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发展数字经济是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择，在数字化、智能化时代，算力就是数字经济发展的核心生产力，智能算力就是创新力。当前人工智能正向多场景、规模化、融合度高的阶段发展，数据量急剧增长，算法模型愈加复杂，应用不断延伸，这对智能算力的发展提出了更高要求。放眼世界，很多国家都在积极开发和部署智能算力资源，以塑造未来发展优势。在这样的背景形势下，新华三集团联合中国信息通信研究院，共同编制了《2023智能算力发展白皮书》,希望与业界同仁共同推进我国智能算力高质量发
展。
白皮书提出了智能算力内涵定义，对当前全球及我国智能算力的总体情况、智能算力应用及技术发展现状进行系统性梳理。同时，深入分析了智能算力发展面临的挑战，并提出解决方案。最后白皮书展望智能算力未来发展趋势，并提出下一步发展建议。
时间仓促，白皮书不足之处在所难免，我们后续将不断更新完善，意见建议请联系dceco@caict.ac.cn。
全球算力发展正面临应用多元化、供需不平衡等挑战，人工智能、
数字孪生、元宇宙等新兴领域的崛起，推动算力规模快速增长、计算技术多元创新、产业格局重构重塑，智能算力作为数字经济时代新的生产力，对推动科技进步、赋能行业数字化转型以及经济社会发展发挥着日益重要的作用。智能算力即人工智能算力，是面向人工智能应用，提供人工智能算法模型训练与模型运行服务的计算机系统能力。智能算力通常由GPU(Graphics Processing Unit,图形处理器)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit,专用集成电路)、FPGA(Field Programmable Gate Array,现场可编程逻辑门阵列)、NPU(Neural network Processing Unit,神经网络处理器)等各类专用芯片承担计算工作，在人工智能场景应用时具有性能更优、能耗更低等优点。
智能算力是数字经济时代的重要支撑。数字经济依赖于数据的处理和分析，而智能算力为这些操作提供了强大的支撑。企业和个人利用智能算力提供的高性能计算能力处理海量的数据，实现快速、准确的数据分析，从而为企业的决策和发展提供更多的信息和支持。人工智能、大数据、物联网等新兴技术在智能算力支持下能够更加高效地进行数据处理、模型训练和决策推断，加速技术落地，推动数字经济与实体经济深度融合。
智能算力是人工智能发展的动力。智能算力使得运算速度大幅增
2023智能算力发展白
加，处理复杂数据的能力大幅提升，传统的人工任务逐渐被自动化和智能化取代，人们开始寻求更加复杂和高级的任务，如自动驾驶、自动翻译、半自动化医疗，人工智能领域进入了一个全新的阶段。另外，随着智能算力的提升，新的算法和技术不断涌现，为人工智能发展带来了新的创新机遇。通过大规模并行计算、深度学习、神经网络等技术，在智能算力的支持下，人工智能在各个领域都得到了广泛应用，推动了人工智能技术的进一步突破。
智能算力是科技创新的新引擎。智能算力为科技创新提供强大的计算支持，促进了科技创新的效率和质量。学术和工业界能够处理更加复杂的计算任务，科研人员可以更快速地进行大规模数据处理、模拟实验和模型训练，极大地提高了科技创新的效率和质量。另外，智能算力可以推动新兴技术的突破，催生众多的创新应用，为科技的发展带来新的思路和方法。在人工智能技术当中，智能算力是算法和数据的基础设施，更快速、更高效的数据处理能力使得人工智能可以应用于更多的领域。
1.2发展智能算力的意义
智能算力作为关键生产力要素，推动数字经济高速发展。智能算力使得数据的处理和分析变得更加高效、准确，使得庞大的数据量可以更加高效地被挖掘和利用，为数字经济提供了强大的基础支持。如在制造业领域，智能算力可以提供实时的生产数据，实现智能化的生产管理，提高企业的生产效率和产品质量。在服务业领域，智能算力可以通过大数据的分析和挖掘，实现自动化的客户服务，提供更加智
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能、个性化的服务体验。此外，智能算力也推动了数字经济与传统产业的融合，通过与人工智能、云计算、物联网等技术的结合，加速我国实体经济加速向数字化、网络化、智能化方向转变。
智能算力为人工智能发展提速，促进行业应用。目前，人工智能技术高速发展，智能化场景在行业的落地随着时间的推移，正呈现出更加深入、更加广泛的趋势，对智能算力的需求与日俱增。人工智能与制造、交通、医疗、农业等各领域融合日益深入，持续推动质量变革、效率变革、动力变革，源源不断地为经济高质量发展提供新动能。未来五年，随着人机交互、机器学习、计算机视觉、语音识别技术的成熟，人工智能将在企业市场中加快应用与落地，赋能传统行业转型升级，而智能算力将助力于人工智能的持续快速发展。
智能算力为科技进步提供新动力，推动科技跨越式发展。智能算力为国家创新力的发展带来实质性推进，不仅在应用科学的突破上发挥了重要作用，也开始渗透到基础科学领域。科学家们越来越多地利用人工智能技术，从数据中建立模型，重点围绕新药创制、基因研究、新材料研发等领域加速对前沿科学问题的探究。如科研领域利用人工智能进行蛋白质折叠体结构的研究、抗菌耐药性基因的检测和识别；医药领域AI计算辅助疫苗和药物研发用于靶点选择和验证先导化合物筛选和优化等研发环节，从传统“手工试错”向计算辅助模式转变最大化缩短研发周期。
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