智能計算是指面向人工智能應用(包括訓練、推理、衍生應用場景等)的高性能計算。算力可分為：通用 算力、智能算力和超級算力，分別對應三種計算模式：基礎計算、智能計算和超級計算。不同應用場景下所 需的計算精度不同，通常會采用不同種類的算力。目前，隨著人工智能的快速發展以及國家層面的政策助 推，智能算力規模和占比越來越大，算力需求逐步從通用計算轉向智能計算。

①通用算力：基于CPU 芯片的服務器所提供的算力，主要用于計算復雜度適中的云計算、邊緣計算類 場景，通常這些場景對實時性有一定要求，不適合完全將本地數據搬到異地計算，如移動計算和物聯網等。

②智能算力：基于GPU、FPGA、ASIC等AI芯片的加速計算平臺提供的算力，主要用于人工智能的訓練 和推理計算，智算中心可以根據不同細分領域業務的算力需求匹配相應的計算能力。對于人工智能的模型 訓練及推理來說，處理文字、語音、圖片或視頻等需求較大，單精度、半精度、甚至整型的智能計算才能夠滿 足應用需要。

③超級算力：由超級計算機等高性能計算集群所提供的算力，主要用于尖端科學領域的計算，比如行 星模擬、藥物分子設計、基因分析、天體物理、氣象研究、航空航天等需要復雜運算、高性能雙精度算力的高 精尖科研領域。同時，不同超級計算機的處理器、加速卡、框架等各不相同，商業化服務門檻高。

當前，我國智能算力占比已經超過通用算力，成為整體算力增長的主要驅動力。我國智能算力占總體 算力的比重增長迅速，據中國信通院《中國算力發展指數白皮書(2023)》數據，2017-2022年我國算力內部 結構中智能算力占比持續增加，2022年我國算力結構為通用算力：智能算力：超級算力=40%:59%:1%,智能算力占比已較大幅度超過通用算力占比，逐步成為總體算力增長的主要驅動力。據中國信通院預計，未來五年，全球算力規模增速超過50%。

附件：2024智能算力產業發展白皮書-算力規模增速超過50%