최근 IDC와 Longchamp는 "2022-2023 중국 인공 지능 컴퓨팅 성능 개발 평가 보고서"(이하 "보고서")를 공동으로 발표했습니다. 보고서는 중국의 AI 시장 관련 지출이 2022년 130억3000만 달러, 2026년에는 266억9000만 달러에 이를 것으로 예상하며 2022년부터 2026년까지 연평균 19.6%의 성장률을 기록할 것으로 내다봤다.
그 중 AI 서버는 여전히 AI 시장 성장의 주요 동인입니다. IDC 데이터에 따르면 2021년 글로벌 AI 서버 시장은 전년 대비 39.1% 성장해 전체 글로벌 AI 시장 성장률(20.9%)을 상회하며 전체 AI 시장 성장의 원동력이 될 것으로 보인다.
중국에서는 AI 애플리케이션의 가속화된 상륙이 중국 AI 서버 시장의 높은 성장을 주도하고 있습니다. 2021년 AI 서버 시장 규모는 59억2000만 달러로 2020년 대비 68.2% 성장했으며 2026년에는 123억4000만 달러에 달할 것으로 예상된다.
동시에 중국의 컴퓨팅 파워, 특히 지능형 컴퓨팅 파워의 규모도 빠른 속도로 성장하고 있습니다. 보고서에 따르면 중국의 범용 컴퓨팅 성능 규모는 2021년에 47.7EFLOPS(초당 100억 개의 부동 소수점 연산)에 도달하고 2026년에는 111.3EFLOPS에 이를 것으로 예상됩니다.
그리고 중국의 지능형 컴퓨팅 파워의 규모는 2021년에 155.2EFLOPS에 도달하고 2022년에 268EFLOPS에 도달할 것이며 2026년에는 1271.4EFLOPS에 도달하여 초당 조 부동 소수점(ZFLOPS) 수준에 도달할 것으로 예상됩니다.
이것은 또한 2021-2026 동안 중국의 지능형 컴퓨팅 능력 규모가 연평균 52.3%의 복합 성장률로 성장할 수 있는 반면 범용 컴퓨팅 능력 규모는 같은 기간 동안 복합 연간 성장률 18.5%로 성장할 수 있음을 의미합니다. .
최근 몇 년 동안 업계에서 더욱 인기를 얻은 대형 모델은 지능형 컴퓨팅 성능이 주도하는 가장 대표적인 주요 혁신입니다. 보고서에 따르면 모델의 강력한 일반화 능력, 롱테일 데이터의 낮은 종속성 및 다운스트림 모델 사용의 효율성 향상 덕분에 빅 모델은 "일반 지능"의 원형을 가진 것으로 간주되며 포괄적인 인공 지능을 달성하기 위해 업계를 탐색하는 중요한 방법 중 하나가 됩니다.
Big Model의 기술 기반은 변환기 아키텍처, 마이그레이션 학습 및 자기 지도 학습입니다. 변압기 아키텍처는 NLP에서 획기적인 발전을 이루었으며 비전 작업에서도 그 효과가 입증되었습니다. 컴퓨팅 파워의 관점에서 볼 때, 언어 및 시각적 모델의 용량과 그에 따른 컴퓨팅 파워 수요는 급속도로 확대되고 있으며, 대형 모델의 개발은 막대한 컴퓨팅 파워에 의해 뒷받침되고 있습니다.
"연산 등가"(PetaFlops/s-day, PD), 즉 하루 동안 초당 수조 번 실행되는 컴퓨터가 소비하는 총 연산 전력량을 사용하여 총 연산 전력량을 측정하면 AI 태스크, AI 플러스 사이언스의 AlphaFold2, 자율 주행 시스템, AI 플러스 사이언스의 GPT-3에 필요합니다. GPT-3와 같은 모델 훈련에는 수백 또는 수천 PD의 산술 지원이 필요합니다. 예를 들어 GPT-3 훈련에는 3640 PD의 산술 능력이 필요합니다.
빅모델의 능력으로 text-to-graph, virtual digital human 등 AIGC 형태의 애플리케이션이 빠르게 상용화 단계에 진입하며 메타 유니버스 콘텐츠 제작에 큰 변화를 가져오고 있습니다. 보고서에 따르면, 빅 모델은 AI 기술이 5년 전 "듣고 볼 수 있는 것"에서 오늘날 "생각하고 창조할 수 있는 것"으로 이동하도록 하고 있으며, "추리하고 결정을 내릴 수 있는 것"을 달성할 것으로 예상됩니다. " 미래에. 미래는 "추리할 수 있고 결정을 내릴 수 있다"는 상당한 진전을 이룰 것으로 예상됩니다.
그러나 대형 모델의 개발은 컴퓨팅 성능에 큰 문제를 야기하기도 합니다. 보고서에 따르면 대규모 모델 교육을 위한 대규모 컴퓨팅 및 스토리지 리소스 오버헤드는 가속 컴퓨팅 시스템 및 인공 지능 소프트웨어 스택에 대한 요구 사항이 높으며 수천억 및 수조 개의 모델을 교육하는 데 수천 개의 가속기 카드가 필요한 경우가 많습니다. 대형 모델의 홍보 및 일반화에 도전합니다.
동시에 한계 감소 효과에 의해 제한되며 모델 복잡성과 정확도의 추가 개선에는 더 많은 컴퓨팅 리소스 오버헤드가 필요하며 계산 효율성에 대한 우려는 대규모 모델 매개변수 규모의 지속적인 확장을 제한할 것입니다.
따라서 현재 대형 모델 매개변수의 수는 아직 인간 두뇌의 시냅스 크기에 도달하지 못했지만 대형 모델에 대한 시장 인식은 합리적으로 변하고 있습니다. 업계는 점차 빅모델의 개발이 녹색과 저탄소, 서비스 역량 침몰 및 비즈니스 모델 실천에 더 집중되어야 한다는 것을 인식하고 빅모델이 다양한 산업에 안착할 수 있는 길을 열어줄 것입니다.
보고서는 일반적으로 다양한 산업에서 AI의 적용 정도가 심화 추세를 보이고 있으며 적용 시나리오가 점점 더 광범위해지고 있다고 지적했다. AI는 기업이 새로운 비즈니스 성장 포인트를 찾고 사용자 경험을 개선하며 핵심 경쟁력을 유지하는 데 중요한 역량이 되었습니다.
한편, 2022년 중국 AI 도시 순위에서는 베이징, 항저우, 선전이 계속해서 3위를 유지했고, 상하이와 광저우는 4위와 5위, 톈진은 10위권에 진입했다. 우한과 창사는 자체 산업적 이점과 다양한 요인에 힘입어 AI 응용 분야에서 큰 발전을 이루었습니다.
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