当前位置:首页 > 文章列表 > 科技周边 > 人工智能 > 2025年我国智能算力规模预计增长43%

2025年我国智能算力规模预计增长43%

2025-02-18 20:18:47 0浏览 收藏

今日不肯埋头,明日何以抬头!每日一句努力自己的话哈哈~哈喽,今天我将给大家带来一篇《2025年我国智能算力规模预计增长43%》,主要内容是讲解等等,感兴趣的朋友可以收藏或者有更好的建议在评论提出,我都会认真看的!大家一起进步,一起学习!

2025年我国智能算力规模预计增长43%

据浪潮信息高级副总裁刘军介绍,DeepSeek系列模型的发布将显著推动人工智能的普及,进而大幅提升算力需求。 这一结论来自2月13日发布的《2025年中国人工智能计算力发展评估报告》。

该报告由IDC和浪潮信息联合发布,指出大模型和生成式AI的兴起正驱动算力需求快速增长,中国智能算力发展速度超出预期。报告数据显示,2024年中国通用算力规模达71.5EFLOPS,同比增长20.6%;智能算力规模达725.3EFLOPS,同比增长74.1%。预测显示,2025年通用算力规模将达85.8EFLOPS,增长20%;而智能算力规模将达到1037.3EFLOPS,增长43%,远超通用算力增速。 未来五年(2023-2028),中国智能算力规模和通用算力规模的年复合增长率预计分别为46.2%和18.8%。

报告分析认为,生成式AI已成为企业关键工作负载,大模型的开源趋势正加速AI普惠化进程。IDC预测,2025年全球人工智能服务器市场规模将达1587亿美元,2028年将增至2227亿美元,其中生成式AI服务器占比将从2025年的29.6%增长到2028年的37.7%。

报告还从地域分布和行业渗透率等方面对中国AI算力发展进行了评估。2024年中国人工智能城市排行榜前三名分别是北京、杭州和上海,深圳、广州等城市紧随其后。在行业应用方面,互联网、金融和电信运营商位居前三。

报告最后指出,面对日益增长的算力需求和利用率低下的挑战,需要采取“扩容”和“提效”并行的策略。 “扩容”方面,建议增加智算中心数量,优化地域分布,并进行超前规划;“提效”方面,则需要优化算力基础设施架构,推动算法创新,并加强数据支持。

(记者操秀英)

今天带大家了解了的相关知识,希望对你有所帮助;关于科技周边的技术知识我们会一点点深入介绍,欢迎大家关注golang学习网公众号,一起学习编程~

Laravel在Linux上如何做性能监控Laravel在Linux上如何做性能监控
上一篇
Laravel在Linux上如何做性能监控
在Java中使用重复注释的技术:用代码示例和演示解锁其功率
下一篇
在Java中使用重复注释的技术:用代码示例和演示解锁其功率
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    360次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    416次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    428次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    381次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    207次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议 和 隐私政策
返回登录
  • 重置密码