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            AI應用市場快速下沉 算力需求持續擴張

            彭思雨 來源:中國證券報 2023-10-12 10:03:04 人工智能 算力 金融科技
            彭思雨     來源:中國證券報     2023-10-12 10:03:04

            核心提示機構認為,參考移動互聯網普及進程,AI應用滲透率將快速提升,AI算力高增長確定性較強。

            10月11日,華為高級副總裁、運營商業務集團總裁李鵬在第十四屆全球移動寬帶論壇上表示,大模型為代表的AI應用發展帶來對智能算力的爆發式需求,到2025年,智能算力需求將達到當前的100倍。隨著圖文互相生成能力、語音識別和交互能力以及個人助手體驗躍升,AI應用市場打開下沉空間,辦公、教育、游戲等垂直領域商業化進程加快。機構認為,參考移動互聯網普及進程,AI應用滲透率將快速提升,AI算力高增長確定性較強。

            商業化加速

            9月以來,海外頭部企業生成式AI應用的商業化進展明顯提速。微軟、Adobe、Salesforce、SAP、Crowdstrike等頭部廠商分別在辦公軟件、創意工具、企業服務、網絡安全等領域相繼發布了新功能并公布產品定價情況。

            國內AI應用不斷向大眾應用市場滲透。10月11日,聯發科宣布與OPPO合作共建輕量化大模型端側部署方案,共同推動大模型能力在端側逐步落地。OPPO宣布,基于AndesGPT大模型打造的“新小布1.0 Beta版”嘗鮮體驗也正式開啟。未來,AndesGPT大模型將持續加持OPPO智能助手小布的AI能力,逐步應用于更多OPPO核心產品中。

            網易在上半年財報中表示,爆款手游《逆水寒》集中應用機器學習、引擎學習等30多項自研AI技術成果,并推出了智能NPC、AI捏臉、AI作詞等創新玩法。

            巨人網絡在半年報中表示,《太空行動》“AI推理小劇場”在9月開啟大范圍測試,《球球大作戰》等其他項目團隊也在探索“游戲+AI”的落地。

            上海人工智能實驗室近日推出圖文混合創作大模型書生·浦語靈筆,具有“一鍵生成”圖文混合文章的創作能力,并開源其中的智能創作和對話及多任務預訓練版本,免費提供商用。

            自媒體撰稿人國星在AI導航網站上對AI應用進行搜集后發現,今年4月份,他能夠收集到30多款AI應用,截至10月初,他收集到的AI應用數量已達300款。

            科技產業對生成式AI的投入熱情高漲。國際審計機構畢馬威最新報告顯示,72%受訪的公司首席執行官表示,對生成式AI的投資是他們公司的首要任務。

            方正證券表示,2011年底至2014年年中,國內智能手機滲透率從23%提升至88%,應用端緊隨其后迎來爆發。參考移動互聯網普及進程,AI應用滲透率天花板或超80%。

            加大算力投入

            浪潮信息AI應用架構師Owen ZHU表示,算力依舊是大模型能力提升的核心驅動力,算力投入直接關系到基于通用人工智能的泛化和涌現能力水平。

            《2022-2023年全球計算力指數評估報告》顯示,全球AI計算市場規模將從2022年的195億美元增長到2026年的346.6億美元,其中生成式AI計算市場規模將從2022年的8.2億美元增長到2026年的109.9億美元。生成式AI計算占整體AI計算市場的比例將從4.2%增長到31.7%。

            國盛證券9月5日發表的一份研報顯示,從資本開支情況來,北美四大云廠商正在積極投入云基礎設施建設,2023上半年資本支出共計654億美元,用于支撐元宇宙轉型、AIGC數據中心、大模型訓練支出。

            國內企業也在加快算力布局??拼笥嶏w在半年報中表示,公司與華為昇騰合力打造完全基于國產算力基礎的認知大模型。

            昆侖萬維9月20日公告稱,公司擬出資6.8億元對AI大算力芯片創業企業北京艾捷科芯科技有限公司增資并控股,從而建立大算力-大模型算法-AI應用的產業鏈條,為公司“All in”AGI(通用人工智能)與AIGC(人工智能生成內容)提供算力保障。

            算力企業收獲訂單。中貝通信9月19日公告稱,公司與濟南超級計算中心有限公司簽訂1.8億元訂單,濟南超級計算中心有限公司向公司采購AI算力服務,服務期限為5年。

            不過,業內人士普遍表示,當前算力資源緊缺仍是制約國內AI市場蓬勃發展的關鍵因素,如何最大程度釋放在手算力資源相當重要。

            李鵬認為,要充分釋放算力潛能,需要更先進的網絡能力。一方面,有更大的帶寬、更低的時延,才能更好地“聯接智能”;另一方面,隨著網絡流量模型的變化,網絡需要“內生智能”,要持續提升自動化、智能化水平。

            責任編輯:方杰

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