2024中国AI算力报告：全面拥抱智算时代

提醒： 请之前购买过 全店打包 “ 架构师技术全店资料打包汇总(全) ”的读者，请凭借购买记录在微店留言 免费获取更新 （发送更新打包链接）， 后续所有更新均免费发放 （ 目前44本资料 ） 。

2015-2016 年左右开启了大模型时代，整体的训练计算量较之前的时期大2到3个数量级。从2022年底，随着ChatGPT成功带来大规模参数通用大模型相继发布。 这些大模型的训练需要千亿、甚至万亿级参数，以及上千GB的高质量数据，大模型的训练迭代将极大地拉动了智能算力的需求。

2012-2023年算力需求翻了数十万倍，AI算力需求远超摩尔定律，大模型对算力的需求每年持续增长，未来10年AI算力需求将再增长500倍。

技术层面上，基础模型通过迁移学习（Transfer Learning）和规模（scale）得以实现；Transformer的应用标志着基础模型时代的开始（基础模型的庞 大规模和应用范围突飞猛进），模型参数量指数级增长，带动算力超过摩尔定律。 Sora等视频生成类模型相较于大语言模型消耗的算力提升20倍。随着海量数据的积累，大模型需要处理的数据量也在不断增长，进一步加剧了对算力的 需求。

从产业规模看，全球人工智能快速增长。2023年全球人工智能市场收入达5381亿美元，同比增长18.5%，到2026年市场规模将达9000亿美元。 2024年Q1全球AI领域完成1779笔融资交易，筹集的风险投资总额达216亿美元。

从企业发展看，全球人工智能呈现“中美主导”格局。截至2023年三季度，全球人工智能企业有29542家。美国有9914家，占比为34%；中国有4469家，占比 为15%；中美人工智能企业数占全球总数约49%。