計算力是數字技術持續發展的關鍵因素，是數字經濟時代的核心生產力。2020年4月10日，《中共中央國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》中，數據作為一種新型生產要素出現，與土地、勞動力、資本和技術等傳統要素并列。不可否認，計算力已經與國家經濟息息相關。

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當下，全球的數字化轉型已進入倍增創新階段，各個國家的數字經濟占比正持續提升。

隨著5G部署速度的加快、物聯網技術的進一步發展，可以預見我國數據生產速度將獲得更快的提升、數據總量將進一步提高。數據要素價值創造需要對數據進行更多維度、更加深度的利用，原來處理數據的方式已遠遠滿足不了新時期數據處理的需求，而人工智能技術將大大提高數據的利用效率。

據了解，人工智能服務器通常搭載GPU、FPGA、ASIC等加速芯片，利用CPU與加速芯片的組合可以滿足高吞吐量互聯的需求，為自然語言處理、計算機視覺、語音交互等人工智能應用場景提供強大的算力支持，已經成為人工智能發展的重要支撐力量。

在當今以深度學習為中心的人工智能發展中，AI模型的進步主要依賴于模型的規模化擴展。在AlexNet網絡模型出現后的幾年中，ResNet、Transformer、BERT等優秀模型的不斷涌現使得深度學習有了長足的發展和進步，尤其是在圖像、語音、機器翻譯、自然語言處理等領域帶來了跨越式提升。AI模型智能程度在不斷發展的同時，AI模型的數據量、結構的復雜程度也在不斷增加，其帶來了模型的參數量爆發，模型尺寸呈指數級增長 。

隨著模型尺寸的不斷膨脹，實現高效的AI模型訓練的一個重要的支撐是更快的算力，即可以在更短時間內完成大規模AI計算，這是未來一段時期內人工智能研究能否繼續突破的關鍵要素之一。

人工智能影響

(1)人工智能對自然科學的影響。在需要使用數學計算機工具解決問題的學科，AI帶來的幫助不言而喻。更重要的是，AI反過來有助于人類最終認識自身智能的形成。

(2)人工智能對經濟的影響。專家系統更深入各行各業，帶來巨大的宏觀效益。AI也促進了計算機工業網絡工業的發展。但同時，也帶來了勞務就業問題。由于AI在科技和工程中的應用，能夠代替人類進行各種技術工作和腦力勞動，會造成社會結構的劇烈變化。

(3)人工智能對社會的影響。AI也為人類文化生活提供了新的模式。現有的游戲將逐步發展為更高智能的交互式文化娛樂手段，今天，游戲中的人工智能應用已經深入到各大游戲制造商的開發中。

伴隨著人工智能和智能機器人的發展，不得不討論是人工智能本身就是超前研究，需要用未來的眼光開展現代的科研，因此很可能觸及倫理底線。作為科學研究可能涉及到的敏感問題，需要針對可能產生的沖突及早預防，而不是等到問題矛盾到了不可解決的時候才去想辦法化解。

根據IDC發布的2020H1《全球人工智能市場半年度追蹤報告》顯示，目前2020年上半年全球人工智能服務器市場規模達55.9億美元。其中，浪潮以16.4%的市占率位居全球第一，成為AI服務器頭號玩家，戴爾市占率14.7%位居第二，HPE市占率10.7%位居全球第三，華為(6%)和聯想(5.7%)位列第四第五。機構預測，未來，AI服務器將保持高速增長，預計在2024年全球市場規模將達到251億美元。

據IDC數據，目前中國AI服務器已經成為全球人工智能產業發展的中堅力量。2020年中國人工智能基礎設施市場規模達到39.3億美元，同比增長26.8%。其中，AI服務器市場規模占整體人工智能基礎設施市場的87%以上，并持續保持高速增長。機構預測，中國AI服務器市場未來將占全球AI服務器市場的三分之一左右。

隨著國家加速新型基礎設施建設，AI將會加速與交通、能源、制造等行業融合，進而撬動經濟增長。在此過程中，AI服務器的規模化布局能夠為人工智能應用落地提供核心的算力保障，對于未來國家計算力指數的提高具有極大的推動作用。