【儀表網(wǎng) 儀表下游】計算力是數(shù)字技術(shù)持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵因素，是數(shù)字經(jīng)濟時代的核心生產(chǎn)力。2020年4月10日，《中共中央國務(wù)院關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》中，數(shù)據(jù)作為一種新型生產(chǎn)要素出現(xiàn)，與土地、勞動力、資本和技術(shù)等傳統(tǒng)要素并列。不可否認，計算力已經(jīng)與國家經(jīng)濟息息相關(guān)。
 

　　《2020全球計算力指數(shù)評估報告》顯示，計算力指數(shù)平均每提高1點，數(shù)字經(jīng)濟和GDP將分別增長3.3‰和1.8‰。計算力指數(shù)是評估計算力與經(jīng)濟、數(shù)字經(jīng)濟相互拉動，共同發(fā)展的指數(shù)。當下，全球的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已進入倍增創(chuàng)新階段，各個國家的數(shù)字經(jīng)濟占比正持續(xù)提升。
 

　　計算力成AI突破關(guān)鍵要素
 

　　隨著5G部署速度的加快、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進一步發(fā)展，可以預(yù)見我國數(shù)據(jù)生產(chǎn)速度將獲得更快的提升、數(shù)據(jù)總量將進一步提高。數(shù)據(jù)要素價值創(chuàng)造需要對數(shù)據(jù)進行更多維度、更加深度的利用，原來處理數(shù)據(jù)的方式已遠遠滿足不了新時期數(shù)據(jù)處理的需求，而人工智能技術(shù)將大大提高數(shù)據(jù)的利用效率。
 

　　據(jù)了解，人工智能服務(wù)器通常搭載GPU、FPGA、ASIC等加速芯片，利用CPU與加速芯片的組合可以滿足高吞吐量互聯(lián)的需求，為自然語言處理、計算機視覺、語音交互等人工智能應(yīng)用場景提供強大的算力支持，已經(jīng)成為人工智能發(fā)展的重要支撐力量。
 

　　在當今以深度學習為中心的人工智能發(fā)展中，AI模型的進步主要依賴于模型的規(guī)模化擴展。AI模型智能程度在不斷發(fā)展的同時，AI模型的數(shù)據(jù)量、結(jié)構(gòu)的復雜程度也在不斷增加，其帶來了模型的參數(shù)量爆發(fā)，模型尺寸呈指數(shù)級增長 。隨著模型尺寸的不斷膨脹，實現(xiàn)高效的AI模型訓練的一個重要的支撐是更快的算力，即可以在更短時間內(nèi)完成大規(guī)模AI計算，這是未來一段時期內(nèi)人工智能研究能否繼續(xù)突破的關(guān)鍵要素之一。
 

　　中國AI服務(wù)器成人工智能產(chǎn)業(yè)中堅力量
 

　　2020年中國人工智能基礎(chǔ)設(shè)施市場規(guī)模達到39.3億美元，同比增長26.8%。其中，AI服務(wù)器市場規(guī)模占整體人工智能基礎(chǔ)設(shè)施市場的87%以上，并持續(xù)保持高速增長。機構(gòu)預(yù)測，中國AI服務(wù)器市場未來將占全球AI服務(wù)器市場的三分之一左右。
 

　　值得一提的是，機器翻譯是人工智能的重要分支和最先應(yīng)用領(lǐng)域。不過就已有的機譯成就來看，機譯系統(tǒng)的譯文質(zhì)量離目標仍相差甚遠；而機譯質(zhì)量是機譯系統(tǒng)成敗的關(guān)鍵。中國數(shù)學家、語言學家周海中教授曾在論文《機器翻譯五十年》中指出：要提高機譯的質(zhì)量，首先要解決的是語言本身問題而不是程序設(shè)計問題；單靠若干程序來做機譯系統(tǒng)，肯定是無法提高機譯質(zhì)量的；另外在人類尚未明了大腦是如何進行語言的模糊識別和邏輯判斷的情況下，機譯要想達到“信、達、雅”的程度是不可能的。
 

　　隨著國家加速新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，AI將會加速與交通、能源、制造等行業(yè)融合，進而撬動經(jīng)濟增長。在此過程中，AI服務(wù)器的規(guī)模化布局能夠為人工智能應(yīng)用落地提供核心的算力保障，對于未來國家計算力指數(shù)的提高具有極大的推動作用。