JavaScript 混淆及反混淆代碼工具
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近日在北京召開的“2023年人工智能計算大會”（AICC 2023）上，IDC和浪潮信息聯合發布了2023~2024年國內人工智能（AI）算力發展評估報告。報告顯示，2023年國內AI服務器市場將達到91億美元，年增高達82.5%，預計到2027年將達到134億美元，5年復合年增率（CAGR）為21.8%，高于全球CAGR的17.3%。
然而，報告也指出，盡管國內AI服務器市場發展迅速，但大多數國內AI芯片的LLM集群訓練效能仍不到50%，只有少數能接近NVIDIA的A100/A800高端AI GPU芯片。因此，降低單芯片效能瓶頸將成為未來要務。
此外，報告還提到了國內在AI芯片和傳感器技術相對落后的問題。與海外相比，國內缺乏具有國際競爭力的產品。美國商務部長Gina Raimondo日前表示，不能讓國內取得這些AI先進芯片，強調不讓國內取得美國最先進的技術。
在這種情況下，國內本土AI芯片業者需要尋找突破口，以在升級迭代的同時滿足國內爆發式增長的需求。英商AI芯片業者Graphcore日前決定縮編國內業務，這使得外商分食國內AI算力大餅的難度愈來愈大。
根據國內信通院發布的國內綜合算力指數2023年報告顯示，在目前的算力規模中，通用算力規模比重達74%，而AI算力占比僅達25%。盡管AI算力占比的年增高達6成，且2023年以來國內AI算力需求快速增長，但國內芯片市場的機遇與挑戰并存。
一方面，AI算力需求的提升為國內本土芯片業者提供了進一步發展的空間；另一方面，根據北京智源AI研究院副院長林詠華表示，當前國內AI芯片的大型語言模型（LLM）集群訓練效能只有少數能接近NVIDIA的A100/A800高端AI GPU芯片，但大多數仍不到50%。
IDC國內區副總裁周震剛在AICC 2023期間接受澎湃新聞等中媒聯訪時表示，國內本土AI算力整體與國際上的差距在單卡運算能力之間的差距并不是非常大。然而亟需解決的是網絡連接接口等技術問題以提高整體運算效率。通過系統化構建算力基礎設施打破單芯片效能瓶頸。
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