中國人工智能行業全景調研與發展戰略研究

• 黃江 2023年12月15日 來源：東方財富 844 52
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近期投資銀行摩根大通在其投資報告中稱，憑借GPU和網絡產品等硬件產品，英偉達今年將在人工智能(AI)產品市場中占據高達60%的份額。

今年以來，中國人工智能產業發展迅猛，包括百川在內的多家人工智能大模型產品陸續上線。人工智能技術，特別是大模型技術不僅將重塑現有產業，更將創造全新價值。

中國人工智能大模型“百花齊放”，產業落地已過“嘗鮮期”，產業落地實效成為大模型價值的重要評估維度。

生成式人工智能帶來的安全挑戰巨大。如果說搜索引擎是一個有限責任公司的話，人工智能大模型產品就是一個無限責任公司，因為前者輸出的結果都是有記錄，出了問題也是可溯源的;后者輸出的內容都是自己生成的，容易出現所謂“一本正經胡說八道”等風險問題。

面對挑戰，中國已經開展了相關探索，加強技術理論研究，持續構建第三代人工智能，加強技術手段建設，提升訓練數據質量和安全評測能力，并在人工智能安全靶場等方面取得實踐成果。

中國人工智能行業全景調研與發展戰略研究

近期投資銀行摩根大通在其投資報告中稱，憑借GPU和網絡產品等硬件產品，英偉達今年將在人工智能(AI)產品市場中占據高達60%的份額。

據悉，由于游戲部門的周期性放緩，該公司2024財年第一財季的營收同比下降13%，至71.9億美元。但同期，其數據中心業務營收達到創紀錄的42.8億美元，同比增長14%，這部分營收占其總營收的60%;游戲業務營收為22.4億美元，同比下降38%，占其總營收的31%。

目前，英偉達在AI領域處于領先地位，它在AI處理器市場上占據大約80%的份額，其高端處理器已被用于訓練和運行各種聊天機器人。該公司備受投資者青睞，被認為是滿足AI計算能力需求的關鍵供應商。

根據中研普華研究院《2023-2027年中國人工智能行業全景調研與發展戰略研究咨詢報告》顯示：

AI產業鏈通常由上游的數據和算力層、中游算法層和下游應用層構成。近期，市場更為關注上游產業鏈，尤其是算力板塊。AI硬件涌現出很多新的投資機會，AI軟件應用的背后靠硬件的算力支撐。

國內AI算力需求將保持增長勢頭

在ChatGPT持續催化下，國內AI算力需求將保持增長勢頭，算力服務器廠商有望受益。據估算，ChatGPT的總算力需要7個至8個投資規模30億元、算力500P的數據中心支撐運行。在數字經濟時代，全球數據總量和算力規模將呈現高速增長態勢。

隨著AI服務器與AI芯片需求同步看漲，預計2023年AI服務器(包含搭載GPU、FPGA、ASIC等主芯片)出貨量將接近120萬臺，年增38.4%，占整體服務器出貨量近9%，至2026年占比將進一步提升至15%，該機構同步上修2022-2026年AI服務器出貨量年復合增長率至22%，而AI芯片2023年出貨量預計將增長46%。

該機構表示，英偉達GPU已成為AI服務器所搭載芯片的主流，市占率約60-70%，其次為云計算廠商自主研發的ASIC芯片，市占率逾20%。

相比通用服務器,AI服務器使用多張加速卡,其PCB采用高多層HDI結構,價值量較高,而且主板層數也遠高于通用服務器,AI服務器PCB價值量是普通服務器的價值量的5-6倍。

英偉達創始人兼CEO黃仁勛在NVIDIA Computex2023演講中宣布，生成式AI引擎NVIDIA DGXGH200現已投入量產。從演示中可以觀察到新發GH200服務器架構相對DGXH100有較大變化。GH200相對DGXH100的PCB變化，減少的是1張UBB和1張CPU母板，增加的是3張NVLink模組板，同時加速卡性能大幅度提升，PCB單機價值量應當有所增加，由此可見AI升級將持續帶動PCB板塊價值增值。

算力資源作為數字經濟發展的重要底座，數字化新事物、新業態、新模式推動應用場景向多元化發展，算力規模的不斷擴大帶動算力需求持續攀升。據工信部數據披露，2022年全國在用數據中心機架總規模超過650萬標準機架;近5年，算力總規模年均增速超過25%。當算力在千行百業落地應用時，不同精度的算力需要“適配”多樣化的應用場景。特別是隨著人工智能技術的高速發展，算力結構隨之演化，對智能算力的需求與日俱增。

政策層面看，我國高度重視AI產業發展，智能算力發展的基礎逐漸夯實。2022年2月，四部委再次聯合印發通知，同意在8地啟動建設國家算力樞紐節點，并規劃10個國家數據中心集群。至此，全國一體化數據中心體系完成總體布局設計，隨著“東數西算”工程全面實施，智算中心建設也進入了加快發展的新階段。數據中心作為數據樞紐和應用載體，是人工智能發展的基礎，長期來看數據中心需求有望恢復。預計2024年IDC市場規模達6123億元，2022-2024年復合增速達15.9%，數據中心將進入新一輪上升期。

人工智能的未來發展方向

人工智能屬于很多概念的總和，但其中有些概念很難被測量和驗證，例如讓機器理解什么是社會、什么是責任，雖然能輸出一個表征，但很難檢驗機器是否真正理解這些概念，因此可在一些可驗證、可測量的概念上做出一個閉環，而具身智能剛好是這樣的閉環，是邁向通用智能很好的起點。

不斷高速發展的AI大模型，有望突破局限，讓機器人生“智”。

機器人的大模型包含LLM(大語言模型)、VLM(視覺-語言模型)、VNM(視覺導航模型)。機器人的“大腦”AI域不局限于ChatGPT運用的語言大模型，谷歌在LM-Nav的研究中提到，LLM+VLM+VNM三個模型相互結合，從自然語言(冗余口語化描述)到文本(地標的字符串)到圖像(根據文本找圖像中的物體)，能夠最終生成機器人的路徑規劃。以此行為模式為基礎，機器人能進行人機互動，同時實現一定程度的“隨機應變”。

不久前，上海交通大學盧策吾教授在機器之心AI科技年會上發表主題演講《具身智能》，提出PIE方案，認為具身智能包括3個模塊：具身感知(Perception)、具身想象(Imagination)和具身執行(Execution)，有望加速推動具身智能落地。

目前看來，AI+機器人或許正是“具身智能”當前的落點。

由于具身智能相較于非智能普通人形機器人有更高的工作效率，其具備的理解力、交互力、規劃能力等，在機器人進入千行百業后，擁有極強的落地實用性。同時其能夠用自然語言控制的特性，是未來規模化協助普通工作人員的必要條件。

因此，未來可關注目前可用大模型進行改造的硬件機器人類型及應用場景，例如對話為主的服務機器人、工業機器人、復雜場景下的人形機器人等領域。

諸多大廠已在具身智能領域進行布局，谷歌發布史上最大通才模型PaLM-E;微軟探索如何將ChatGPT擴展到機器人領域;阿里巴巴-千問大模型正在實驗接入工業機器人等。

《2023-2027年中國人工智能行業全景調研與發展戰略研究咨詢報告》由中研普華研究院撰寫，本報告對該行業的供需狀況、發展現狀、行業發展變化等進行了分析，重點分析了行業的發展現狀、如何面對行業的發展挑戰、行業的發展建議、行業競爭力，以及行業的投資分析和趨勢預測等等。報告還綜合了行業的整體發展動態，對行業在產品方面提供了參考建議和具體解決辦法。

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