权威发布！全球AI企业3万家，美国34%，中国15%

“人工智能技术突破与产业发展提速，截至2024年一季度，全球AI企业近3万家，美国占全球的34%，中国占全球的15%。”

在2024全球数字经济大会上，中国信通院院长余晓晖发布的《全球数字经济白皮书（2024年）》显示，人工智能是近两年来最火热的领域。

截至目前，全球人工智能大模型有1328个（包含同一企业、同一模型的不同参数版本），美国大模型数量位居全球第一，占44%，位居第二的中国大模型数量占比为36%。

从2023年到2024年第一季度, 全球AI独角兽已有234家，新增数量为37家，占新增独角兽总量的40%，其中，美国AI独角兽120家，中国AI独角兽71家。

以下为余晓晖分享内容，经i黑马编辑：

01

数字经济

我们通常会对全球47个国家做比较分析，但是今年很多国家的数字还没有出来，没有办法做更大范围的比较，所以只能对几个国家的数据做分析。

数据主要来自美国、中国、德国、日本、韩国，大体可以看到，这五个国家的数字经济总量超过数字经济总量超33万亿美元，同比增长超8%，增速高于GDP；数字经济占GDP的比重达到60%，较2019年提高了8个百分点。

2019-2023年，德国、日本、韩国数字经济稳定发展，美国、中国数字经济实现快速增长。

从内部结构看，产业数字化对数字经济增长的引擎作用持续发挥，2023年占数字经济比重达86.8%，较2019年提升1.3个百分点。

预计2024-2025年，全球及中国数字产业收入增速将有明显回升。

具体来看，全球各国加快推动数字经济重点领域发展，在数字产业化、产业数字化、数据要素等领域积极抢抓发展机遇。

02

数字产业化

在数字产业化方面，人工智能是过去两年最热的话题。

截至2024年一季度，全球人工智能核心企业近3万家，其中美国占全球的34%，中国占全球的15%。截止目前，全球人工智能大模型有1328个，美国占44%，中国占36%。

2023-2024Q1, 全球AI独角兽234家，增加37家，占新增独角兽总量的40%，其中，美国AI独角兽120家，中国AI独角兽71家。

除了美国、中国以外，英国、印度、加拿大、德国等国家的人工智能企业发展也比较快。

人工智能正在很多领域释放潜力，在工业、医疗、能源、城市、交通等领域已经有很多应用。

要真正将人工智能的潜力释放出来，不仅要有大量模型，还涉及到技术和算法的能力提升、工程化的部署，训练数据、3G布局、开源系统、硬件协同、模型框架芯片之间的协同问题，以及模型服务的商业模式等等。

此外，人工智能的安全问题也引起各个国家的高度重视。

同时，全球5G网络部署加快推进，商用基本遍布全球。截至2024年一季度，全球已有112个国家/地区的301家网络运营商提供5G商用服务，覆盖全球45%的人口，用户约17.5亿。

我国5G“适度超前”部署，建成全球规模最大的5G网络，截至2024年5月，我国5G基站总数达建成383.7万个，占全球的60%。

5G已经渗透到中国大部分国民经济行业中，97个国民经济大类中约有74个大类都在使用5G，大型工业企业渗透率达37%，建成超2.9万个5G行业虚拟专网，覆盖工业、港口、能源、医疗等多个领域。

在一代技术发展过程中，通常会考虑下一代技术的演进和发展问题。去年，全球对6G有一个基本共识，比如6G会将5G的性能提高一个数量级以上，会将通信和感知功能结合在一起，还可以跟人工智能结合，跟卫星和蜂窝结合，成为天地一体的网络。这些都是非常重要的方向，目前已经在做技术的验证和准备了。还有无源物联网络，也就是基于5G信号、不需要电源的物联网，这也是非常重要的。

5G在中国包括在全球的推动，会将5G为经济社会各个领域的赋能作用进一步放大，也将推向更为成熟的地步，同时为6G的发展创新做好准备。

03

产业数字化

在产业数字化方面，过去十年，全球产业数字化融合探索的新模式新业态持续涌现。

一方面，数字化探索正在发生系统性、深层次变革，传统行业数字化转型逐步深化。

先进制造模式探索不断推进，人工智能技术、数据智能技术更多应用于数字化转型，智能化水平正在大幅提升，数字原生企业利用“数据+技术”持续探索价值发现新模式。

另一方面，数字化转型带动支撑产业创新演变，形成新的增长动力。

比如把工业体系打开，工业装备、自动化工业软件、5G、人工智能技术结合之后，整个产业形态和体系架构会发生大的变化，从而形成新的赛道，比如AI会融入到智能装备中，包括以后的具身智能，以及5G与自动化的结合中，目前这些在中国发展都比较快。预计2024年，工业互联网产业规模超过1.5万亿，保持13%左右的增长速度。

大模型提供了通用的AI能力，如果它可以解决行业的碎片化，可能会带来更大的变革。

所以将AI和数据结合作为新的内核，从研发设计、生产制造、产品服务和产业供应链等方面创新，都可以推动下一代智能工厂的发展。

04

算力互联探索

人工智能发展面临的突出挑战是，如何解决算力问题？即使有足够的芯片，如何把芯片的集群组成高效的算力，从而提供服务？

这方面国际也有考虑，怎么把孤立的算力点，变成像水电一样的算力设施。比如在中国有超过4000家的企业提供云服务商，提供智能算力的超过100家，可能分散在中国的每一个区域。

但很多时候供需不匹配，比如某个地方可能有很多资源没有使用，另外一个地方却找不到资源。所以需要把算力联成网，变成统一的算力设施和基础统一市场，这是信通院正在做的重要探索。

信通院首先在北京做了实验平台，有19家全国的算力设施平台，目前接入全国10%的算力。通过这样的方式进行调度，如果北京企业需要算力，在西部或者其他区域只要有算力就可以找到。

目前技术实验已经跑通了，下一步会做商业化，这也是在北京市和工信部的指导下做的。

能源也是问题。 联合国能源署预计，到2026年，数据中心的AI及加密货币所消耗的电力，可能是2022年的1.35-2.65倍（按照不同的设计）。

中国也有类似问题，可能也会面临倍数增长的电力消耗。所以很大程度上，如何解决能源问题，未来算力和能源的协同变得非常重要，这在全球都引起了高度关注。

中国也做了很多实践，尤其在西部有很多绿色能源。绿色能源如何与算力结合？能源和算力的一体化融合、产业链协同、用电优化等一大批工作需要我们来做，这会是全球数字经济发展中不可回避且需要解决的重要方向。

05

数据要素

在数据要素领域，近年来，各国围绕数据要素强化战略布局，颁布多项法律、政策、规划等，统筹数据发展与安全。

美国从发展角度考虑较多，欧洲从安全角度考虑较多，但最终大家都会达到平衡。中国也是如此，一直在统筹发展安全里考虑数据、释放数据要素的潜力。

最后还有一个概念，即数据空间。 这个概念源于欧洲，数据空间可以理解为，数据基础设施的一个组织或者一个部分，用来解决行业、政府等公共空间里的数据能够流动和使用的机制，核心是对数据的全程控制，保证数据可以按照商业契约使用，这是很重要的实践。

这也意味着在把数据要素往前推动时，从制度体系、从法律、从建立市场和技术保障上做大量工作，真正把数据要素的潜力释放出来，这是数字经济发展的基石和根基，也是人工智能发展的重要部分。

目前全球数据空间建设提速，国外数据空间建设加快、成熟度提升。欧洲形成160个数据空间实例，较2023年同比增长60%，其中公共、行业和应用案例分别为19个、63个、77个。

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