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商汤徐冰：中美之间算力存在10倍以上差距 但只要愿意投入资金可以缩小长远看差距不会太大【附AI算力行业前景分析】
2024-05-23 
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返回列表5月22日，商汤科技联合创始人徐冰接受采访时表示，中美之间的算力存在10倍以上的差距，但这个差距可以弥补。徐冰指出，一方面是因为国产芯片快速发展，另一方面此算力作为一种商品，其投资属性也相当显著。只要中国愿意在算力领域持续投入资金和资源，中美之间的算力差距就有机会逐渐缩小。
徐冰还提到，目前AI行业最好的人才大多集中在美国，这与美国拥有全球最大的算力资源密不可分。然而，他坚信，随着中国算力水平的提升和AI应用场景的拓展，中国将逐渐吸引更多的人才流向亚洲市场。这不仅将加速中国AI技术的发展，也将为整个亚洲地区的科技进步和经济发展注入新的活力。从长期来看，中国与美国之间不会存在太大的差距，并且中国还会涌现千亿万亿级的企业。
随着人工智能技术的不断演进和发展，AI模型的规模也在不断扩大，对算力的需求也在持续增长。全球芯片巨头英伟达是受益者，对英伟达来说，这世界上的AI模型们生成的tokens越多，它的收入就越多。5月22日，英伟达发布了最新一季度的财报，其营收高达260亿美元，净利润达到了148亿美元，同比暴增628%。
目前，我国AI算力行业正在迅速发展，在云计算、大数据和人工智能领域，我国已经建立起了一批世界领先的AI算力平台和数据中心，为各行业提供强大的计算支持和数据分析能力。同时，我国政府也在加大对AI算力行业的支持力度，推动技术创新和产业升级，助力我国成为全球AI算力领域的重要力量。
我国数据中心机柜主要分布在一线城市及周边地区。由于北京地区互联网企业聚集，需求旺盛，各家厂商在北京及周边地区都有大量布局。我国数据中心行业东西地区的供给分布极不均衡，主要原因是需求决定了数据中心的供给分布。对比我国东西部地区的上架率可知，东部上架率普遍高于50%，西部普遍低于50%，主要是因为西部数据计算需求少，导致了闲置过剩比较严重。
从2021年存量机柜总数区域分布看，以上海为核心的长三角区域需求旺盛，近年来华东地区的建设规模持续高涨，存量较大，领先于全国水平。
注：数据来自中国数据中心工作组发布的《2021年中国数据中心市场报告》，数据年份为2021年，截至2024年1月6日，中国数据中心工作组暂未发布2022-2023年的区域数据。
人工智能在各个行业的应用程度不断加深，应用场景也越来越广泛。人工智能已经成为企业寻求业务增长、提升用户体验和保持核心竞争力的重要途径。人工智能行业应用渗透度排名前五的行业依次为互联网、金融、政府、电信和制造。其中，金融和电信行业的人工智能应用增长速度明显，对人工智能基础架构的投入也较为突出。
从AI服务器的出货量情况来看，2022年中国AI服务器出货量达到28万台，同比增长了23%，六年累计出货量超过82万台。
随着人工智能技术的不断进步，模型规模也在不断扩大。目前，主流的自然语言处理模型规模已从原来的几百万参数扩大到数十亿参数的大模型。这些大模型在训练过程中对计算资源的需求较大。同时，随着AI技术在各行业的广泛应用，对模型在线推理的需求也在急速增长。预计到2027年，这一需求将达到65万台，2022-2027年的年均复合增长率约为18%。
根据《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》的要求，京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝等节点的用户规模较大，应用需求强烈。因此，要重点统筹好城市内部和周边区域的数据中心布局，优化数据中心供给结构，扩展算力增长空间，以满足重大区域发展战略实施需要。同时，城市内部要加快对现有数据中心的改造升级，优先满足对实时性要求高的业务需求。在政策支持下，预计AI算力相关企业将加快自主研发进程，提升为下业的赋能水平。根据IDC的预测，到2026年，智能算力规模将达到每秒十万亿亿次浮点计算(ZFLOPS)级别，达到1271.4EFLOPS。
中国工程院院士、通信领域专家邬贺铨认为，中国在算力总规模上可以与美国相媲美，但跨数据中心的算力协同仍面临体制机制的挑战，许多智算中心的算力利用率和效率并不高。许多单位各自独立研究大模型，导致低水平重复。他建议在国家科技与产业计划的协调下，合理分工形成合力。同时，他建议开放国家实验室的算力平台，以支持各类大模型训练，并建议组建算力联盟，集中已有高档GPU的算力资源，以提供大模型数据训练所需的算力。
民生证券的研报指出，量子计算有望成为解决AI算力瓶颈的颠覆性力量。相较于传统计算，量子计算具有更强的并行计算能力和更低的能耗。此外，量子计算的运算能力随着量子比特数量呈指数级增长，在AI领域拥有巨大潜力。随着量子计算软硬件基础设施的不断成熟，商业化应用也有了良好的基础。
更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国AI算力(人工智能算力) 产业发展前景与投资战略规划分析报告》
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