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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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