Onlangs hebben IDC en Longchamp gezamenlijk het "2022-2023 China Artificial Intelligence Computing Power Development Assessment Report" uitgebracht (hierna "het rapport" genoemd). Het rapport voorspelt dat de AI-marktgerelateerde uitgaven in China $ 13,03 miljard zullen bedragen in 2022 en naar verwachting $ 26,69 miljard zullen bereiken in 2026, met een samengesteld jaarlijks groeipercentage van 19,6 procent van 2022 tot 2026.
Onder hen blijven AI-servers de belangrijkste motor achter de groei van de AI-markt. IDC-gegevens tonen aan dat de wereldwijde AI-servermarkt in 2021 met 39,1 procent op jaarbasis zal groeien, wat de algehele groei van de wereldwijde AI-markt (20,9 procent) overtreft en de drijvende kracht is achter de algehele groei van de AI-markt.
In China zorgt de versnelde landing van AI-toepassingen grotendeels voor de hoge groei van de Chinese AI-servermarkt. $ 5,92 miljard aan AI-servermarktomvang in 2021, een stijging van 68,2 procent in vergelijking met 2020, en zal naar verwachting in 2026 $ 12,34 miljard bereiken.
Tegelijkertijd groeit ook de schaal van rekenkracht in China, met name intelligente rekenkracht, in hoog tempo. Volgens het rapport bereikt China's algemene rekenkrachtschaal 47,7 EFLOPS (10 miljard miljard drijvende-kommabewerkingen per seconde) in 2021 en zal naar verwachting 111,3 EFLOPS bereiken in 2026.
En de schaal van China's intelligente rekenkracht bereikt 155,2 EFLOPS in 2021, zal 268 EFLOPS bereiken in 2022, en zal naar verwachting tegen 2026 het triljoen biljoen drijvende komma per seconde (ZFLOPS) bereiken en 1271,4 EFLOPS bereiken.
Dit betekent ook dat gedurende 2021-2026 de schaal van de intelligente rekenkracht van China kan groeien met een samengesteld jaarlijks groeipercentage van 52,3 procent , terwijl de schaal van rekenkracht voor algemeen gebruik in dezelfde periode kan groeien met een samengesteld jaarlijks groeipercentage van 18,5 procent .
De grote modellen die de afgelopen jaren populairder zijn geworden in de branche, zijn de meest typische grote innovaties die worden aangedreven door intelligente rekenkracht. Volgens het rapport, dankzij het sterke generalisatievermogen van het model, de lage afhankelijkheid van long-tail data en de verbetering van de efficiëntie van het downstream-modelgebruik, wordt het grote model beschouwd als het prototype van "algemene intelligentie" en heeft het een van de belangrijke manieren worden om de industrie te verkennen om inclusieve kunstmatige intelligentie te bereiken.
De technische fundamenten van Big Model zijn transformatorarchitectuur, migratieleren en zelfgestuurd leren. De transformatorarchitectuur heeft voor doorbraken gezorgd in NLP en heeft ook zijn doeltreffendheid bewezen bij visietaken. Vanuit het oogpunt van rekenkracht neemt de capaciteit van taal- en visuele modellen en de bijbehorende vraag naar rekenkracht snel toe, en wordt de ontwikkeling van grote modellen ondersteund door enorme rekenkracht.
Als we het "rekenkundige equivalent" (PetaFlops/s-dag, PD) gebruiken, dwz de totale hoeveelheid rekenkracht die wordt verbruikt door een computer die gedurende een hele dag met biljoenen keren per seconde draait, om de totale hoeveelheid rekenkracht te meten vereist voor AI-taken, AlphaFold2 in AI plus Science, autonome rijsystemen en GPT-3 in AI plus Science. Modeltraining zoals GPT-3 vereist honderden of zelfs duizenden PD's rekenkundige ondersteuning, zoals GPT{4}}-training vereist 3640 PD's rekenkundig vermogen.
Met de mogelijkheid van grote modellen komen AIGC-achtige toepassingen, waaronder tekst-naar-grafiek en virtuele digitale mens, snel de commercialiseringsfase binnen en brengen enorme veranderingen met zich mee in de productie van meta-universuminhoud. Volgens het rapport stelt het grote model AI-technologie in staat om vijf jaar geleden te gaan van "kunnen luisteren en zien" naar "kunnen denken en creëren" vandaag, en zal naar verwachting bereiken "in staat zijn om te redeneren en beslissingen te nemen". " in de toekomst. De toekomst zal naar verwachting een aanzienlijke vooruitgang boeken van "kan redeneren, kan beslissingen nemen".
De ontwikkeling van grote modellen brengt echter ook enorme uitdagingen met zich mee voor de rekenkracht. Volgens het rapport stelt de grote reken- en opslagresource-overhead voor training van grote modellen hoge eisen aan versnelde computersystemen en kunstmatige-intelligentiesoftwarestacks, en zijn er vaak duizenden acceleratorkaarten nodig om honderden miljarden en biljoenen modellen te trainen, wat een geweldige uitdaging voor de promotie en generalisatie van grote modellen.
Tegelijkertijd, beperkt door het marginale afnemende effect, zal de verdere verbetering van de modelcomplexiteit en -nauwkeurigheid een groter deel van de overhead van de computerresources vergen, en zorgen over de rekenefficiëntie zullen de voortdurende uitbreiding van de grote parameterschaal van het model beperken.
Daarom, hoewel het huidige aantal grote modelparameters nog niet de synaptische grootte van het menselijk brein heeft bereikt, wordt de marktperceptie van grote modellen rationeel. De industrie erkent geleidelijk dat de ontwikkeling van grote modellen zich meer zou moeten richten op groen en koolstofarm, het wegvallen van servicemogelijkheden en de praktijk van bedrijfsmodellen, wat de weg vrijmaakt voor de schaal van grote modellen om in verschillende industrieën te landen.
Het rapport wijst erop dat over het algemeen de mate van toepassing van AI in verschillende industrieën een trend van verdieping vertoont en de toepassingsscenario's steeds uitgebreider worden. AI is een belangrijk vermogen geworden voor ondernemingen om nieuwe zakelijke groeipunten te zoeken, de gebruikerservaring te verbeteren en het kernconcurrentievermogen te behouden.
Ondertussen blijven Beijing, Hangzhou en Shenzhen in de China AI-stedenranglijst van 2022 de top drie behouden, Shanghai en Guangzhou op de vierde en vijfde plaats en Tianjin in de top 10. Naast de TOP10-steden, veel steden zoals Hefei, Wuhan en Changsha hebben grote vooruitgang geboekt in AI-toepassingen, gedreven door hun eigen industriële voordelen en verschillende factoren.
*** Vertaald met www.DeepL.com/Translator (gratis versie) ***