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算力是数字经济时代的核心基础能力
据IDC与浪潮联合发布的《2020全球计算力指数评估报告》显示，计算力指数平均每提高1点，数字经济和GDP将分别增长3.3‰和1.8‰。
其中，当一个国家的计算力指数达到40分以上时，指数每提升1点，对于GDP增长的拉动将提高到1.5倍；当计算力指数达到60分以上时，对GDP的拉动将进一步提升至2.9倍。
此外，经过多年的积累，中国各行各业都积累了海量的数据。数据显示，当前我国数据总量正在以年均50%的速度增长，预计到2025年将占全球27%，是名副其实的数据资源大国。
而在这个另一面，各行各业目前都有着极大的智能应用需求。2020年，由于新冠疫情的爆发新基建、数字政府、新型智慧城市等建设正在快速推进，因疫情防控的需要，工业机器人、服务机器人、无人驾驶正逐步迈入实际应用阶段。
不仅如此，语音识别、视觉识别等为代表的人工智能技术的需求也在日益增大。
工信部数据显示，2019年中国人工智能核心产业规模达510亿元，超过2019年全年。而据中国信通院数据研究中心测算，2020年中国人工智能产业规模为3031亿元，同比增长15.1%，占全球市场规模近三成。
与此同时，随着5G以及物联网的大规模部署，我国数据的增长速度也将会呈现指数级趋势，数据总量将进一步提高。
而随着智能化应用的不断发展，对于数据的利用则会出现更多维度、更加深度的利用需求，而在这背后，则需要更多的算力来为人工智能技术提供“动力”，挖掘数据背后的价值。
就以自然语言模型GPT-3为例，其拥有1750亿的天量参数，其训练数据集规模也超过500GB。GPT-3的算力需求达到了3640Petaflop/s-day。据媒体机构量子位估算，训练一个GPT-3模型需要一块GPU运行355年。不同口径估算，GPT-3的训练成本约在600-1200 万美元。
而就在刚刚过去的2021年1月里，Google Brain的科学家宣布他们设计的简化稀疏架构（Switch Transformer）可以将语言模型的参数量扩展到1.6 万亿，这是GPT-3的近10倍。
显然，人工智能技术的发展以及应用，其背后离不开算力来为其提供“动力”。
如何“加码”算力
AI计算能力和科学计算能力也正在反映出一个国家最前沿的计算能力。
据IDC与浪潮联合发布的《2020全球计算力指数评估报告》显示，当前我国在TOP500超级计算机中占比接近一半，科学计算基础设施全球领先；
我国也是AI算力支出占总算力支出最高的国家之一，AI算力支出占总算力支出的比例达到14.1%。
各国不断加码算力，也让AI服务器的销量呈增长的趋势。据IDC统计数据，全球人工智能服务器占人工智能基础设施市场的84.2%以上，是AI算力基础设施的主要角色。
IDC近日发布的2020《全球人工智能市场半年度追踪报告》（2020H1《Worldwide Semiannual Artificial Intelligence Tracker》），对2020年上半年全球人工智能服务器市场进行数据洞察。报告显示，目前全球半年度人工智能服务器市场规模达55.9亿美元。未来，人工智能服务器将保持高速增长，预计在2024年全球市场规模将达到251亿美元。
可喜的是，全球服务器市场份额前五名中有3家国内厂商，其中，浪潮以16.4%的市占率位居全球第一，成为全球AI服务器头号玩家，华为（6%）和联想（5.7%）位列第四第五。
显然，中国人工智能服务器已经成为全球人工智能产业发展的中坚力量，而根据IDC与浪潮联合发布的《2020-2021中国人工智能计算力发展评估报告》，2021年中国人工智能服务器市场规模将持续保持高速增长，未来将占全球人工智能服务器市场的三分之一左右。
除相关厂商发力之外，我们也看到，国家在相关政策上也给了很大的支持，2020年3月，数据中心、智能计算中心为代表的算力基础设施成为了新基建7大领域之一。
算力的战略价值及作为新型基础设施的地位已成事实。
国家发改委明确提及，中国将实施全国一体化大数据中心建设重大工程，布局10个左右区域级数据中心集群和智能计算中心。
具体到省份和城市，也认识到算力的重要性，开始加速算力的培育和提升，并明确提出建设数据中心的目标计划。例如山东表示2022年前在用数据中心机柜数达到25万架，四川和福建各自提出达到10万架，云南也提出到2022年建成10个行业级数据中心，浙江表示要建成25个大型、超大型数据中心等。
显然，无论AI服务器还是对于数据中心的建设，在新基建等一些相关政策的鼓励下，当前我国正在呈现一片繁荣的景象，这个过程中，我们不仅看到了国家政策的不断落地和加码，而且也看到了以浪潮为代表的中国企业也在全球市场中处于领导地位。
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