《2020全球计算力指数评估报告》显示，计算力指数平均每提高1点，数字经济和GDP将分别增长3.3‰和1.8‰。计算力指数是评估计算力与经济、数字经济相互拉动，共同发展的指数。当下，全球的数字化转型已进入倍增创新阶段，各个国家的数字经济占比正持续提升。

　　计算力成AI突破关键要素

　　随着5G部署速度的加快、物联网技术的进一步发展，可以预见我国数据生产速度将获得更快的提升、数据总量将进一步提高。数据要素价值创造需要对数据进行更多维度、更加深度的利用，原来处理数据的方式已远远满足不了新时期数据处理的需求，而人工智能技术将大大提高数据的利用效率。

　　据了解，人工智能服务器通常搭载GPU、FPGA、ASIC等加速芯片，利用CPU与加速芯片的组合可以满足高吞吐量互联的需求，为自然语言处理、计算机视觉、语音交互等人工智能应用场景提供强大的算力支持，已经成为人工智能发展的重要支撑力量。

　　在当今以深度学习为中心的人工智能发展中，AI模型的进步主要依赖于模型的规模化扩展。AI模型智能程度在不断发展的同时，AI模型的数据量、结构的复杂程度也在不断增加，其带来了模型的参数量爆发，模型尺寸呈指数级增长 。随着模型尺寸的不断膨胀，实现高效的AI模型训练的一个重要的支撑是更快的算力，即可以在更短时间内完成大规模AI计算，这是未来一段时期内人工智能研究能否继续突破的关键要素之一。

　　中国AI服务器成人工智能产业中坚力量

　　2020年中国人工智能基础设施市场规模达到39.3亿美元，同比增长26.8%。其中，AI服务器市场规模占整体人工智能基础设施市场的87%以上，并持续保持高速增长。机构预测，中国AI服务器市场未来将占全球AI服务器市场的三分之一左右。

　　值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和最先应用领域。不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键。中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的；另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。

　　随着国家加速新型基础设施建设，AI将会加速与交通、能源、制造等行业融合，进而撬动经济增长。在此过程中，AI服务器的规模化布局能够为人工智能应用落地提供核心的算力保障，对于未来国家计算力指数的提高具有极大的推动作用。