全球人工智能AI的格局

来源：沪城金服

引言：今年年初，ChatGPT成为人们热议的话题，人工智能AI行业也进入了全新领域。

2015年以前，人工智能行业以小模型为主，只能完成垂直领域的分析任务，无法完成生成类任务。发展至今，人工智能行业出现了大模型，能够处理复杂多样的语言问题，在文本理解、生成、翻译、摘要、问答等方面实现了突破。

这极大地推动了人工智能AI行业的发展，并打破了该行业对未来的想象空间。人工智能AI对企业、对国家而言，已经属于一种战略部署。  

全球AI环境

目前，全球已有多个国家在人工智能AI领域展开竞争。

7月7日，中国科学技术信息研究所研制的《2022全球人工智能创新指数报告》显示：当前全球人工智能发展总格局是由中美两国引领、多国呈梯次分布的格局。

按照2022年人工智能创新指数得分排名，可将46个参评国家分为四大梯队。

第一梯队：国家评分在50分以上，只有美国和中国。美国作为科技大国，拥有众多领先技术以及顶尖的研究机构，是人工智能AI的重要发源地，同时也保持着领先水平。中国在国家战略和大力投资的背景下，成为人工智能AI行业的重要力量。

第二梯队：国家评分在35—50分之间，包含英国、德国、新加坡等11个国家。

第三梯队：国家评分在20—35分之间，包含丹麦、芬兰等12个国家。

第四梯队：国家评分在20分以下，包含马耳他、捷克等21个国家。

实际上，只依靠评分来判断某个国家的创新能力是较为片面的，因为不同国家在人工智能AI行业中有不同的优劣势。例如：美国在基础研究、创新能力、人才培养等方面更为突出；中国在用场景、数据规模、市场潜力等方面较为领先；欧盟在伦理、法律、标准等方面较为专业；其他国家在人工智能AI行业的细分领域中有着突出表现。

在ChatGPT爆火之前，各个国家就已经在人工智能AI行业中不断积累和发展，努力形成完整的AI产业链，在全球AI浪潮中拥有更强的竞争实力。

从参与数量来看，2022年参评国家的人工智能企业总数同比增长25%，人工智能从业人口总数同比增长了53%，两者的同比增幅得到大幅扩大。

从基础建设数据中心的数量来看，近三年参评国家托管型数据中心总量持续增长，有三分之一国家比2020年增长了超过10%。

从政策规划和治理指标来看，2022年几乎所有参评国家的完善程度都得到了提升。

从人工智能相关论文来看，论文总数已经实现翻倍增长，从2010年的20万篇增长至2021年的将近50万篇。以上数据都体现出，全球各国对人工智能AI行业已经十分重视。

算力以芯片市场

在人工智能AI成为大家关注的行业后，算力也得到了快速发展，成为涨得最好的板块之一。

算力是人工智能AI环境的基础建设，对算力的需求远大于AI产业链中的其他板块，所以发展算力已经成为人工智能AI行业的重要基石。据OpenAI统计显示：AI训练任务中的算力增长——每3.5个月翻一倍，已经超越了摩尔定律——每18个月翻一倍。

中国信通院《中国算力发展指数白皮书》测算：2021 年全球算力规模超过615EFLOPS，同比增速为44%左右，后续几年则会迎来算力引爆时代。预测2030年全球算力规模有望达56ZFLOPS，2022—2030年复合增长率达65%。

更值得一提的是，各国的算力布局和GDP呈正相关关系。据IDC报告显示：计算力指数平均每提高1个点，数字经济和GDP将分别增长3.3‰和1.8‰。2021年，全球算力规模前20的国家中有17个国家是全球排名前20的经济体。其中，美国、中国、欧洲、日本在全球算力规模中的份额分别为34%、33%、14%和5%。

算力的最关键的竞争点在于芯片。

传统的CPU计算难以满足愈发庞大的数据处理，辅助CPU也就应运而生。辅助CPU能够能够提供数据的协助处理，当下主流的类型包括通用GPU（GPGPU）、FPGA、ASIC 等。

GPU是图形处理器，具有大量的并行计算能力，能够快速处理大量数据；FPGA是现场可编程门阵列，具有灵活性和可编程性，非常适合开发新的AI算法；ASIC是专用集成电路，具有高性能和低功耗的特点，非常适合部署在边缘设备上的AI应用。

2022年，全球CPU市场总规模约为249亿美元，Intel和AMD占据市场的主要份额。其中，Intel占领市场60%以上的份额，AMD的市场份额在不断提升。2022年，全球GPU市场总规模约为450 亿美元（含GPGPU），英伟达和AMD几乎占据市场中全部份额，Intel的占比极小。

大模型时代近段时间，人工智能AI行业新推出了不少模型。2022年11月，OpenAI发布了聊天机器人ChatGPT，成为人工智能AI行业的首个大模型。2023年2月，Meta AI在其官网公开发布了LLaMA大型语言模型。2023年3月，百度发布了文心大模型。

2023年5月，Google发布新一代大语言模型PaLM2。随后，商汤、阿里云、科大讯飞、华为等陆续发布了各自的大模型，几乎所有的科技平台都参与其中，人工智能AI行业瞬间百花齐放。人工智能AI大模型是集资本密集、人才密集、数据密集的产业，千亿级的参数模型训练一次就要花费超1200万美元的成本。这不仅是技术之战，同样也是平台之战。

在科技不断发展下，是否拥有人工智能AI大模型或将成为衡量企业甚至是国家综合实力的重要条件之一。人工智能AI大模型逐渐成熟后，相关的下游产业都将会得到快速发展，终端应用的研发将会成为人工智能AI时代的下一个阶段。人工智能AI已经经历了产业孵化、算力基础建设、底层大模型研发等多个过程，未来不论如何发展、不论以何种方式存在，只要掌握了最底层的东西，就能掌握核心。

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