人工智能的三个要素
　　人工智能（人工智能）的发展包括数据、算法和算力。数据被用于训练与验证，算法用于输出与优化，算力支持上述过程。
　　算力就是处理数据的能力，目前主要的载体就是芯片。由于人工智能计算涉及到矩阵、向量的乘法、加法等运算，因此不适合用CPU进行运算。实际上，计算主要是由GPU和一些专用芯片（DPU）来完成。尤其是GPU，更是目前AI计算能力的主流。运算芯片、存储芯片、散热设备组成服务器，再由服务器组成人工智能计算中心，形成AI模型的引擎。AI在计算能力需求方面呈指数级增长
　　人工智能模型对计算能力的需求在2012年之前每两年增加一倍；到了2012年，人工智能模型对计算能力的需求每三到四个月就会增加一倍。就拿目前炙手可热的OpenAI来说，GPT3模型的参数量高达1750亿，比GPT2高出100多倍。下一代GPT4模型的参数量将超过10万亿，参数越多，AI的计算能力也就越强，这是AI发展的必然趋势。
　　罗兰贝格预测了2020年的AI需求，到2030年的时候，计算能力的需求将是2018年的390倍，目前来看，这个预测似乎有些保守，远远低估了未来的计算需求。海量的运算力需求刺激服务器
　　根据同花顺F10中公司资料的经营分析显示，浪潮信息的主营构成中，服务器业务占比超过99。
　　同花顺F10浪潮信息公司概况经营分析
　　据IDC和浪潮信息联合发布的《20222023中国人工智能计算力发展评估报告》显示，中国人工智能的计算能力在2022年达到268万亿次秒（EFLOPS），预计在未来5年内，中国智能算力规模年均复合增长率将达到52。3。此外，华为的GIV预测到2030年，智能计算能力将达到52。5兆赫秒，平均年增长超过80。
　　中国AI服务器市场规模在2021年达到350。3亿元，同比增长68。6。从厂商维度来看，前五名分别是浪潮信息，宁畅，新华三，华为，安擎，各占82。6。其中，浪潮AI服务器的市场份额达到52。4，连续5年占据50以上（20172021年）。
　　而从更广阔的角度看，随着数字化浪潮的到来，算力已经成为水、电等公共基础资源，不仅是AI，更是数字经济时代的核心生产力，决定着数字经济的发展速度和社会的智能化程度。

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