2023年7月12日，浪潮信息联合IDC、清华大学全球产业研究院发布最新的《2022-2023全球计算力指数评估报告》，报告连续三年关注经济发展与计算力的关系和变化趋势，并着重从15个国家、13个行业和新兴技术三个维度分析计算力的需求变化和未来走势。
报告显示：全球各行业计算力发展水平总体呈上升趋势，计算力水平排名前五的行业分别为互联网、制造、金融、政府、电信。对比上一年度的计算力发展水平，制造业首次超过金融业，排名第二。
数字经济持续发展，对算力提出庞大需求
当前，全球数字经济持续稳定增长，算力作为数字经济时代的关键生产力要素，成为推动数字经济发展的核心支撑力和驱动力。
从2017—2026年的整体趋势及预测来看，数字经济在GDP中的占比稳步提升。在2022年调研的十五个样本国家(美国、中国、日本、德国、印度、英国、法国、加拿大、意大利、巴西、韩国、澳大利亚、爱尔兰、新加坡和南非)中，整体数字经济占GDP比重达50.2%。从趋势预测来看，未来数字经济将继续稳定增长，2026年这一比重将达到54.0%。
这一趋势下，数字经济的稳步发展得益于各国对算力的加大投入。最新评估结果显示，十五个样本国家的计算力指数平均每提高1点，国家的数字经济和GDP将分别增长3.6‰和1.7‰。当计算力指数达到40分以上时，国家的计算力指数每提升1点，对GDP增长的推动力将提高到40分以下时的1.3倍；而当计算力指数值达60分以上时，国家的计算力指数每提升1点，其对于GDP增长的推动力将提高到40分以下时的3.0倍，对经济的拉动作用变得更加显著。
可以说，算力作为新兴生产要素，对经济发展的长期增长具有不可或缺的加速作用，在定价合理的情况下，加大算力投资可能带来一个国家(或地区)稳态经济增长率的跃升。
AIGC驱动智能计算快速增长
过去一年，是AIGC(AI-Generated Content)发展速度惊人的一年。AIGC的发展催生了写作、绘画、对话机器人、数字人、办公软件助理等众多爆款应用，并通过人机交互形成了新的记录、学习和再创作范式。
在这一背景下，大模型支撑下的AIGC引爆了智能计算需求。根据IDC预测，全球AI计算市场规模将从2022年的195.0亿美元增长到2026年的346.6亿美元，其中，生成式AI计算市场规模将从2022年的8.2亿美元增长到2026年的109.9亿美元，占整体AI计算市场的比例将从4.2%增长到31.7%。
从应用范畴来看，AIGC技术的快速发展，催生着互联网、金融、教育、医疗和制造业等加速探索与布局。人工智能算法和技术被应用于越来越广泛的自动驾驶汽车、医疗诊断、金融预测等领域。
在互联网行业，比如游戏开发、自媒体内容生成、电子商务个性化推荐系统、社交领域的图像识别和处理等，AIGC应用非常突出；在金融行业，AIGC被广泛应用于自动编写金融资讯、提供虚拟客服咨询和辅助数据报告生成等方面；在医疗行业，AIGC可以通过学习与结合不同类型/来源的数据，生成具有新特性或功能的内容，助力药物研发。
制造业算力应用首超金融业位居第二
从行业发展来看，互联网仍然是算力发展水平最高的行业。在《2022-2023全球计算力指数评估报告》中，特别值得一提的是制造业算力发展水平首次超过金融业，位居第二。
从市场数据来看，2022年全球金融行业通用服务器投入规模达124.7亿美元，同比增速为26.3%；制造行业投入规模达125.8亿美元，同比增速为29.0%。
从应用场景来看，在全球高度数字化的背景下，制造业面临着更激烈的全球竞争，市场变化也更迅速，同时二者的主要算力需求有所差异，金融业更注重数据的快速交互、高频交易，而制造业通常需要大规模处理实时数据、模拟生产、优化供应链等，对算力的需求更加多样化。譬如在汽车生产制造中，生产车身、发动机、底盘和内饰等方面已广泛使用机器人自动化生产线；在供应链管理中，通过数字化生产系统和智能化的供应链管理，企业可以更快速地响应客户需求，提供个性化的产品和服务。
可以说，制造业对算力应用的加速增长，主要源于制造业正处于数字化转型的关键时期，数字化和人工智能等技术的发展正在为制造业带来重大变革。
从全球计算力指数调研的结论来看，近年制造行业增加IT投入的场景主要有：CRM、MES、CAE、ERP、OA等；未来两年主要增加投入的场景则包括：MES、CAE、财务管理系统、SCM等。
另一方面，工业互联网、边缘计算、人工智能等技术的深度融合使得制造行业不断利用数字技术实现创新，整个行业的数字化进程也在加速。包括设计仿真、全域数字孪生、工业元宇宙、自动驾驶仿真、工业智能决策、AI视觉质检等场景也对算力提出了需求。
中国制造业加速智算创新应用
随着中国制造企业提升竞争力，加速向数字化转型，，越来越多制造企业正在加速智算解决方案的创新应用。
作为《2022-2023全球计算力指数评估报告》的参与方之一，浪潮信息也是服务器产品的生产制造企业。据浪潮信息副总裁张东介绍，浪潮信息智能工厂是服务器领域第一条信息化高端装备智能制造产线，通过嵌入射频识别(RFID)、条码识别、CCD视觉检测技术、激光传感器、PLC等有线无线感知技术和视觉感知、闭环控制等全方位智能控制技术，融合了5G、数字孪生、AR、AI智能制造和互联网+的设计理念，通过智能装配机器人、智能分拣机器人、智能锁附机器人、AI视觉智能检测机器人，智能巡检机器人等应用，使装备具有自感知、自诊断、自适应、自预警等能力。
而所有这些应用都需要一定的算力水平予以支撑。面对算力当量大、模型训练困难、算力成本高等挑战，浪潮信息打造了极致高效的算力系统、智能的算力调度系统智算OS和随需取用的算力服务。不仅为客户提供算力解决方案和服务，也用于提升自身工厂的智能化水平。以AI+工业视觉的应用为例：在浪潮服务器的CPU弯针检测环节，每块主板共包含14588个针脚，传统模式是依靠人眼检测，难度大、效率低。依托于AI生产系统的智能算法，浪潮信息通过数千张缺陷图片进行深度学习，结合大数据，实现自主迭代与优化，目前可在30s内完成自动检测，检测效率提升92%。
在全球最大的湿法锂电池隔膜生产企业——恩捷股份。以往在锂电池隔膜生产线上，平均每15分钟就会生产一卷膜，人工抄录卷膜的生产、质量等数据效率低，成本高，实时性差，难以及时发现生产过程中出现的问题，影响卷膜乃至锂电池安全。恩捷股份采用了浪潮信息、展湾科技携手开发的Diana智能制造一体机，基于边缘计算技术和工业物联网技术，可以将设备运行、产线生产、产品质量等数据通过Diana智能制造一体机实时采集处理，大幅提升了产线生产质量和效率，并能够实时监控设备运行，辅助业务决策。
在吉利汽车，去年建成了国内汽车行业第一个集云计算、大数据、人工智能、边缘计算等多元算力于一体的智算中心——星睿云•智算中心建设项目。该项目以云原生技术为底座，建设了统一的算力资源池，实现了算力资源的打通和共享。按照智能驾驶、智能网联、三电管理、车辆仿真等业务的上线顺序，逐步在云底座中注入人工智能、大数据、边缘计算等算力资源。同时，星睿云•智算中心还搭建了一套能够实现多元异构算力统一管理、科学调度、智能分发的算力资源管理调度平台，实现智算中心内多元异构算力的灵活申请和敏捷流转。
星睿云•智算中心建设项目的建成使得吉利汽车在云端总算力达到每秒81亿亿次，存储带宽每秒4.5TB，整体研发效率提升20%。智能驾驶业务实现L3级自动驾驶模型的有效性验证，智驾模型的训练时长从原先的3个月缩短到8小时，提升200倍，1天可以模拟10万公里的智能驾驶道路仿真测试。除此之外，工业设备运算响应速度显著提高，吉利汽车试验试制工厂将工业设备的数据运算时间缩短到毫秒级，试验效率提升了600倍。