2024年9月，英特尔发布至强6性能核处理器，可为Al.数据分析、科学计算等计算密集型业务提供更卓越性能。此前，为应对新一轮AI热潮下智能算力需求暴增，美、德、日、韩等国在AI芯片研发、计算网络建设、算力生态建设等方面进行了积极探索。当前，我国应学习和借鉴国外经验，在高性能算力芯片研发、全国一体化算力网络建设，算力产业新生态构建方面下功夫，提升我国智能算力供给水平，加快大模型产业发展。
一、主要国家应对大模型时代智能算力困局的主要做法
随着AI技术的不断进步和应用的持续深化，全球算力需求呈现爆发式增长。据测算，OpenAI的GPT-3模型参数达1746亿个，一次训练所需算力约为3640PFlops’.IDC报告显示，全球数据量年均增长约60%,但算力年均增速仅为10%,算力供给与需求存在巨大差距²。为更好平街算力需求与供给，各国纷纷出台政策，支持算力产业发展。
重视高性能芯片研发和生产，以更好地满足大模型产业对高性能、高弹性、高稳定性智能算力的需求。近年来，美、日、德、韩致力于加强芯片制造和研发能力，以保持大模型产业国际竞争力。2023年，美国政府宣布向“国家先进封装制造计划”(NAPMP)投入30亿美元，围绕封装基板和材料、工艺装备与方法、供电与热管理、光子器件与连接器、小芯片生态系统，以及测试、修复、安全性、互操作性和可靠性的协同设计等6个领域提供项目资助³。日本经济产业省提出约230亿美元基金预算，支持半导体行业发展⁴,德国计划拨款200亿欧元，用于补贴半导体制造业，增强其在全球半导体产业中的话语权。2024年，韩国产业通商资源部计划在2025年至2031年间投资2744亿韩元，与包括三星电子、SK海力士、LG化学、韩亚微米、韩美半导体等10家半导体相关企业和机构联合，开发半导体封装先进技术。
本文来自知之小站
PDF报告已分享至知识星球，微信扫码加入立享3万+精选资料，年更新1万+精选报告
（星球内含更多专属精选报告.其它事宜可联系zzxz_88@163.com）
