人工智能相关技术，尤其是深度学习算法的爆发式增长，引爆了业界对人工智能基础架构，尤其是计算平台的需求。

众所周知，人工智能相关应用在训练和推理过程中对计算性能、能耗、吞吐和延迟等方面有非常高的需求，以传统通用x86服务器为核心的计算平台面对AI应用负载明显力不从心，因此业界将注意力越来越多地投向加速计算领域，以求高效地突破上述性能瓶颈。

根据IDC的定义，加速计算平台按加速器架构的不同分为五类，分别是：GPU、Many-Core Microprocessor、Coprocessor、FPGA和ASIC。其中GPU加速计算凭借其高并行计算性能和成熟的软件生态，在这一轮人工智能浪潮中脱颖而出，成为现阶段人工智能领域应用最广泛的加速计算解决方案。

IDC最新发布的《2017上半年中国AI基础架构：GPU加速计算服务器市场跟踪报告》显示，2016全年中国GPU加速计算服务器市场厂商销售额为1.71亿美元;在人工智能浪潮的推动下，预计2017年全年，厂商销售额将达到4.78亿美元，同比增长180%。预计2016年~2021年间，厂商销售额CAGR(年复合增长率)为70.5%。

由于业界普遍预期人工智能相关市场将持续高速增长，越来越多的厂商加入到GPU加速计算服务器市场的角逐中，并形成了以浪潮和曙光为第一梯队的竞争格局。与此同时，随着人工智能相关的应用场景、解决方案在各行各业不断发展细化和成熟落地，以FPGA和ASIC为首的其他加速计算解决方案也悄然兴起、蓄势待发，力争在人工智能基础架构细分市场占据一席之地。

IDC中国AI基础架构分析师谢榕认为：近两年AlphaGo连胜人类顶尖棋手，以及人工智能接连在图像识别、语音识别等领域的正确率超过人类，不断将人工智能的发展推向新的高潮。广大技术厂商纷纷入局，人工智能相关的初创公司如雨后春笋，各行各业落地的人工智能应用层出不穷，在市场上逐步形成了基础架构、软件及解决方案和IT及商业服务分工明确的整体生态环境。

政府也给予了人工智能极大的关注和政策支持，国务院近期印发《新一代人工智能发展规划》，旨在构筑我国人工智能发展的先发优势，并明确设立了推动人工智能发展"三步走"的规划和目标，其中明确指出，到2030年人工智能核心产业规模超过1万亿元人民币，带动相关产业规模超过10万亿元人民币。

可以预期，在未来3~5年，中国人工智能相关市场将持续走高。包括基础架构、软件及解决方案和服务等在内的相关市场的潜力将逐步释放。与此同时，不断涌现的新型模型算法、训练学习方法和应用也将影响人工智能基础架构的发展路线，人工智能基础架构市场在高速增长的同时充满变数。IDC也将持续跟踪研究加速计算和人工智能基础架构领域的发展和变化。"