報告包括Hyperion研究發現、中國AI計劃及活動、歐洲AI計劃和活動、人工智能計劃需要研究的關鍵問題、AI未來預測四部分。

為什么人工智能（AI）對國家很重要，Hyperion Research認為主要有以下幾方面原因：

1、AI具有巨大的競爭優勢潛力

?它有潛力超越科學和其他領域

?經濟價值非常高

?落后可能發生得非常快，而且很難迎頭趕上

?它可能決定誰擁有“云”

到2024年，云上市場將達90億美元，復合年增長率（CAGR）達17.6%。云上HPC服務器的增長是線下HPC增長的2倍。

用戶不采用線下（On-prem）HPC系統的主要原因有以下幾點，但預算、機房制冷、空間等成為主要原因。

2、AI正在創造新能力、新市場和快速解決困難問題的新方法

?精準醫療可能是最大的經濟領域

?國土安全、國防、欺詐檢測是早期的領域

?某些活動的自動化將重新定義許多事情，例如網絡安全、操縱實驗、結果分析，并可能創造新的理論

3、AI可以幫助解決科研用工短缺的問題

?歐洲和美國缺乏科學家和工程師，需要找到提高他們工作效率的方法

對科學研究，為什么人工智能很重要？Hyperion Research認為主要有以下幾方面原因：

1、AI提供或增加了新的研究能力

?推理可能成為科學方法的第四個分支

?處理海量、異構數據量

?幫助進行建模和仿真

?繞過問題空間的非生產性區域

?提供獨特的見解

2、AI可能適用于每一個科學(和工程)領域

?生物、化學材料科學、物理、地球科學、空間科學、天文學，以及人文/社會科學

?不要忘記精準醫療、自動駕駛、網絡安全、智慧城市、物聯網

3、AI可以幫助提高科學生產率

?處理繁重的工作，這樣研究人員就可以專注于創新

HPDA-AI 成為HPC新興場景高速增長領域。HPDA的增長速度快于整個HPC市場，而AI子領域的增長速度快于所有HPDA。

過去10+年，計算架構、AI專用硬件和生態發生了一些變化。人工智能芯片將以協同設計為中心，處理特定的任務。例子:

在美國：許多AI HW初創公司的觀點是，每個公司都能在自己的專業領域找到自己的利基市場，并在該應用中獲勝，無論是圖像處理、NLP還是其他一些人工智能應用。

在中國：公司的趨勢是將會有少數“贏家”或成功的公司，其余的將會淡出市場。例如，百度預測未來，70%的服務器將擁有人工智能處理器。并在AI領域不斷布局：

?百度昆侖、XPU：通用、靈活、高效、高計算能力的人工智能處理器。

?三星制造，14nm, 512gb /s的芯片外內存，260 TOPS。

?兩個芯片：昆侖818-300(訓練)和昆侖818-100(推理)。

?許多應用領域，包括語音、NLP、圖像識別、ADS等。

?全球Exascale（百億億級）競賽增加了對超級計算機細分市場的投資，并引發了對高性能計算的廣泛興趣。

?百億億級系統正在為高性能計算、人工智能、高性能掌上電腦等設計。

?這將推動新處理器類型、新內存、新系統設計、新軟件等。

?在某些情況下，高性能計算的戰略意義太大，無法依賴外國資源

?這導致了自主技術倡議

存儲系統將變得越來越重要

?數據密集型高性能計算正在推動新的存儲需求

?迭代方法將擴大需要存儲的數據量的大小

?未來的架構將允許計算和存儲在HPC基礎設施上更加普遍地發生

?元數據管理將處理存儲在多個地理位置和環境中的數據

?物理分布的、全球共享內存將變得更加重要

?存儲軟件需要內置更多的智能

人工智能將比其他IT行業增長更快

?人工智能市場還處于早期階段，但已經非常有用(如視覺和語音識別)

?一旦更好地理解，就會有許多高價值的用例來驅動采用

?推理技術的進步將減少當今人工智能任務所需的訓練量

?但培訓需求將增長，以支持更具挑戰性的任務

?信任(透明度)問題是當今嚴重影響人工智能的問題，遲早會得到解決

?學習模型(ML, DL)已經獲得了大部分人工智能的關注，但圖形分析也將發揮關鍵作用，其處理時間和空間關系的獨特能力。