在AI浪潮的持續(xù)帶動下，中國智能算力市場也在持續(xù)增長。
日前，IDC最新發(fā)布的《中國智算服務市場（2024上半年）跟蹤》報告顯示，2024年上半年中國智算服務整體市場同比增長79.6%，市場規(guī)模達到146.1億元人民幣。
其中，智算集成服務市場同比增長168.4%，市場規(guī)模達57.0億元人民幣；GenAI IaaS市場同比增長203.6%，市場規(guī)模達52.0億元人民幣；Other AI IaaS市場同比縮減13.7%，市場規(guī)模為37.1億元人民幣。
根據(jù)IDC的定義，GenAI IaaS即面向生成式AI的智算服務市場，與包含如傳統(tǒng)渲染、仿真、視聯(lián)網(wǎng)推理等業(yè)務場景在內(nèi)的Other AI IaaS構成AI IaaS市場的兩大組成部分，而AI IaaS則是指供應商以租賃形式為客戶提供一站式智能算力服務，并由供應商提供后續(xù)的運營及運維保障。
IDC指出，目前面向GenAI的算力支出已經(jīng)成為智算服務市場主陣地。以AI IaaS市場為例，GenAI IaaS市場經(jīng)歷短短的一年半發(fā)展時間，市場規(guī)模就已經(jīng)超過Other AI IaaS市場，占AI IaaS市場的比重達58%。在智算集成市場，增量新建的智算中心均是以GenAI的未來需求為導向而設計的。
“智算服務市場以遠超預期的增速在高速成長。從智算服務的增長態(tài)勢來看，智算服務市場在未來五年內(nèi)仍將保持高速成長�！盜DC中國企業(yè)級研究部研究經(jīng)理楊洋向《中國經(jīng)營報》記者表示。
智算規(guī)模增速超65%
作為AI三要素之一，算力被視作為大模型訓練推理提供底層支撐的基礎設施。自2023年年初ChatGPT帶動大模型風靡以來，全球算力設施的建設和規(guī)模正急劇擴張。
中國信通院發(fā)布的《中國綜合算力指數(shù)報告（2024）》指出，截至2023年年底，全球算力基礎設施總規(guī)模達到910EFLOPS（每秒執(zhí)行一百億億次的浮點運算），其中，我國算力規(guī)模達到246EFLOPS，位居世界第二，智能算力同比增速超過65%。算力存力方面，國內(nèi)總量達到1200EB，年增長率達20%。
在算力市場，普通通用算力、超算算力和智能算力三大類構成了當前算力基礎設施的主體。其中，智算算力主要負責AI大模型訓練推理，因而獲得高度關注。
在今年9月舉行的“2024中國算力大會”上，中國信息通信研究院院長余曉暉曾指出，從人工智能模型角度看，過去20年間，智能算力需求大概增長超過百億倍，構成了算力增長的最主要驅(qū)動力(8.050, -0.25, -3.01%)。
《中國綜合算力指數(shù)報告（2024）》顯示，截至2024年上半年，智算規(guī)模在我國總算力中占比已超30%。而根據(jù)工信部、教育部等六部門2023年發(fā)布的《算力基礎設施高質(zhì)量發(fā)展行動計劃》，到2025年，我國算力規(guī)模將超過300EFLOPS，智能算力占比達到35%。
楊洋表示，在《算力基礎設施高質(zhì)量發(fā)展行動計劃》發(fā)布后，智能算力成為我國重要的基礎設施，部分省市如北京、廣東、上海、深圳、武漢等已發(fā)布承接規(guī)劃，智能算力規(guī)模遠超預期。
中國電信(7.050, -0.04, -0.56%)研究院發(fā)布的研報顯示，截至2024年6月，中國已建成和正在建設的智算中心超250個。圍繞芯片、操作系統(tǒng)、計算框架等產(chǎn)業(yè)鏈關鍵技術不斷突破，國產(chǎn)化能力穩(wěn)步提升。
瑞達恒研究院資深分析師王清霖表示，在高質(zhì)量發(fā)展、新質(zhì)生產(chǎn)力等的轉(zhuǎn)型建設思路下，我國的各類領域都在向智能化的方向發(fā)展。這種智能化的需求，推動著部分大型企業(yè)自建數(shù)據(jù)中心。另外一部分無法自建數(shù)據(jù)中心的企業(yè)，大多會采購如華為、阿里等企業(yè)的智能服務，這也推動著智能服務企業(yè)持續(xù)擴建。雙重需求的疊加，帶動了智算中心高速增長。
云巨頭領跑市場格局
由于云計算在大模型領域部署具備優(yōu)勢，同時，智算中心的部署需要高額資本的投入，因此，智算服務市場正在迎來巨頭領跑的市場格局，其中，云廠商獨具優(yōu)勢。
以GenAI IaaS市場為例，據(jù)IDC統(tǒng)計，作為國內(nèi)云領域的頭號玩家，阿里云的市場份額已躍居第一；同時，近年來在云陣營迅速崛起的運營商，也在今年大舉發(fā)力智算市場，紛紛建立萬卡級智算中心；此外，新勢力服務商則以商湯科技為代表，也已成功立足。
對于阿里云的領跑，IDC分析原因指出：一是其內(nèi)部快速調(diào)整釋放出大量資源向客戶側(cè)供給；二是借助優(yōu)秀的資本布局聚焦算力消耗大戶；三是技術體系快速適配GenAI時代，獲得頭部客戶認可。
運營商則是依靠算力設施部署的優(yōu)勢搶占市場。以中國電信為例，記者在其近日舉行的“2024數(shù)字科技生態(tài)大會”上獲悉，中國電信目前在上海、北京投產(chǎn)兩個萬卡集群，其中，中國電信臨港智算谷終期規(guī)劃30萬卡高端智算集群。同時，中國移動(111.400, -2.45, -2.15%)目前也已在呼和浩特、哈爾濱建成全球運營商最大單體智算中心和最大國產(chǎn)化智算中心集群。
而統(tǒng)觀智算集成服務，市場則維持了年初以來“一超多強”的特征。其中，依托領先的芯片能力及全棧服務能力，華為的市場份額保持領先，是為“一超”；新華三、百度、中國電信、中國電子云也憑借各自在IT和云領域的優(yōu)勢，領跑第一陣營，成為“多強”。
Omdia電信戰(zhàn)略高級首席分析師楊光向記者表示，不管在國外還是國內(nèi)，目前AI的絕大部分能力通過算力體現(xiàn)，而算力的直接載體就是芯片。這使得具備芯片能力的廠商在此輪智算產(chǎn)業(yè)發(fā)展中會有明顯的優(yōu)勢。
公開信息顯示，國產(chǎn)AI芯片產(chǎn)業(yè)在近兩年快速成長，包括華為、海光、寒武紀(675.950, 39.93, 6.28%)、摩爾線程在內(nèi)的公司已成長為國產(chǎn)AI芯片的頭部梯隊。其中，華為昇騰被視為國產(chǎn)AI專用芯片的代表；寒武紀同樣依托其領先的推理芯片及全棧服務能力，參與了臺州、沈陽等多地算力基礎設施建設項目；摩爾線程則被視為在功能上對標英偉達的國產(chǎn)GPU芯片頭部創(chuàng)企。而這些占據(jù)芯片優(yōu)勢的企業(yè)，都在從芯片側(cè)逐步向智算生態(tài)發(fā)力。
生態(tài)與應用挑戰(zhàn)待解
隨著市場需求的增長，智算服務市場也呈現(xiàn)出新的趨勢。
楊洋表示，從智算服務的增勢來看，一是頭部客戶對于訓練算力的需求仍呈現(xiàn)量級躍遷的特征；二是從產(chǎn)業(yè)階段和算力結構上來看，GenAI仍處于早期階段，推理側(cè)算力支出仍占較小比例，以終局來看，推理側(cè)算力應占到算力支出的六到七成，意味著推理側(cè)算力支出將有百倍以上的增長空間；三是算力成本在逐步下降。楊洋表示，2024年上半年，IDC觀測到更多的中腰部組織/企業(yè)在展開GenAI實踐，未來，大量的中腰部組織/企業(yè)將成為智算服務市場的優(yōu)質(zhì)增量。GenAI同樣在重塑整個ICT市場的技術體系和競爭均勢，而智算服務市場將處于價值鏈的核心環(huán)節(jié)，成為ICT巨頭的必爭之地。
雖然智算市場整體仍處于上升期，但對于我國智算產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，業(yè)內(nèi)則認為仍存在不少挑戰(zhàn)。
余曉暉指出，與美國相比，我國算力芯片生態(tài)比較“碎片化”，有幾十款算力芯片，不同的芯片對應不同的開發(fā)框架、軟件棧以及算子庫等，異構算力之間的協(xié)同穩(wěn)定問題亟待解決。此外，算力的需求和供給中間目前存在很多錯位，不能完全精準適配。
賽迪顧問研報則指出，近兩年，我國各地方建設了大量智算中心，其整體布局較為分散，且大多處于獨自管理和運營的狀態(tài)，“算力孤島”問題凸顯，造成算力在局部地區(qū)閑置與緊缺同時存在的狀況，亟須利用算力互聯(lián)調(diào)度平臺增強智算云資源互聯(lián)互通和統(tǒng)一管理水平，在全國范圍內(nèi)逐步實現(xiàn)智算云服務的供給和需求高效匹配。
同時，研報認為，進入數(shù)字經(jīng)濟時代，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，單體智算資源池難以應對大規(guī)模數(shù)據(jù)處理任務，跨區(qū)域、跨行業(yè)、跨部門的多個智算中心實現(xiàn)互聯(lián)互通與高效協(xié)同勢在必行，并且要在全國范圍內(nèi)構建起智算云服務網(wǎng)絡。
產(chǎn)業(yè)應用方面，王清霖認為，短期來看，智能算力有一定的發(fā)展?jié)摿驮鲩L空間，但目前智能算力業(yè)務還沒有形成清晰的商業(yè)模式，在這個風口過去之后，會有一部分企業(yè)面臨淘汰，這類業(yè)務的需求量勢必減少，未來智算中心的設施如何自處也需要考慮。
對此，在今年的中國算力大會期間，工信部總工程師趙志國公開強調(diào)，下一步，我國將加快關鍵核心技術攻關，推動高端芯片、架構設計、大模型算法、高速傳輸協(xié)議等基礎軟硬件技術實現(xiàn)更大突破，建立健全算力產(chǎn)業(yè)標準體系；加快創(chuàng)新成果產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化，開展“算力強基揭榜掛帥”，探索形成科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新深度融合的發(fā)展路徑。
