报告包括Hyperion研究发现、中国AI计划及活动、欧洲AI计划和活动、人工智能计划需要研究的关键问题、AI未来预测四部分。
为什么人工智能（AI）对国家很重要，Hyperion Research认为主要有以下几方面原因：
1、AI具有巨大的竞争优势潜力
•它有潜力超越科学和其他领域
•经济价值非常高
•落后可能发生得非常快，而且很难迎头赶上
•它可能决定谁拥有“云”
2、AI正在创造新能力、新市场和快速解决困难问题的新方法
•精准医疗可能是最大的经济领域
•国土安全、国防、欺诈检测是早期的领域
•某些活动的自动化将重新定义许多事情，例如网络安全、操纵实验、结果分析，并可能创造新的理论
3、AI可以帮助解决科研用工短缺的问题
•欧洲和美国缺乏科学家和工程师，需要找到提高他们工作效率的方法
对科学研究，为什么人工智能很重要？Hyperion Research认为主要有以下几方面原因：
1、AI提供或增加了新的研究能力
•推理可能成为科学方法的第四个分支
•处理海量、异构数据量
•帮助进行建模和仿真
•绕过问题空间的非生产性区域
•提供独特的见解
2、AI可能适用于每一个科学(和工程)领域
•生物、化学材料科学、物理、地球科学、空间科学、天文学，以及人文/社会科学
•不要忘记精准医疗、自动驾驶、网络安全、智慧城市、物联网
3、AI可以帮助提高科学生产率
•处理繁重的工作，这样研究人员就可以专注于创新
HPDA-AI 成为HPC新兴场景高速增长领域。HPDA的增长速度快于整个HPC市场，而AI子领域的增长速度快于所有HPDA。
中国人工智能发展得益于CPS推动，中国半数以上的主要人工智能企业都与百度、阿里巴巴和腾讯有融资关系。
在美国：许多AI HW初创公司的观点是，每个公司都能在自己的专业领域找到自己的利基市场，并在该应用中获胜，无论是图像处理、NLP还是其他一些人工智能应用。
在中国：公司的趋势是将会有少数“赢家”或成功的公司，其余的将会淡出市场。例如，百度预测未来，70%的服务器将拥有人工智能处理器。并在AI领域不断布局：
▪百度昆仑、XPU：通用、灵活、高效、高计算能力的人工智能处理器。
▪三星制造，14nm, 512gb /s的芯片外内存，260 TOPS。
▪两个芯片：昆仑818-300(训练)和昆仑818-100(推理)。
▪许多应用领域，包括语音、NLP、图像识别、ADS等。
▪全球Exascale（百亿亿级）竞赛增加了对超级计算机细分市场的投资，并引发了对高性能计算的广泛兴趣。
▪百亿亿级系统正在为高性能计算、人工智能、高性能掌上电脑等设计。
•这将推动新处理器类型、新内存、新系统设计、新软件等。
▪在某些情况下，高性能计算的战略意义太大，无法依赖外国资源
•这导致了自主技术倡议
存储系统将变得越来越重要
▪数据密集型高性能计算正在推动新的存储需求
•迭代方法将扩大需要存储的数据量的大小
▪未来的架构将允许计算和存储在HPC基础设施上更加普遍地发生
•元数据管理将处理存储在多个地理位置和环境中的数据
▪物理分布的、全球共享内存将变得更加重要
▪存储软件需要内置更多的智能
人工智能将比其他IT行业增长更快
▪人工智能市场还处于早期阶段，但已经非常有用(如视觉和语音识别)
•一旦更好地理解，就会有许多高价值的用例来驱动采用
▪推理技术的进步将减少当今人工智能任务所需的训练量
•但培训需求将增长，以支持更具挑战性的任务
▪信任(透明度)问题是当今严重影响人工智能的问题，迟早会得到解决
▪学习模型(ML, DL)已经获得了大部分人工智能的关注，但图形分析也将发挥关键作用，其处理时间和空间关系的独特能力。
从Hyperion Research调查报告来看，成本问题是用户考虑HPC系统的第一指标，随着云上成本降低，性能、AI等技术能力的补齐和增强，Cloud HPC是未来的发展主要驱动力之一，详细分析参考“2021 HPC市场份额Update剖析”。
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