IDC&浪潮：2018-2019中国人工智能计算力发展评估报告（附下载）

2019年3月28日，IDC和浪潮联合研究发布的《2018-2019中国人工智能计算力发展评估报告》强调了这一观点。该年度报告旨在评估中国人工智能发展的现状，探索中国企业的破局之道。

人工智能市场有望在未来两年提速，进入实际应用和部署的快速增长期。业界对以人脸识别、语音识别、自然语言处理等为代表的应用场景越来越关注，但对基础设施层的关注还不够全面。《2018-2019中国人工智能计算力发展评估报告》认为，人工智能市场投资的66%是计算力投资，所以有必要对人工智能基础设施层做整体的描述与评估，为相关人士提出行动建议。

算力是承载人工智能应用的平台和基础，算力的发展推动了整个人工智能系统的发展和快速演进，是人工智能的最核心要素。
算力、算法和数据是人工智能发展的三个基本条件。海量的数据每时每刻都在产生，新的数据正以前所未有的速度和方式存储下来，数据不再是问题，如何处理、分析和使用数据才是问题；算法经历了数十年的发展，之前更多的存在于学术界和象牙塔中，在深度学习和加速计算出现之后，得到了迅速的发展和优化，也开始广泛的成为互联网和行业研究者关注的热点；人工智能的发展，从理论到实践都离不开算力、算法和数据这三个核心要素，而算力是其中最核心的要素，带动了人工智能整体的发展和成熟。算力是承载和推动人工智能走向实际应用的基础平台和决定性力量。

IDC预测，2022年全球人工智能市场中用于算力的投资将超过176亿美金，该市场未来五年的复合增长率(2017-2022年的CAGR) 将超过30%。
人工智能的特点决定了对算力提出了不同于以往的新要求，传统的面向通用计算负载的CPU架构无法完全满足海量数据的并行计算需求，以异构计算、加速计算、可编程计算等为代表的新的计算技术和架构更适合人工智能的并行计算需求，得到了快速的发展，未来将迎来广阔的发展空间。

人工智能的工作负载主要分为训练和推理，IDC认为，在人工智能发展的早期阶段以能力训练为核心，在进入应用期后将以在线的应用推理为核心，未来对推理的需求将远远超过对训练的需求。
IDC认为，人工智能发展的早期阶段是对人工智能价值的自我发现的过程，核心是寻找人工智能的典型应用场景并通过训练使得人工智能系统获得达到甚至超过人类的能力，在这一阶段更多的计算负载集中在离线的数据中心中的训练场景；经过三到五年的发展，人工智能将进入大规模应用阶段，应用阶段是将经过训练的应用场景与客户的实际应用相结合，将人工智能的能力赋能产品或行业解决方案，使得人工智能成为普惠的应用技术，在这一阶段计算负载将更多以推理的方式存在，呈现 “云+端” 部署、分散化、终端化、场景化的特点，对算力的需求也将迅速增长，更加多元化。

《2018-2019中国人工智能计算力发展评估报告》内容目录
IDC 观点
前言：人工智能将引领第四次工业革命，是推动数字化转型与创新的源动力
• 国家政策引领：国务院发布《新一代人工智能发展规划》，人工智能发展成为国家战略
• 生态环境成熟：算力、数据、算法生态条件日益成熟，人工智能发展迎来战略机遇期
• 行业应用加速：互联网与行业应用有机结合，中国的人工智能发展与世界处于同一起跑线

中国人工智能发展现状：算力先行，从探索走向实践
• 接受度普遍提高：人工智能将进入快速应用和部署期
• 需求侧：客户需要的是能够提升能力、带来价值的解决方案，呈现场景化和行业化特征
• 供给侧：算力推动数据处理和算法演进，应用成熟度提升
• 以算力为核心：人工智能实践从提升算力开始

中国人工智能算力发展评估.
• 中国人工智能计算力发展评估方法论
• 中国人工智能算力发展评估结果与分析
• 行动建议