全球算力规模及增速

•以ChatGPT为代表的人工智能应用在运行背后需要强大的算力支撑。OpenAI在2018年推出的GPT参数量为1.17亿，预训练数据量约5GB，而GPT-3参数量达1750亿，预训练数据量达45TB。在模型训练阶段，ChatGPT的总算力消耗约为3640PF-days，总训练成本为1200万美元，在服务访问阶段则会有更大消耗。

•人工智能的发展将对算力提出更高要求，算力网络基础设施需求有望持续提升。根据中国信通院数据，2021年全球计算设备算力总

规模达到615EFlops（每秒浮点运算次数），同比增长44%，其中基础算力规模为369EFlops，智能算力规模为232EFlops，超算算力规模为14EFlops，预计2030年全球算力规模将达到56ZFlps，平均年均增长65%。

图表：GPT模型示意图图表：全球算力规模及增速

全球算力规模（EFlops）全球算力增速 700 600 500 400 300 200 100 0 201620172018201920202021

50%

39%

33%

31%

23%

24% 133 175 229 309 429 615

44%

40%

30%

20%

10%

0%