图表202018-2023年模型参数规模变化 原图定位 随着 AI 应用生态的逐步成熟和应用场景的逐步开拓,目前人工智能的进步带来了远超摩尔定律(晶体管每 18 个月翻一倍)的算力需求。根据华为《智能世界 2023》,自 2011年以来深度学习所需算力每 3.4 个月就会翻倍。2020 年自然语言处理模型 GPT-3 参数量为 1750 亿,对应算力需求为 3640 PD(PD 代表以千万亿次每秒的算力计算一天所用的浮点计算量),2021 年鹏程中文预训练语言模型参数量为 2000 亿,对应算力需求达25000PD。根据 IDC 预测,全球 AI 计算市场规模将从 2022 年的 195.0 亿美元增长至 2026年的 346.6 亿美元,对应 CAGR 达 15.5%,其中生成式 AI 算力占比将由 2022 年的 4.2%逐步增长至 2026 年的 31.7%。而根据华为预测数据,到 2030 年,人类将进入 YB(数据存储容量单位,1YB=1024Byte)数据时代,全球通用计算算力将达到 3.3 ZFLOPS(FP32),AI 计算算力将超过 105 ZFLOPS(FP16),对比 2020 年将分别增长 10、500 倍。展望 2024年,我们预计更多更大参数量的大模型将陆续发布,对算力的需求有望持续释放。