为满足企业内部发展需求和外部市场需求，企业一直大力投资数字化转型相关技术，特别是在人工智能领域。人工智能支出已经成为支持企业数字化转型支出的主力之一。
2022年，人工智能在各个行业的渗透度均有提升，应用渗透度排名前五的行业依次为：互联网、金融、政府、电信和制造。总体来看，人工智能在各个行业的应用程度都呈现不断加深的趋势，应用场景也越来越广泛，人工智能已经成为企业寻求新的业务增长点、提升用户体验、保持核心竞争力的重要能力。
中国始终强调科技兴国的重要性。数字经济时代，技术的力量更为凸显。近年来，中国政府相关部门相继发布一系列政策，更加明确了人工智能对于提升中国核心竞争力的重要支撑作用，加上新基建、数字经济等持续利好政策的推动，中国人工智能市场保持平稳增长。
人工智能的快速发展，极大拉动了算力的发展。如同生物大脑是“人智”的核心，人工智能也同样非常依赖一个高质量的“大脑”，即人工智能基础设施，包含计算、存储和网络。面对数据攀升、算法和模型领域的突破，“大脑”需要尽可能快速、精准地处理大量数据或执行复杂的指令，这对人工智能计算力提出更高的需求。
数据海量增加，算法模型愈加复杂，应用场景的深入和发展，带来了对算力需求的快速提升。为定量评估算力规模的大小，本报告基于《IDC中国加速计算服务器市场半年度跟踪报告》及智能加速卡半精度（FP16）相当运算能力数据，测算了中国智能算力规模。结果显示，中国智能算力规模正在高速增长。2021年中国智能算力规模达155.2每秒百亿亿次浮点运算（EFLOPS），2022年智能算力规模将达到268.0EFLOPS，预计到2026年智能算力规模将进入每秒十万亿亿次浮点计算（ZFLOPS）级别，达到1,271.4EFLOPS。
作为参考， 本报告基于《IDC中国服务器市场季度跟踪报告》及CPU双精度（FP64）运算能力数据，测算了中国通用算力规模。2021年中国通用算力规模达47.7EFLOPS，预计到2026年通用算力规模将达到111.3EFLOPS。2021-2026年期间，预计中国智能 算力规模年复合增长率达52.3%，同期通用算力规模年复合增 长率为18.5%。
随着数字基础设施在政务服务、经济建设、民生保障、社会治理等方面的支持作用加大，以及伴随人工智能算力需求的高增长，中国政府鼓励推进数字公共服务的普惠化发展，建立健全助商惠民的数字基础设施服务体系，推进算力基建化发展。
2022年2月，国家发展改革委会同中央网信办、工业和信息化部、国家能源局等部门，启动实施了“东数西算”工程。“东数西算”工程的启动以及智能计算中心的建设从国家层面实现有效的资源结构整合，助力产业结构调整，通过算力基础设施 从点到网的升级，构建更为健全的基础设施结构。目前，国家在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘 肃、宁夏等8地启动建设国家算力枢纽节点，并规划了10个国家数据中心集群，协调区域平衡化发展，推进集约化、绿色节能、安全稳定的算力基础设施的建设。
2022年发布的《企业技术创新能力提升行动方案（2022-2023年）》也提及将加速智能计算中心的发展，以期面向企业提供低成本算力服务，推进 算力的基建化发展。IDC调研发现，中国企业对人工智能算力基础设施平台的关注点依次为：丰富的应用场景配置、加速性能和计算能力、规模 效应下的价格成本因素、训练的数据支持、人工智能配套政策吸引。IDC认为，就现阶段而言，由于中国市场倾向于首先投资硬件，中国人工智能支出中硬件占比将保持最大，未来5年将一直保持65%左右的份额。
企业在模型研发和落地过程中往往存在高投入、高风险等挑战，算法基建化可有效帮助企业实现破局。借助智能计算中心，企业可部署训练和推理系统，推进模型研发和创新，尤其有利于自然语言处理大模型、视觉大模型和多模态大模型等高算力消耗模型的构建。除了大模型研发和创新，对于众多企业而言，他们还面临如何将大模型落地行业，解决现实复杂、琐碎场景中的应用问题。IDC调研显示，未来超过80%的组织表示会考虑购买预先训练好的人工智能模型，而不是自己进行训练。但是预先训练的模型在可用性和适应性、运行模型的基础设施，以及内部专业知识等方面还存在提升的空间，企业亟需行业的解决方案商的支持，缩小技术创新和落地应用之间的鸿沟。