9月12日，《中國AI計算力發展報告》摘要版在2018 AICC人工智能計算大會上正式對外公布。

這份報告由浪潮集團聯合IDC研究發布，報告中值得關注的地方是，北京的AI算力僅排第二，杭州成為第一；去年一年AI投資增長10倍；生物識別和智慧城市領域面臨大爆發機會。

這份報告旨在通過對中國AI計算力發展的綜合評估，包含計算力的區域分布和行業分布，清晰呈現中國AI產業發展趨勢、行業現狀和典型的應用，并對到2025年即將成熟的 AI 典型應用場景進行展望，值得收藏。

除此之外，浪潮還在會上全球首發AI 超級服務器——AGX-5，這款服務器計算性能高達每秒2千萬億次，能夠在8U的空間里有16顆最新的板卡高速互聯，是目前全球最強大的AI計算主機之一。AGX-5的研發也是浪潮在計算量劇增的挑戰之下，追求更高研發效力的新成果。

以下是《2018中國AI計算力發展報告》和人工智能計算大會的精彩看點：

AI依舊大爆發：去年投資增長10倍，算力提高230%

報告顯示，得益于數據量的爆發式增長、機器/深度學習新算法的出現和計算力的提升，人工智能于2017年開始進入爆發階段。

圍繞AI的各類融資、投資和估值也達到了歷史頂峰。在2017年，對于AI的投資增長 10 倍，算力提高 230.7%，數據量增加 50%。

而數據的爆發式增長為人工智能提供了充分的“養料”。據IDC預測，到2025年，全球數據總量將從2017年的20.9ZB攀升到163ZB，年均復合增長率將達到29%左右。

當AI投資往上走，對AI計算基礎設施的需求也快速增長。2016年至2021年，AI投資和算力均呈現上升趨勢。

其中，AI 消費市場規模將以 24.7% 的速度從 2017 年的 12.313 億美元增長至2021 年的58.983 億美元；GPU 市場規模將以 17% 的速度從2017年的 5.6449 億美元增長至 2022 年的34.0803 億美元。

回顧2017年全年， AI 投資年復合增長率和算力的年復合增長率均出現了最高點，分別為414.3%和230.7%，這也是2017年被稱為中國AI元年的原因之一。

中國AI計算力區域不均衡：Top10城市東部占半數，北京位居第二

在進行中國AI計算力發展時，浪潮綜合考慮算力、算法、數據對于人工智能發展的影響，重點評估AI領域的投資和供給，行業和區域，需求和應用，潛力和趨勢四個主要維度，并得出了關鍵研究結論。

首先，從城市來看，中國幾大城市在AI上面的投入和計算力的競爭相當激烈。在AI計算力城市發展排名前五位的城市是杭州、北京、深圳、上海、合肥，處于AI計算發展的第一陣營。成都、重慶、武漢、廣州、貴陽位列AI發展的第二陣營（排名不分先后）。

報告顯示，在這些城市中，當地成熟的市場環境以及良好的產業政策為人工智能的發展奠定了堅實的基礎，特別是位居前三位的杭州、北京、深圳已經聚集了一大批AI領域的高科技公司，形成了良好的AI創業創新氛圍。

然而，從區域分布來看，華東、華南、華北地區位居前三位，總體來看東部地區AI發展程度高于西部地區，西南，西北地區發展程度最低。

未來2年的商業機會：生物識別和智慧城市

目前來看，中國人工智能已經在互聯網、政府、醫療和金融等多個垂直領域得到應用，AI計算TOP行業包括互聯網行業，應用場景有搜索引擎、電商用戶行為分析；政府部門則主要用于公共安全和公共服務；醫療行業用于疾病預測診斷、信用風險管理；金融行業則用于知識管理和生成、在線業務人臉識別等。

預計未來2-3年，人工智能在生物識別和智慧城市建設領域的應用將會率先步入商業應用的成熟期；預計在未來5-10年，人工智能產業在智能家居和工業制造領域的應用也將逐步步入高速發展的產業窗口。

浪潮集團AI&HPC總經理劉軍解讀稱：在未來的五年里，我們會看到來自于新興經濟AI的賦能進入一個爬坡階段，例如智能制造中的智能工廠和QC自動化會得到快速發展。

AI計算面臨四大挑戰，異構計算結合云解決算力問題

隨著人工智能與計算的融合發展趨勢不斷加強，AI計算在此過程中也遇到了挑戰，這份報告針對中國AI計算力的現狀給予了建議。

目前中國AI計算發展面臨著四大挑戰：

首先，算力的發展并未達到需求。報告建議通過異構計算和云的結合來解決算力的問題；

其次，數據量仍有限。報告指出可以采用數據共享+整合的方法來解決這一問題；

另外，AI計算力在從實驗室到實際應用的過程中還存在著很多問題，這需要能力輸出與生態建設作為支撐；

最后，從應用場景到提供完善的行業解決方案之間仍存在著差距，這份報告指出若想縮小距離實現躍進，則需要準確的行業洞察和痛點分析。

目前最強AI超級服務器AGX-5發布，每秒提供AI計算兩千萬億

其實在整個AI計算領域，從整個產業來看，過去這些年許多人工智能企業已經注意到產業發展發生了比較大的變化，這里面就包含非常重要的技術變遷，劉軍提出了三個重要的變化趨勢：

在AI的應用研發周期上，業內希望盡可能地縮短研發周期，提升創新效率，因此大家越來越關注AutoML，試圖通過自動化的方式尋找最適合的模型，用機器的計算力替代掉原本要消耗很多人力的時間；

在AI應用要上線部署時，如何節省線上運營成本成為企業越來越關注的重點，可定制的計算成為大家愈發重視的技術；

當AI成為企業整個研發中舉足輕重的部分時，越來越多的客戶希望把AI和已有的IT技術設施進行整合集成，這是AI+云的變化。

在分享《中國AI計算力發展報告》后，劉軍針對這幾大趨勢明確表示，如今浪潮面臨的挑戰是“如何在這樣一個計算量劇增的環境下獲得更高的研發效力”。

在此影響下，針對AutoML的興起，浪潮在大會上全球首發 AI 超級服務器——AGX-5。

AGX-5是目前全球最強大的AI計算主機之一，劉軍說，它是目前能夠在8U的空間里有16顆最新的板卡高速互聯，每秒提供AI計算兩千萬億次。強有力的支撐上，AGX-5可以把16塊GPU實現全局共享，實現高速互聯，使得它在AI計算的性能大幅度提升，在做一些AI推薦和機器翻譯的時候，會比其他架構的16顆GPU的性能提升到2.7倍以上。

技術變遷固然是重大挑戰之一，劉軍還表示：“我們發現最大的挑戰不是技術，技術僅僅完成工作的10%，后面的工作則是來自整個生態的挑戰。”

如果我們現在所看到的所有與AI有關的機會僅僅是冰山在海面上的10%，那么剩下90%的行業市場怎么打開，或許將成為整個產業鏈中最大的挑戰。沒有充足的人力資源、沒有充足的合作伙伴和完善的體系，這將如何來支撐規模如此龐大的AI轉型？這一問題得深思。