值得注意的是，与2020年相比，南京排名上升至第四位，济南和成都进入前十名。报告还表示，算力与
应用协同发展，推动AI场景多元化发展。从人工智能行业应用渗透度排名来看，2021年人工智能行业应用渗透度排名前五的行业依次为互联网、金融、政府、电信和制造。
中国工程院院士、浪潮首席科学家王恩东表示，计算产业正面临着多元化、巨量化和生态离散化的挑战。一方面多样化的智能场景需要多元化的算力，巨量化的模型、数据和应用规模需要巨量的算力，算力已经成为人工智能继续发展的重中之重；另一方面从芯片到算力的转化依然存在巨大鸿沟，多元算力价值并未得到充分释放。
在王恩东看来，如何快速完成芯片到计算系统的创新，已经成为推动整个人工智能产业发展的关键环节。
“人工智能如何发展出像人类具备逻辑、意识和推理的认知能力，是人工智能研究一直在探索的方向。目前来看，通过大规模数据训练超大参数量的巨量模型，被认为是非常有希望实现通用人工智能的一个重要方向。”王恩东认为，随着巨量模型的兴起，巨量化已成为未来人工智能发展非常重要的一个趋势。
目前，全球知名的AI领先公司在巨量模型上都予以重兵投入，谷歌、微软、英伟达、浪潮、智源研究院、百度、阿里等公司相继推出了各自的巨量模型。
巨量化的一个核心特征就是模型参数多、训练数据量大。以浪潮人工智能研究院开发的全球最大规模的中文AI巨量模型“源1.0”为例，其参数量高达2457亿，训练数据集规模达到5000GB。
王恩东强调说，要想释放多元算力价值、促进人工智能创新，一是要重视智算系统的创新，加大人工智能新型基础设施建设，把从技术到应用的链条设计好，从体系结构、芯片设计、系统设计、系统软件、开发环境等各个领域形成既分工明确又协同创新的局面。
二是要加快推动开放标准建设，通过统一的、规范的标准，将多元化算力转变为可调度的资源，让算力好用、易用。（完）
