中国人工智能市场正在超越全球增长势头，实现突飞猛进的发展。特别是中国人工智能市场规模，到2025年将达到200万亿韩元(约合1.46万亿人民币)。有分析认为，虽然中国人工智能市场的增长速度很快，但数字化市场的云转型仍然不足，韩国人工智能企业布局中国市场的机遇和投资机会，越来越值得期待。

金沙江联合资本管理合伙人周奇出席在韩国首尔广场酒店举行的《第十二届中韩经济论坛》并发表主旨演讲，主题为“AIGC, 认知智能新时代”。

周奇直言，数据库是今后引领中国人工智能市场增长的领域。但他认为，中国人工智能市场云转换，软件的优化成果仍然微乎其微。尤其是，中国数字化市场的云转型尚处中前期，这导致中国IT消费结构和全球不同，特点是硬件大于软件。从应用场景短期来看，AIGC+办公软件、AIGC+教育、AIGC+搜索引擎、AIGC+电商在中国本土为可落地的早期C端应用场景。

以下为金沙江联合资本管理合伙人周奇以《AIGC, 认知智能新时代》为题的演讲内容：

中国加速探索AI市场

大模型技术突破性“涌现”及衍生的优化应用预示着产业在数字化转型阶段对于AI 的应用及商业化落地将向易于使用的以消费者为中心的产品的演变，对企业运营，尤其是客户支持、分析、研发和软件工程等领域有实时及深远的影响。

从全球市场看，2022年全球AIGC市场规模为107.9 亿美元，Precedence Research预计，2030 年将达到约 731.6 亿美元，复合增长率27%。而在中国，根据IDC预计，2026年中国AI投资规模将达266.9亿美元。占据亚太AI市场主导地位。

除了投资端加速，中国学者在AI及AIGC科研领域加速追赶。

2021年中国AI期刊、会议和文献比美国出版物总量高出 63.2%；在 2022 年的 IPSOS 调查中，78% 的中国受访者（在接受调查的所有127个国家中比例最高）同意使用人工智能的产品和服务利大于弊的说法。

从AIGC模型数量上来看，全世界前十的AIGC模型研发者中，中国机构占了四个。中国企业近几年在自主研发上下的功夫也为AIGC产业打下了基础。比如，百度的飞桨PaddlePaddle和华为MindSpore开源框架。这些框架和国外常用框架（比如TensorFlow和PyTorch）的不兼容可能会限制国产框架的发展，但是例如Ivy这样的框架转换器或许能成为中西方AI框架的桥梁。

随着算法模型、技术理论和应用场景的优化和创新，AI产业对训练数据的拓展性需求和前瞻性需求均快速增长。

根据IDC发布的《2021年中国人工智能基础数据服务市场研究报告》，预计中国AI基础数据服务市场近5年 复合年增长率将达到47%，预期2025年将突破120亿元。

全球算力竞争愈加白热化、中国绝对数量处于领先

大型语言模型是辅助式人工智能向通用性人工智能转变的基础，也是人工智能发展的必然趋势。决定AI大模型和智算能力的因素为算力、算法和数据。

而算力，则是创建大模型生态的底层动力，国家算力指数与GDP的走势呈现正相关性。

IDC数据，十五个重点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 3.5‰和1.8‰，预计该趋势在2021-2025年将继续保持。此外，当一个国家的计算力指数达到40分以上时，国家的计算力指数每提升1点，其对于GDP增长的推动力将增加到1.5倍，而当计算力指数达到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3.0倍，对经济的拉动作用变得更加显著。

在海量应用场景之下，对于算力的需求倍增。

据华为发布的《计算2030》预测，2030年人类将进入YB数据时代，全球数据每年新增1YB。通用算力将增 长10倍到3.3ZFLOPS 、人工智能算力将增长500倍超过100ZFLOPS。相当于一百万个中国超级计算机神威“太湖之光”的算力总和。根据OpenAI数据，模型计算量增长速度远超人工智能硬件算力增长速度，存在万倍差距。因此运算规模的增长，也对AI芯片单点算力提出了更高的需求。

目前，中国政府政策端与产业端持续发力，算力建设持续提速。

在中国政府的政策支持下，中国国内的人工智能市场规模正在快速增长，中国政府在2017年7月发布《新一代人工智能发展规划》，从2018起实施《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》，给予AI领域强有力的支持和推动。之后，培育人工智能模型及共享制造新模式业态，加强标准建设等，每年陆续发布重要政策文件扶持人工智能发展。

其结果，中国人工智能市场正在超越全球市场的增长率。2016年中国国内市场规模仅为330亿元人民币，去年增长到了3710亿元人民币。在此期间，中国人工智能市场的年均增长率达到50%，考虑到同期全球人工智能市场的增长率为20%，高出两倍以上。

蓬勃的数字经济时代，算力无处不在。以芯片、服务器、云计算提供商为主的市场主体，共同构成算力产业的大图景。算力生态大致分成四层：云计算厂商为企业提供算力服务；设备厂商为云厂商提供服务器；芯片供应商向服务器厂商销售芯片；芯片制造商为芯片供应商做代工。

当前，美国在全球基础算力排名第一，其份额达37%，中国以26%份额排名第二；智能算力方面，中国、美国处于领先，算力全球占比分别为45%和28%；美国、日本、中国在超级计算综合性能指标方面优势明显，总算力份额分别为48%、22%、18%。

服务器设备制造环节，中国不输国际企业。全球出货规模排名前四强，长期被戴尔、浪潮、HPE、联想占据。中国市场本土企业也占据主要份额。IDC今年3月发布的《2022年中国服务器市场跟踪报告》显示，2022年中国服务器市场规模约为273亿美元（约合1888亿元人民币），同比增长9.1%。出货量前五强分别是浪潮（28.1%）、新华三（17.2%）、超聚变（10.1%）、宁畅（6.2%）、中兴（5.3%）。

提供智能算力的全球服务器GPU市场主要被英伟达垄断。市场研究机构Jon Peddie Research数据显示，截至2022年四季度，英伟达在全球GPU市场份额为82%，英特尔为9%，AMD为9%。中国本土产业链有壁仞科技、摩尔线程、寒武纪等创业公司，市场份额可忽略不计。

从预训练语言模型的参数量来看，很多中国的模型其实并不比西方逊色。中国的开发者总能够赶上西方的领头羊，但是这个技术追赶的过程却需要2-3年。比如，OpenAI在2020年6月推出GPT-3模型，中国的智源、华为、百度在差不多一年之后研发出了体量与之相当的模型，又用了一段时间才让模型的技能和GPT-3相媲美。

中国数字化市场的云转型尚处中前期，硬件发展大于软件

中国数字化市场的云转型尚处中前期。这导致中国IT消费结构和全球不同，特点是硬件大于软件。初期侧重关注云端训练和推理的芯片投资机会。

AIGC目前尚在大模型预训练的初期，应用真正能被技术变革赋能的核心领域——有场景的C端、有数据的B端。从应用场景短期来看，AIGC+办公软件、AIGC+教育、AIGC+搜索引擎、AIGC+电商在中国本土为可落地的早期C端应用场景；长期预测，金融、管理软件、财税服务应用等可能为B端重要数据入口，拥有垂直领域数据积累及技术优势的标的也许有能够被赋能导流的机会。

数据库是今后引领中国人工智能市场增长的领域。2020年中国数据库市场规模约为200亿元人民币，预计到2025年将增长到约532亿元人民币，包括算力在内的人工智能相关设备制造领域和市场规模，中国已经在引领全球市场。

在人工智能领域金融和管理软件应该是两国企业能够长期开展合作的领域。金融和管理软件、财务、税务服务应用等将成为两国企业开展业务合作的主要数据渠道，韩国企业依托积累的数据和技术，能够布局中国市场。