26日在北京召开的《2021-2022中国人工智能计算力发展评估报告》(以下简称“报告”)发布会上公布了中国人工智能城市最新排名榜。排名前五的城市依次是北京、杭州、深圳、南京和上海，排名6-10的城市是苏州、广州、济南、成都和合肥。值得注意的是，与2020年相比，南京排名第四，而济南和成都位列前十。报告称，计算能力和应用协同发展，推动AI场景多元化发展。从人工智能行业应用渗透率排名来看，2021年排名前五的行业分别是互联网、金融、政府、电信和制造业。

中国工程院院士、Inspur首席科学家王恩东表示，计算产业正面临多元化、巨量化、生态离散化的挑战。人工智能计算中心的落地则是响应国家创新联合体号召的具体实践，也是各地积极响应十四五科技创新战略的重要举措。一方面，多样化的智能场景需要多样化的计算能力，庞大的量化模型、数据和应用规模需要巨大的计算能力，成为人工智能持续发展的重中之重；另一方面，从芯片到算力的转化还存在巨大差距，多重算力的价值还没有完全释放。

在王恩东看来，如何快速完成从芯片到计算系统的创新，成为推动整个人工智能产业发展的关键环节。

“人工智能如何像人类一样发展逻辑、意识和推理的认知能力，是人工智能研究一直在探索的方向。目前，通过大规模数据训练大参数的庞大模型，被认为是实现通用人工智能的重要方向。”王恩东认为，随着海量模型的兴起，海量量化已经成为人工智能未来发展非常重要的趋势。

目前全球知名的AI龙头公司都在巨量机型上投入巨资，谷歌、微软、英伟达、Inspur、致远研究院、百度、阿里等公司都相继推出了自己的巨量机型。

巨型量化的核心特征之一是模型参数多，训练数据量大。以Inspur人工智能研究院开发的全球最大中文AI模型袁1.0为例，其参数量高达2457亿，训练数据集规模达到5000GB。。

王恩东强调，要释放多重算力价值，推动人工智能创新，一是要重视智能计算系统创新，加大人工智能新基础设施建设，设计从技术到应用的链条，在系统结构、芯片设计、系统设计、系统软件、开发环境等各个领域形成分工明确、协同创新的局面。当前，深化建设符合各地市数字经济发展的人工智能计算中心，是下一阶段的重点和举措。

二是加快开放标准建设，通过统一规范的标准，将多样化的计算能力转化为可调度的资源，让计算能力易于使用。

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