AI 算力产业链一览

算力是人工智能进一步发展的关键，人工智能快速发展产生对算力的巨大需求。数据、算力及算法是人工智能发展的三要素，而数据与算法都离不开算力的支撑，随着AI算法突飞猛进，AI大模型的训练与快速实施需要巨量算力支撑，同时数据量的不断增加也需要算力相应提升。以Chat GPT为例，2018年Open AI在训练GPT-1时，所用到的参数数量和数据训练量分别为1.17亿和5GB。但在2020年训练GPT-3时，以上两项数字则分别增长到1750亿和45 TB，GPT-4的训练参数量更是高达1.6万亿。

AI算力产业链涉及环节众多，上游主要包括算力硬件基础设施，中游主要包括智算中心。AI算力产业链上游主要由基础硬件、基础软件、基础设施构成，包括AI芯片及服务器、交换机及光模块、IDC机房等；中游为算力网络与平台；下游则是应用场景和客户。其中，上游的芯片是算力的核心，服务器是算力的最主要载体，两者对于算力具有举足轻重的作用，随着训练和推理需求提升，AI芯片及服务器需求将率先放量。此外，网络和内存是算力的瓶颈，而光模块目前是提升AI服务器间通信能力的主流解决方案，对提升网络效率至关重要，“内存墙”是制约AI算力提升的重要因素，需要存储技术加以应对，因此光模块与存储也是AI算力的关键硬件。中游的智能算力中心则是重要的算力基础设施，对人工智能的发展起到举足轻重的作用。