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AI產(chǎn)業(yè)化從點到面實現(xiàn)突破,算力成AI突破的決定性因素

牽手一起夢 ? 來源:通信信息報 ? 作者:葉菁 ? 2020-12-24 09:19 ? 次閱讀
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IDC近日與浪潮聯(lián)合發(fā)布《2020-2021中國人工智能計算力發(fā)展評估報告》(以下簡稱“報告”)預測,中國AI市場規(guī)模在2020年將達到63億美元,同比增長37%,成為全球增長最快的AI區(qū)域市場,預計中國AI市場規(guī)模在接下來五年將保持30%以上的高平均增長率,到2024年會翻近三倍達到172億美元。

回顧2020年,一場新冠疫情成為各行業(yè)全面步入在線化時代的“催化劑”,但以人工智能為代表的新一代科技如何真正地深度應用于不同行業(yè),當前仍舊面臨著“最后一公里”難題。報告認為,“隨著AI算法突飛猛進的發(fā)展,越來越多的模型訓練需要巨量的算力支撐才能快速有效地實施,算力是未來人工智能應用取得突破的決定性因素?!?/p>

AI產(chǎn)業(yè)化從點到面實現(xiàn)突破

報告稱中國將成為全球人工智能市場增長的重要驅(qū)動力。雖然受疫情影響,中國人工智能整體市場規(guī)模增速未達到IDC去年預期,但仍將高于預測期內(nèi)全球人工智能市場20.1%的平均增速。

從應用類型來看,計算機視覺目前仍然是中國最大的應用市場,也是2019年增長最快的應用類型。2019年計算機視覺市場規(guī)模占整體市場的40.6%,其次是對話式客服、自然語言處理和語音分析,占比分別達到了20.5%、17.8%和11.7%。隨著自然語言處理算法模型的快速發(fā)展,預計未來語音語義市場規(guī)模也會進一步快速增長。

從人工智能行業(yè)應用滲透度來看,互聯(lián)網(wǎng)依然穩(wěn)居第一,電信業(yè)和制造業(yè)的應用場景更加豐富,市場潛力預計將有較大的提升。如2020年上半年,醫(yī)療行業(yè)在疫情的影響下加速了人工智能應用落地,在多方面取得顯著成效,人工智能應用滲透度大幅提升。

報告還分析指出,除了人工智能投入相對集中的行業(yè)之外,在業(yè)務需求的推動下,很多碎片化應用也開始被廣泛使用,并輻射到媒體娛樂、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)、智能家居、智慧電力等多個不同領域。包括生物識別、智能客服、精準營銷在內(nèi)的通用型應用場景已經(jīng)具有相當?shù)某墒於取?/p>

可見,目前,在國內(nèi),AI技術(shù)的應用正在從少數(shù)行業(yè)擴大到各行各業(yè),從部分場景滲透到全部場景,從局部的探索升級成全面落地。

算力成AI突破的決定性因素

AI能夠從數(shù)據(jù)當中獲取信息和知識,相比以前的計算機技術(shù)的應用來講,溢出效益更顯著,影響力也更大,所以,對于制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級、對于目前國家在推動的新舊動能轉(zhuǎn)換,人工智能要發(fā)揮越來越重要的作用,而計算力是推動產(chǎn)業(yè)人工智能化的主要動力。

當前,人工智能算法已經(jīng)呈現(xiàn)“膨脹”的趨勢,表現(xiàn)在模型越來越大,越來越復雜,對計算力要求越來越高。某些模型已逼近人工智能的算力極限,OpenAI最近公布的史上最大AI語言模型GPT-3不僅模型尺寸增大到1750億,數(shù)據(jù)量也達到驚人的45TB,這種進化一方面對于新任務不需要重新收集大量帶標簽的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)利用效率進一步提升;另一方面,可以避免算法微調(diào)出現(xiàn)過擬合,導致模型泛化能力下降。

然而,傳統(tǒng)的計算力供給形式已經(jīng)難以滿足不斷進化的算法模型,成為制約AI算法進化的因素。

提升算力須解決生態(tài)問題

人工智能正在從人工智能本身的產(chǎn)業(yè)化向各個產(chǎn)業(yè)的人工智能化發(fā)展,也就是從人工智能產(chǎn)業(yè)化向產(chǎn)業(yè)人工智能化發(fā)展,而新一輪計算力革命的目的就是滿足產(chǎn)業(yè)人工智能化大生產(chǎn)的計算力需求。然而,提升計算力不能僅僅靠技術(shù)本身,生態(tài)的作用會越來越重要。也就是說,智能計算力革命需要全社會多方參與、多管齊下。

一方面,在建設部署方面,尤其需要政府與企業(yè)兩端共同發(fā)力,推動形成多元化參與的政企協(xié)同機制。此次報告針對企業(yè)在人工智能應用中普遍存在的需求和挑戰(zhàn)進行了調(diào)研,其中缺乏模型訓練所需的數(shù)據(jù)、算力基礎設施存在不足、以及人工智能應用方案的成本過高等因素是絕大部分企業(yè)目前面臨的主要挑戰(zhàn)。

因此,以政府為代表的社會服務主體,在推動人工智能公共算力基礎設施的建設時至關重要,需充分考慮企業(yè)目前面臨的需求和痛點,構(gòu)建加速產(chǎn)業(yè)發(fā)展的平臺。

另一方面,從技術(shù)層面來說,在同等成本與能耗下,基于AI芯片的AI服務器會提供指數(shù)級增長的計算力,因此,應加大對AI芯片的研發(fā)推廣力度??上驳氖?,近年來在英偉達、寒武紀、華為等玩家的推動下,專為AI計算定制的芯片出現(xiàn)并規(guī)模化出貨,AI服務器成為服務器市場的最大增長點。

責任編輯:gt

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