中国智能算力规模及预测

GPU作为数据并行处理的核心，是AI服务器的核心增量。全球GPU呈现“一超一强”的竞争格局，根据IDC数据，2021英伟达在企业级GPU市场中占比91.4%，AMD占比8.5%。

中国智能算力规模亦快速增长，CAGR达48%。根据IDC预测，2022年中国智能算力规模将达到268EFLOPS，预计2026年将进入每秒十万亿亿次浮点计算（ZFLOPS）级别，达到1271EFLOPS，2022-2026年CAGR48%。伴随企业AI应用成熟度逐步递增，企业将把算力更多从训练端转移到推理端负载上，这意味着AI模型将逐步进入广泛投产模式，据IDC数据，2021年中国数据中心用于推理的服务器的市场份额占比已经过半，达到57.6%，预计到2026年，用于推理的工作负载将达到62.2%。

人工智能所需的算力芯片主要分为两类，一类是以GPU、CPU为主的传统芯片，一类是专门针对人工智能领域的人工智能芯片。在人工智能数十年的发展历程中，传统芯片曾长期为其提供底层计算能力。这些传统芯片包括CPU、GPU等，它们在设计之初并非面向人工智能领域，但可通过灵活通用的指令集或可重构的硬件单元覆盖人工智能程序底层所需的基本运算操作，从功能上可以满足人工智能应用的需求，但在芯片架构、性能、能效等方面并不能适应人工智能技术与应用的快速发展。而智能芯片是专门针对人工智能领域设计的芯片，包括通用型智能芯片与专用型智能芯片两种类型。