近日在北京召开的“2023年人工智能计算大会”（AICC 2023）上，IDC和浪潮信息联合发布了2023~2024年国内人工智能（AI）算力发展评估报告。报告显示，2023年国内AI服务器市场将达到91亿美元，年增高达82.5%，预计到2027年将达到134亿美元，5年复合年增率（CAGR）为21.8%，高于全球CAGR的17.3%。
然而，报告也指出，尽管国内AI服务器市场发展迅速，但大多数国内AI芯片的LLM集群训练效能仍不到50%，只有少数能接近NVIDIA的A100/A800高端AI GPU芯片。因此，降低单芯片效能瓶颈将成为未来要务。
此外，报告还提到了国内在AI芯片和传感器技术相对落后的问题。与海外相比，国内缺乏具有国际竞争力的产品。美国商务部长Gina Raimondo日前表示，不能让国内取得这些AI先进芯片，强调不让国内取得美国最先进的技术。
在这种情况下，国内本土AI芯片业者需要寻找突破口，以在升级迭代的同时满足国内爆发式增长的需求。英商AI芯片业者Graphcore日前决定缩编国内业务，这使得外商分食国内AI算力大饼的难度愈来愈大。
根据国内信通院发布的国内综合算力指数2023年报告显示，在目前的算力规模中，通用算力规模比重达74%，而AI算力占比仅达25%。尽管AI算力占比的年增高达6成，且2023年以来国内AI算力需求快速增长，但国内芯片市场的机遇与挑战并存。
一方面，AI算力需求的提升为国内本土芯片业者提供了进一步发展的空间；另一方面，根据北京智源AI研究院副院长林咏华表示，当前国内AI芯片的大型语言模型（LLM）集群训练效能只有少数能接近NVIDIA的A100/A800高端AI GPU芯片，但大多数仍不到50%。
IDC国内区副总裁周震刚在AICC 2023期间接受澎湃新闻等中媒联访时表示，国内本土AI算力整体与国际上的差距在单卡运算能力之间的差距并不是非常大。然而亟需解决的是网络连接接口等技术问题以提高整体运算效率。通过系统化构建算力基础设施打破单芯片效能瓶颈。
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