算力提升催動我國AI產業(yè)上規(guī)模 同比增長787.2%

。人工智能芯片又分為訓練芯片和推理芯片，訓練是指在已有數(shù)據(jù)中學習并獲得某些能力的過程。推理過程則指對新的數(shù)據(jù)使用計算能力完成特定任務(比如分類、識別等)。

從2012年到現(xiàn)在，每三個半月用于AI計算的計算量翻一倍

，從2012年到現(xiàn)在，AI計算的能力增長了30萬倍，同時期的芯片性能提高了30倍左右，遠遠超過了摩爾定律。

“相比云計算和大數(shù)據(jù)等應用

，人工智能對計算力的需求幾乎無止境。”王恩東說，“計算力的提升，對體系結構提出了挑戰(zhàn)。在半導體技術逐步接近極限的情況下，計算機發(fā)展迎來了體系結構創(chuàng)新的黃金期，計算力的提升將更多通過體系結構創(chuàng)新來滿足。”

IDC認為，人工智能基礎架構產品在中國未來五年的復合增長率超過33%

，這個增長速度是普通的IT基礎設施投資的三倍多，隨著計算需求的增長，會有越來越多的新的架構、芯片和其他技術出現(xiàn)。

雖然看起來不是很快

，但“AI產業(yè)化”向“產業(yè)AI化”轉變的現(xiàn)象正在發(fā)生。據(jù)IDC數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)依然是中國人工智能算力投資最大的行業(yè)，62.4%的錢是他們扎堆兒花出去的，從2018年起，金融、傳統(tǒng)企業(yè)和政府用戶，在人工智能基礎架構領域的采購量超過了互聯(lián)網(wǎng)，這個趨勢還將保持下去。

王恩東說：“中國的AI投資已經和美國相當