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摘要

新冠疫情对全球经济造成巨大影响，数字化转型的必要性已经凸显，新基建成中国数字经济化转型 的主要驱动力。新基建多个领域与ICT密切相关，2020年新基建整体投资规模预计将达到2,757.1亿美 元，人工智能作为新基建的重要领域之一，将迎来快速增长。IDC预计，2020年中国人工智能市场规 模将达到62.7亿美元，2019-2024年的年复合增长率为30.4%。

人工智能三要素中，算力成为驱动AI产业化和产业AI化发展的关键要素。人工智能应用对算力最大 的挑战依然来自于核心数据中心的模型训练，近年来，算法模型的复杂度呈现指数级增长趋势，正在 不断逼近算力的上限。

人工智能芯片产业仍处在成长期，预计2020年，中国的GPU服务器依然占据95%左右的市场份额， 是数据中心人工智能加速方案的首选。未来几年，随着推理工作负载在各个行业应用中不断增加， FPGA和ASIC等其他类型的加速芯片将在各个领域采用。预计到2024年，其他类型加速芯片的市场份 额将快速发展，人工智能芯片市场呈现多元化发展趋势。

服务器是人工智能基础设施的核心，到2020年，中国人工智能基础设施市场规模将达到39.3亿美 元，其中服务器支出占比高达87%。人工智能服务器技术不断创新，包含多种互联方式和拓扑架构， 以满足不同的应用场景需求，与此同时，人工智能基础设施正在向开放架构发展，以满足高效、灵活、 可扩展的下一代人工智能数据中心的需求。

日益增长的业务实时性需求使边缘和端侧的计算能力变得越来越重要，IDC预测，到2023年，接近 20％的用于处理人工智能工作负载的服务器将部署在边缘。2020年是边缘计算广泛落地的元年，人 工智能算力也会逐渐向边缘渗透，无论是更接近于端侧数据产生的轻边缘还是更接近核心数据中心 的重边缘，都将迎来很大的发展契机。

产业AI化已经从早期的试点逐渐成为企业发展和生存的刚需。过去一年，人工智能在行业的应用获 得快速发展，通用型应用场景已经具有相当的成熟度，在业务需求的推动下，具有高行业属性的碎片 化应用开始被广泛使用，并辐射到媒体娱乐、现代农业、智能家居、智慧电力等多个不同领域。与 2019年相比，疫情推动下的智慧医疗以及疫情常态下园区、办公楼宇、社区的生物识别类应用比预 计发展得更快；5G、物联网和边缘计算在未来也将加速多个行业应用，尤其是制造和能源企业对于人 工智能的采用。

企业普遍希望采用具有公共基础设施意义的人工智能算力基础设施。IDC调研发现，超过九成的企业 正在使用或计划在三年内使用人工智能，其中74.5%的企业期望在未来可以采用具备公用设施意义 的人工智能新型基础设施。企业对于人工智能公共算力基础设施的TOP5需求分别是：用于人工智能 训练的数据支撑、人工智能加速计算能力、配套的政策吸引、规模效应下的价格和成本因素，以及丰 富的应用场景配置。

2020年中国城市人工智能算力排行榜Top10排名变化不大，具有产业优势的人工智能应用的城市 涌现。2020年中国城市人工智能算力排行榜中排名前五的城市依次为北京、深圳、杭州、上海、重庆， 排名6-10的城市为广州、合肥、苏州、西安、南京。与2019年相比，深圳超过杭州位居第二，重庆进入第 一梯队，西安超过南京位居第九。除了TOP10城市之外，在自身产业优势及各种因素推动下，多个城 市的人工智能应用取得了较大进展，例如东莞的智能制造、武汉的智慧医疗、合肥的智慧农业等，中 国人工智能城市发展正遍地开花，未来将会出现越来越多结合城市特点的人工智能示范区，为产业 发展树立标杆。

人工智能是全球IT产业发展最快的新兴技术应用之一，未来几年全球的人工智能发展潜力巨大。从 2020年各个国家AI计算的发展水平来看，中国人工智能服务器占全球人工智能服务器市场的三分之 一左右，是全球人工智能产业发展的中坚力量。人工智能服务器的投资能够为人工智能应用的落地 提供核心的算力保障，对于未来国家计算力指数的提高具有极大的推动作用。未来，将人工智能等新 兴技术作为国家级的战略方针将有助于各国进一步提高计算力指数和经济发展的相互拉动力。

撰写单位：IDC、浪潮