人工智能市場發展進入快車道

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全球市場分析機構IDC與浪潮電子信息産業股份有限公司日前聯合發布的《2020—2021中國人工智能計算力發展評估報告》顯示,2020年中國人工智能基礎設施市場規模將達到39.3億美元,同比增長26.8%。

“我們預測,今年中國人工智能市場整體規模約為63億美元,2024年將達到172億美元。”IDC企業研究助理副總裁周震剛接受經濟日報記者採訪時説,目前,人工智能服務器市場規模佔整體人工智能基礎設施市場的87%以上。預計中國人工智能服務器將保持高速增長,並將在2024年達到78億美元。

要求「GPT-3」演算法預測未來

受2020年這些混亂的啓發,研究科學家兼作者Janelle Shane要求「GPT-3」,也就是一個強大的語言模型演算法來猜測未來,「GPT-3」不只會寫文章、翻譯,還能寫程式碼、畫圖,許多測試者發現「GPT-3」在生成任何類型文本的過程當中,創造力和準確率比過往的AI模型有更大突破,例如測試者展示了利用GPT-3生成小說和新聞,而測試者所提供的僅僅只有標題和第一個單詞,還有測試者利用了「GPT-3」做了UI生成器,僅通過語言描述就能生成UI的各個組件,如Sharif Shameem輸入「像西瓜一樣的按鈕」即完成了網頁設計,甚至還有測試者利用「GPT-3」寫SQL查詢代碼、運維的命令,分析食物營養成分,生成資產負債表。

“十四五”規劃和2035年遠景目標建議明確提出,推動互聯網、大數據、人工智能同各產業深度融合,推動先進製造業集群發展。

劉烈宏說,人工智能與5G、工業互聯網融合發展。目前我國人工智能核心產業規模已超過千億元,企業數量超過2600家,產業持續增長;現在全國在用數據中心機架數的總規模近400萬架,近五年平均增速超過30%;大型以上數據中心超過250個,為產業數字化轉型、智能化升級提供了堅實的數據基礎。

數據資源、運算能力、核心算法構成了人工智能的三大基本要素,這三大要素都離不開算力的支撐。浪潮信息副總裁劉軍認為,隨著人工智能算法突飛猛進地發展,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。算法、數據、算力是相互促進、相互發展的過程。當前,人工智能産業化和産業人工智能化正在推動傳統産業轉型升級,並重塑産業。

算法在短期內能實現如人們期待的突破嗎?當前算法已經取得了一定突破,但短期看突破還不夠。長期看,算法能不能實現預期中的突破是不可預測的一件事,需要長時間的思考和科研。因此,我們應該有規劃、有規模地開展人工智能技術普及工作,分層次地推進全社會人工智能普及教育。

 

人工智能是一個未來命題,教育同樣也是,需要長遠佈局。立足當下,我們看到的是人工智能對就業帶來影響。越來越多簡單的重複性勞動,逐步被人工智能取代,後者甚至達到人類難以企及的速度和精準度。而長遠地看,尚沒有充分研究成果顯示人工智能可以替代人完成創造性的勞動。我們更需要關注如何在教育中鼓勵創造,改革那些交給機器做可以更高效、更精準的工作。通過轉變教育方式、推動學科改革,實現對人才培養方向的引導,以優化的人才結構適應未來的需要。

從人工智能行業應用滲透度排名來看,與2019年相比,互聯網仍然保持第一,電信和制造行業的應用場景更加豐富,市場潛力預計將有較大的提升。2020年上半年,醫療行業在新冠肺炎疫情的影響下加速了人工智能應用的落地,在多方面取得了顯著成效,也促使醫療行業人工智能應用滲透度超過教育行業位列第七。

除了人工智能投入相對集中的行業外,在業務需求的推動下,很多碎片化應用也開始被廣泛使用,並輻射到現代農業、智能家居、智慧電力等多個領域。整體來看,包括生物識別、智能客服、精準營銷在內的通用型應用場景已經具有相當的成熟度,人工智能的産業化已經從通用應用場景滲透到更多行業特定場景,産業人工智能化已經從早期的試點逐漸成為企業發展和生存的剛需。

未來人工智能計算力發展有哪些重要趨勢?周震剛認為,人工智能芯片將繼續呈現多樣性發展,圖形處理器依然是數據中心加速的首選,佔有95%以上的市場份額;中國人工智能服務器將在未來5年保持高速增長,是整體服務器市場增長的核心驅動力;人工智能算力會逐漸向邊緣滲透,到2023年,近20%用于處理人工智能工作負載的服務器將部署在邊緣側;人工智能雲服務成為人工智能市場發展的重要驅動力,2018年至2024年的年復合增長率預計達到93.6%;人工智能基準測試逐步完善,不僅能為企業的成本效益提供參考,也是人工智能應用未來可持續發展的重要因素。

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