经可以从部署中获益，实现收入增加，调研显示被访企业借助 AI 可平均增加 9.8%的收入（尤其在互联网、交通、制造、医疗、电信等领域的收入增长较为明显），平均缩短 20.4% 的流程时间，提升21.6% 的生产效率。

趋势九：算力与应用协同发展，推动场景多元化

相比去年同期，反欺诈、风险评估、智能投顾、智能推荐等应用场景目前逐步进入较为成熟的应用阶段，覆盖面广，企业算力投入程度较高。

包括智慧供应链、智能质检、智能设备运维、线路智能巡检和电站设备监测、智慧保险、智慧交通等在内的应用场景发展迅猛。

受制于发展时间、资金投入、算力需求、模型成熟、技术限制、需求复杂等原因，诸如视觉感知、新药研发、智慧油田等场景还处于发展初期，未来具有广阔的发展空间。

趋势十：基建先行与政府引导“双管齐下”，引导数字经济发展

政府层面正在加大人工智能新型基础设施建设，如以智能计算中心为代表的算力基础设施，以巨量模型为代表的算法基础设施等，把技术应用链条设计好；发挥政策的引导作用，从战略意识、技术理解、案例实践等多个方面帮助传统产业 / 企业对智能化发展建立系统化的认知。

根据 IDC 调研发现，企业认为智能计算中心应可为人工智能训练提供坚实的数据支持，具备加速性能和计算能力，具有丰富的框架、模型和数据集，融合多项单点 AI 技术不断满足行业应用场景、解决方案的需求。

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