AIGC算力全景与趋势统计数据发布！一文解读AIGC算力构成、产业链条

版等跨国企业已经将自研ROM用以MaaS底座实现里面。

2023年，国际间头部云厂商相继面世自己的MaaS模拟器，基于大仿真基座，为量化资源有限、缺乏专业长处的跨国企业提供全方位MaaS增值。

对于云厂商来讲，MaaS增值的主要目的在于鼓励客户增值快速实现餐饮业专属大仿真。基于此，云厂商相互间的竞争线性转变为算力基建、共通大仿真技能、AI模拟器/来进行技能。

智算里面心现状：基建级AI算力供应，打造南部经济上涨新的引擎

从量化设备栖息于来看，在代理增值器和AI代理增值器的厂商里面，北京、广东、浙江、北京、安徽高居前五，（代理增值器和AI代理增值器）的厂商份额总计分别降至75%和90%（2021年样本）。

从补充都是，迄今智算里面心多栖息于在北部和里面部省份，而AIGC该公司所只需处置海量样本导致北部算力资源已运输成本过高。

将大仿真专业训练等对量化促请高的特殊任务移至西部南部，形已成“东数西训”，并不所只需有效增加已运输成本，实现算网资源综合已运输成本最优。

具体来讲，针对算力期望供只需不平衡等疑问，所只需通过算力调度将北部的算力和样本处置特殊任务集中于至已运输成本较高于的西部南部。其里面，改进西缘相互间网上和枢纽节点间直连在线是进一步提高算力调度程度的关键。

从期望都是，AIGC算力期望主要来自于研发AIGC大仿真的厂商，主要栖息于在京津冀南部、集聚及新港区。

ROM代理增值器革命性初现

大仿真急遽给算力提出异议新的促请，有鉴于下层分析方法程序新的转变。我们从ROM和代理增值器两个多方面看起：

ROM多方面

迄今在入门级ROM里面，英伟达A100%据绝对优势，而A100在里面国只有期望量没相对于，的厂商将给予国产GPU厂商越来越多机都会。

此外，在ROM代工多方面，迄今7nm及以上制程没相同的国产代工厂可以承接，GPU厂商大部分为了让已茁壮制程+不须进晶圆的方案来实现较高的稳定性这两项。

在代理增值器集群多方面，通过多卡多机并行量化、入门级在线实现入门级量化。

由于英伟达实现的分析方法程序厂商+CUDA生态在10年内很难打破，预见在入门级GPU受限的才会，高盛预计分析方法程序层将都会有两种主要框架，一种是的发展GPU+片间的在线高效率，实现大只需求量并行量化。

另一种是上到冯·诺依曼驱动程式，的发展存算主体驱动程式，将量化单元与读取单元融合，实现通量的量化能效进一步提高。

分析方法程序多方面，稠密量化和实现入门级在线是迄今两种框架。

稠密化量化的创新的充分体现今演算法多方面，通过撤下无效或匹配的样本（此类样本有时候数量巨大），大大减少样本的量化量，从而加快量化速度。

实现入门级在线的目的在于减少大仿真专业训练时长。通过实现入门级在线，为每个量化节点超高通信带宽，造成了数倍通行稳定性的进一步提高，从而缩短大仿真专业训练时长。

代理增值器多方面

AI大仿真对算力期望呈指数级上涨，使得具有越来越高可用的AI代理增值器已被选为AIGC算力的主要载体。

相比于传统代理增值器，AI代理增值器的量化、读取以及在线传输技能能降至越来越高的程度。

例如，NVIDIA DGX A100代理增值器 8 个 GPU+2 个 CPU 的可用远高于传统代理增值器 1~2 个 CPU 的可用。

在我国，智算里面心是为认知科学（大仿真）提供算力资源的公共基建模拟器，其算力机组以AI专业训练代理增值器和AI解谜代理增值器为主。

随着大仿真急遽演变，预见AI代理增值器的主要期望将从专业训练侧面解谜侧倾斜。根据IDC的量化，到2026年，AIGC的算力62.2%将作用以仿真解谜。

餐饮业革命性有鉴于新的商业再一

早先，AI大仿真急遽给算力餐饮业造成了全新的再一，新的正则表达式、新的厂商、新的基建准备涌现。

新的游戏规则：MaaS阐释云增值正则表达式，AIGC商业来顺利完成连接点

MaaS（仿真即增值）在算力、演算法和分析方法层里面嵌入大仿真，以智能底座集已成分析方法并统一对外输出。

MaaS的本质是将餐饮业内共通的基础高效率提炼整合已成增值，满足各类分析方法片中期望。

在商业过程里面，大仿真技能以及现有的里面间件来进行，都会已被选为跨国企业对于在线增值厂商的新的顾虑线性。

在线增值增值技能的判别式从算力程度朝向「云智主体」技能，在算力基建之外，两大竞争力转变为把算力、仿真和片中分析方法打造已成标准厂商的技能。

新的物种：AI仿真主体机呼之欲出，传统零售业「内容可即用」

AI仿真主体机将软分析方法程序深度融合，根据跨国企业不同期望，将相同的厂商或框架日前调动在AI代理增值器上，打包形已成一整套框架。

AI仿真主体机的已运输成本优势主要充分体现今一般而言亦同：

1）整体供货价格高于于分析方法程序+分析方法程序分开供货的价格；2）跨国企业单独供货代理增值器再交由AI跨国企业调动分析方法程序耗费间隔时间周期长，AI仿真主体机并不所只需内容可即用，增加交付已运输成本；3）所只需代理增值器数量大大增加，为客户增值减省空间已运输成本。新的基建：智算里面心反潜AIGC运营，算力出租来顺利完成已成新的解

算力出租来顺利完成可以有效增加大仿真研发门槛，对于研发垂类餐饮业的小仿真跨国企业来说，没购置足够AI代理增值器的实力，公共算力基础模拟器将鼓励里面小型跨国企业搭建其自身所只需仿真。

跨国企业无只需购置代理增值器，通过浏览器之后可次访问算力里面心，使用算力增值。

对于里面小跨国企业来讲，无只需依赖云厂商所实现的大仿真底座顺利完成二次开发，而是通过租用公有算力模拟器的算力资源，研发垂类餐饮业小仿真。

餐饮业的发展量化

综上，电动力学位政经对AIGC预见的发展顺利完成量化，可分为三个下一阶段：

AIGC基建期AIGC开发期AIGC商业期AIGC基建期

迄今AIGC仿真层的跨国企业大部分处在预专业训练下一阶段，对于ROM的期望来源主要为GPU。

在初期下一阶段，入门级GPU厂商将已被选为最大收益方。

然而迄今国产GPU厂商最远英伟达有较大差距，率不须受益方为期望量的厂商里面的优势方。

因此，国产AI代理增值器厂商是此下一阶段的强势补充方。迄今，国际间在AI代理增值器行业已经显现出供不应求的内部矛盾。

AIGC开发期

里面期下一阶段（5年内），在算力层是一个由专业训练向解谜倾斜的过程。

在此下一阶段，解谜ROM将已被选为主要期望方。相比于GPU的高算力高效能以及相同的算力浪费，解谜ROM越来越注重ROM的算效比，对于效能和已运输成本有关键因素的把迫。此外，这个下一阶段也都会是创新的型ROM的机都会。

高盛预计存算主体ROM、类脑ROM、硅光ROM将有越来越多的厂商机都会。

在解谜下一阶段，相较于专业训练下一阶段的在线增值，破碎量化将有越来越多机都会。

首不须，解谜下一阶段相同的分析方法趋于独有，独有的期望使在线增值都会转化成越来越多的算力浪费且量化效率不高。

其次，破碎量化并不所只需为大仿真解谜提供足够算力。

在此下一阶段，AI代理增值器厂商的全额期逐渐却说顶，期望将朝向已运输成本越来越高于的共通代理增值器；ROM也从GPU朝向NPU/ASIC/FPGA/CPU等多种形式并立。国产创新的型ROM道路里面，看好存算主体驱动程式的的发展。

AIGC商业期

ROM的下层创新的优势开始显现，存算主体、光子ROM、类脑ROM等具备真正革新的高效率的ROM厂商在的厂商里面的作用增强。

AIGC算力所只需的ROM种类越来越加多元。

这个下一阶段的跨国企业对算力的顾虑越来越加综合，不仅考虑算力大小，效能和已运输成本也许超过算力大小已被选为各仿真层公司关心的这两项。

分析报告获取

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8月月末，我们将举办「电动力学位AIGC餐饮业沙龙——AIGC时期的算力基石」，期盼邀请AIGC算力系统性行业跨国企业、研究员与我们一同探讨算力在餐饮业的发展里面的重要内涵、再一下一场以及预见的发展前景等。

电动力学位政经后续还将继续面世「AIGC+」垂直行业分析报告及餐饮业沙龙大型活动，敬请期待~

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大型活动负责人王琳玉微信：iris_wang17邮箱：linyu@qbitai.com

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