報告簡介
全國目前有超過30個城市正在建設或提出建設智算中心，整體布局以東部地區(qū)為主，并逐漸向中西部地區(qū)拓展。智算中心的創(chuàng)新發(fā)展，有望成為帶動人工智能及相關產業(yè)快速發(fā)展的新引擎。
算力資源是數(shù)字經濟發(fā)展的重要底座。隨著數(shù)字經濟蓬勃發(fā)展，數(shù)字化新事物、新業(yè)態(tài)、新模式推動應用場景向多元化發(fā)展，算力規(guī)模不斷擴大，算力需求持續(xù)攀升。2022年，全國在用數(shù)據(jù)中心機架總規(guī)模超過650萬標準機架；近5年，算力總規(guī)模年均增速超過25%。
當算力在千行百業(yè)落地應用時，不同精度的算力需要“適配”多樣化的應用場景。特別是隨著人工智能技術的高速發(fā)展，算力結構也隨之演化，對智能算力的需求與日俱增。
通用計算的概念區(qū)別于智能計算、超級計算等專用計算，是指原有CPU和GPU協(xié)同工作提供的通用型算力，其中CPU承擔主計算工作，GPU用于圖像處理，適用范圍更廣。但在人工智能計算場景下，其計算效率較低，相同浮點運算次數(shù)下，需要消耗更多算力資源。智能計算則是以異構計算資源為核心，通常面向人工智能訓練和推理的需求，因其專用性，在面向人工智能場景時性能和能耗更優(yōu)。
2022年，我國智能算力規(guī)模達到268百億億次/秒（EFLOPS），超過通用算力規(guī)模；預計未來5年，我國智能算力規(guī)模的年復合增長率將達52.3%。智能算力規(guī)模持續(xù)快速增長，智算中心適應產業(yè)需求的變化，提供一種更好更新的計算力供給模式。未來，智算中心將成為智慧時代主要的計算力生產中心和供應中心。
從政策層面看，我國高度重視人工智能產業(yè)發(fā)展，智能算力發(fā)展的基礎逐漸夯實。
2017年出臺的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》就提出“建立人工智能超級計算中心”；2020年，國家發(fā)改委將“以數(shù)據(jù)中心、智能計算中心為代表的算力基礎設施”納入新型基礎設施建設；2021年7月印發(fā)的《新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展三年行動計劃（2021—2023年》提出“加快高性能、智能計算中心部署”；2022年1月，國務院印發(fā)《“十四五”數(shù)字經濟發(fā)展規(guī)劃》提出“打造智能算力、通用算法和開發(fā)平臺一體化的新型智能基礎設施”；隨著“東數(shù)西算”工程全面實施，智算中心建設也進入了加快發(fā)展的新階段。
智算中心在發(fā)展過程中也存在概念認知不清晰、建設標準不統(tǒng)一、應用場景不豐富、運營模式不成熟等問題。比如，智能計算中心建設的架構體系、數(shù)據(jù)接口、信息安全、軟硬件規(guī)范等方面仍缺少較為通用的標準體系，將帶來屬地化、碎片化風險，不利于跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新和生態(tài)構建。
針對智算中心發(fā)展的新形勢和挑戰(zhàn)，智算中心應以應用為導向，堅持開源開放、集約高效、綠色普惠的建設原則。一方面，智算中心的建設要以開放硬件和開源軟件為主，融合多元算力，實現(xiàn)算力的聚合、調度、釋放，讓智算中心“用起來、用得好”；另一方面，要朝著標準化、集約化、低門檻和綠色低碳方向發(fā)展，通過算力+算法的一體化、基建化，發(fā)揮出智算中心普惠高效的賦能效果�！耙屩悄芩懔ο袼㈦娨粯�，成為城市的公共基礎資源，為用戶提供功能豐富、使用便捷的智能算力、算法服務和個性化開發(fā)服務，實現(xiàn)‘帶著數(shù)據(jù)來、拿著成果走’。”
報告目錄
2023-2027年中國算力市場調研分析及發(fā)展規(guī)劃咨詢研究報告
第一章 算力產業(yè)相關概述
第二章 2020-2022年全球算力產業(yè)發(fā)展狀況分析
2.1 全球算力指數(shù)評估分析
2.1.1 算力指數(shù)評估
2.1.2 算力發(fā)展水平評估
2.1.3 算力的經濟影響
2.1.4 算力發(fā)展行動建議
2.2 全球算力發(fā)展現(xiàn)狀分析
2.2.1 算力規(guī)�，F(xiàn)狀
2.2.2 算力產業(yè)分析
2.2.3 算力技術進展
2.2.4 算力發(fā)展價值
2.2.5 算力競爭格局
2.2.6 各國算力水平
2.3 全球主要國家算力資源創(chuàng)新應用政策分析
2.3.1 美國
2.3.2 日本
2.3.3 歐盟
2.3.4 英國
第三章 2020-2022年中國算力產業(yè)發(fā)展狀況全面分析
3.1 中國算力產業(yè)相關政策分析
3.1.1 全國政策
3.1.2 地方政策
3.2 中國算力產業(yè)發(fā)展運行狀況
3.2.1 算力發(fā)展環(huán)境
3.2.2 算力規(guī)模現(xiàn)狀
3.2.3 算力供需水平
3.2.4 算力應用現(xiàn)狀
3.2.5 算力經濟地位
3.2.6 算力企業(yè)動態(tài)
3.2.7 算力產業(yè)主要短板
3.2.8 算力產業(yè)發(fā)展機遇
3.3 中國算力發(fā)展指數(shù)評估
3.3.1 指標建立依據(jù)
3.3.2 指標體系建立
3.3.3 算力發(fā)展指數(shù)
3.3.4 算力規(guī)模分指數(shù)
3.3.5 算力產業(yè)分指數(shù)
3.3.6 算力技術分指數(shù)
3.3.7 算力環(huán)境分指數(shù)
3.3.8 算力應用分指數(shù)
3.3.9 算力發(fā)展指數(shù)與經濟的關系
3.4 中國數(shù)字經濟一線城市算力建設狀況分析
3.4.1 算力建設優(yōu)勢條件
3.4.2 算力建設制約因素
3.4.3 算力建設思路分析
3.4.4 算力建設的突破口
3.5 中國算網協(xié)同發(fā)展及影響分析
3.5.1 算網協(xié)同發(fā)展歷程
3.5.2 算網協(xié)同產業(yè)實踐
3.5.3 對算力產業(yè)帶來的影響
3.5.4 算網協(xié)同發(fā)展建議
3.6 中國算力產業(yè)發(fā)展對策分析
3.6.1 引導基礎設施布局
3.6.2 促進核心技術研發(fā)
3.6.3 提升計算產品供給
3.6.4 優(yōu)化網絡數(shù)據(jù)服務
3.6.5 強化算力行業(yè)賦能
3.6.6 推進一帶一路建設
3.6.7 其他發(fā)展策略分析
第四章 中國八大算力樞紐布局狀況分析
4.1 八大算力樞紐布局總析
4.2 京津冀樞紐
4.2.1 京津冀樞紐定位布局
4.2.2 京津冀樞紐數(shù)據(jù)中心發(fā)展現(xiàn)狀
4.2.3 京津冀樞紐數(shù)據(jù)中心盤點
4.2.4 京津冀樞紐節(jié)點的獨特優(yōu)勢
4.2.5 京津冀樞紐建設正式啟動
4.2.6 張家口數(shù)據(jù)中心集群介紹
4.2.7 天津市算力資源創(chuàng)新應用分析
4.3 長三角樞紐
4.3.1 長三角樞紐建設定位
4.3.2 長三角樞紐發(fā)展規(guī)劃
4.3.3 蕪湖數(shù)據(jù)中心集群介紹
4.3.4 長三角生態(tài)綠色一體化發(fā)展示范區(qū)集群介紹
4.4 粵港澳大灣區(qū)樞紐
4.4.1 粵港澳大灣區(qū)樞紐建設定位
4.4.2 粵港澳大灣區(qū)樞紐建設的戰(zhàn)略需求
4.4.3 粵港澳大灣區(qū)樞紐節(jié)點的建設方向
4.4.4 粵港澳大灣區(qū)樞紐的產業(yè)前景展望
4.4.5 粵港澳大灣區(qū)樞紐部署推動數(shù)據(jù)中心集群方案編制
4.4.6 韶關數(shù)據(jù)中心集群介紹
4.5 成渝樞紐
4.5.1 成渝樞紐建設定位
4.5.2 成渝樞紐相關解釋
4.5.3 成渝樞紐建設優(yōu)勢
4.5.4 成都出臺算力產業(yè)專項政策
4.5.5 天府數(shù)據(jù)中心集群介紹
1.1.1 重慶數(shù)據(jù)中心集群介紹
4.6 貴州樞紐
4.6.1 貴州樞紐建設定位
4.6.2 貴州樞紐發(fā)展優(yōu)勢
4.6.3 貴州樞紐準備狀況
4.6.4 貴州樞紐發(fā)展機遇
4.6.5 貴州樞紐發(fā)展措施
4.6.6 貴安數(shù)據(jù)中心集群介紹
4.7 甘肅樞紐
4.7.1 甘肅樞紐建設定位
4.7.2 甘肅樞紐準備狀況
4.7.3 甘肅樞紐推進策略
4.7.4 甘肅樞紐相關規(guī)劃
4.7.5 慶陽數(shù)據(jù)中心集群介紹
4.8 寧夏樞紐
4.8.1 寧夏樞紐建設定位
4.8.2 寧夏樞紐準備狀況
4.8.3 寧夏樞紐建設要求
4.8.4 寧夏樞紐建設方案
4.8.5 寧夏樞紐發(fā)展舉措
4.8.6 中衛(wèi)數(shù)據(jù)中心集群介紹
4.9 內蒙古樞紐
4.9.1 內蒙古樞紐建設定位
4.9.2 內蒙古樞紐發(fā)展優(yōu)勢
4.9.3 內蒙古樞紐準備狀況
4.9.4 內蒙古樞紐建設狀況
4.9.5 內蒙古樞紐發(fā)展機遇
4.9.6 內蒙古樞紐面臨的挑戰(zhàn)
4.9.7 內蒙古樞紐發(fā)展建議
4.9.8 和林格爾數(shù)據(jù)中心集群介紹
第五章 2020-2022年中國算力核心產業(yè)發(fā)展狀況分析
5.1 中國算力核心產業(yè)規(guī)模
5.2 云計算
5.2.1 云計算產業(yè)發(fā)展特點
5.2.2 云計算產業(yè)發(fā)展規(guī)模
5.2.3 云計算市場競爭格局
5.2.4 云計算服務商業(yè)模式
5.2.5 云計算企業(yè)典型模式
5.2.6 云計算產業(yè)發(fā)展前景
5.3 數(shù)據(jù)中心
5.3.1 數(shù)據(jù)中心規(guī)模分析
5.3.2 數(shù)據(jù)中心收入狀況
5.3.3 數(shù)據(jù)中心需求狀況
5.3.4 數(shù)據(jù)中心機柜分布
5.3.5 數(shù)據(jù)中心競爭分析
5.3.6 數(shù)據(jù)中心低碳發(fā)展
5.3.7 數(shù)據(jù)中心創(chuàng)新發(fā)展
5.3.8 數(shù)據(jù)中心投資規(guī)模
5.4 人工智能
5.4.1 人工智能行業(yè)發(fā)展特點
5.4.2 人工智能市場發(fā)展規(guī)模
5.4.3 人工智能算力規(guī)模分析
5.4.4 人工智能融資情況分析
5.4.5 人工智能企業(yè)主體分類
5.4.6 人工智能應用前景廣闊
第六章 2020-2022年中國算力產業(yè)上游核心環(huán)節(jié)——邊緣計算發(fā)展分析
6.1 邊緣計算基本概念
6.1.1 基本概念
6.1.2 基本特征
6.1.3 原理分析
6.1.4 計算模型
6.1.5 分類情況
6.2 2020-2022年全球邊緣計算運行情況
6.2.1 全球布局情況
6.2.2 市場規(guī)模分析
6.2.3 市場產品結構
6.2.4 初創(chuàng)企業(yè)布局
6.2.5 市場區(qū)域分布
6.2.6 行業(yè)驅動因素
6.2.7 數(shù)據(jù)中心經驗
6.2.8 市場支出預測
6.3 2020-2022年中國邊緣計算行業(yè)發(fā)展概況
6.3.1 行業(yè)發(fā)展歷程
6.3.2 行業(yè)發(fā)展價值
6.3.3 行業(yè)產生原因
6.3.4 產業(yè)發(fā)展結構
6.3.5 解決問題分析
6.3.6 行業(yè)實現(xiàn)形式
6.3.7 資源整合分析
6.4 2020-2022年中國邊緣計算市場運行情況
6.4.1 市場發(fā)展規(guī)模
6.4.2 市場產品結構
6.4.3 行業(yè)關注程度
6.4.4 市場需求分析
6.4.5 應用領域占比
6.4.6 應用場景分析
6.5 2020-2022年中國邊緣計算企業(yè)發(fā)展分析
6.5.1 企業(yè)布局狀況
6.5.2 企業(yè)競爭格局
6.5.3 產業(yè)聯(lián)盟發(fā)展
6.5.4 科研院所分析
6.5.5 主體發(fā)展動態(tài)
6.6 中國邊緣計算行業(yè)發(fā)展問題及建議解析
6.6.1 邊緣計算面臨挑戰(zhàn)
6.6.2 邊緣計算研究思路
6.6.3 政策頂層設計建設
6.6.4 完善理論技術基礎
6.6.5 加強技術應用規(guī)范
6.6.6 探索行業(yè)發(fā)展路徑
6.7 邊緣計算發(fā)展前景趨勢展望
6.7.1 行業(yè)發(fā)展方向
6.7.2 技術發(fā)展趨勢
6.7.3 信息化建設方向
第七章 2020-2022年中國算力產業(yè)上游基礎設施——算力網絡建設分析
7.1 中國算力網絡發(fā)展狀況分析
7.1.1 政策形勢
7.1.2 產業(yè)現(xiàn)狀
7.1.3 產業(yè)標準
7.1.4 創(chuàng)新狀況
7.2 中國算力網絡核心技術體系分析
7.2.1 核心技術體系
7.2.2 核心技術構建
7.3 中國算力網絡部署方案分析
7.3.1 算力基礎設施部署
7.3.2 網絡基礎設施部署
7.3.3 算力使能層構建
7.3.4 算力網絡安全
7.4 中國算力網絡技術發(fā)展方向
7.4.1 泛在智能的新型算力
7.4.2 以數(shù)據(jù)為中心的多樣性計算架構
7.4.3 光電聯(lián)動的全光網技術
7.4.4 超低時延驅動的確定性網絡
7.4.5 算網深度融合的原創(chuàng)技術
7.4.6 一體化信息基礎設施構建
7.4.7 可信共享的算網服務
7.4.8 端到端的綠色低碳技術
7.4.9 能力內生的新安全理念
7.4.10 空天地一體的星云算網
7.5 中國算力基礎設施建設面臨的挑戰(zhàn)和建議
7.5.1 算力基礎設施建設面臨的挑戰(zhàn)
7.5.2 算力基礎設施高質量發(fā)展的建議
第八章 2020-2022年中國算力產業(yè)中游制造設備發(fā)展狀況分析
8.1 半導體設備
8.1.1 市場銷售規(guī)模
8.1.2 市場需求分析
8.1.3 企業(yè)競爭態(tài)勢
8.1.4 企業(yè)產品布局
8.1.5 企業(yè)招標情況
8.1.6 市場國產化率
8.1.7 行業(yè)發(fā)展前景
8.2 服務器
8.2.1 行業(yè)發(fā)展歷史
8.2.2 市場結構分布
8.2.3 整體市場規(guī)模
8.2.4 廠商市場份額
8.2.5 區(qū)域市場分析
8.2.6 市場競爭格局
8.2.7 市場出貨量
8.2.8 行業(yè)發(fā)展機遇
8.2.9 行業(yè)發(fā)展趨勢
8.3 超級計算機
8.3.1 行業(yè)發(fā)展歷程
8.3.2 市場規(guī)模分析
8.3.3 區(qū)域格局分析
8.3.4 行業(yè)發(fā)展前景
第九章 2020-2022年中國算力產業(yè)下游應用領域發(fā)展分析
9.1 智能制造
9.1.1 行業(yè)發(fā)展歷程
9.1.2 行業(yè)發(fā)展成就
9.1.3 行業(yè)發(fā)展特征
9.1.4 行業(yè)發(fā)展經驗
9.1.5 行業(yè)未來展望
9.1.6 算力賦能制造業(yè)數(shù)字化轉型
9.2 工業(yè)互聯(lián)網
9.2.1 產業(yè)增加值規(guī)模
9.2.2 產業(yè)競爭格局
9.2.3 行業(yè)投融資狀況
9.2.4 行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展行動
9.2.5 產業(yè)發(fā)展前景
9.2.6 算力在工業(yè)互聯(lián)網領域的應用
9.3 智慧城市
9.3.1 建設歷程
9.3.2 市場規(guī)模分析
9.3.3 試點地區(qū)數(shù)目
9.3.4 企業(yè)區(qū)域分布
9.3.5 發(fā)展水平評估
9.3.6 發(fā)展指數(shù)排名
9.3.7 技術發(fā)展分析
9.3.8 專利信息分析
9.3.9 算力在智慧城市中的應用
9.4 智能交通
9.4.1 產業(yè)總體架構
9.4.2 行業(yè)發(fā)展重點
9.4.3 行業(yè)運行情況
9.4.4 市場需求分析
9.4.5 市場競爭情況
9.4.6 市場區(qū)域格局
9.4.7 行業(yè)投資狀況
9.4.8 算力在智能交通領域的應用
9.5 智慧教育
9.5.1 行業(yè)扶持政策
9.5.2 教育信息化現(xiàn)狀
9.5.3 行業(yè)市場規(guī)模
9.5.4 市場發(fā)展熱點
9.5.5 行業(yè)應用場景
9.5.6 行業(yè)融資現(xiàn)狀
9.5.7 行業(yè)發(fā)展趨勢
9.5.8 算力在智慧教育中的應用
9.6 金融產業(yè)
9.6.1 行業(yè)改革歷程
9.6.2 市場規(guī)模分析
9.6.3 行業(yè)數(shù)字化轉型分析
9.6.4 算力在金融產業(yè)領域的應用
第十章 2019-2022年中國算力產業(yè)重點企業(yè)運營狀況分析
10.1 中科曙光
10.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.1.2 經營效益分析
10.1.3 業(yè)務經營分析
10.1.4 財務狀況分析
10.1.5 核心競爭力分析
10.1.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略
10.1.7 未來前景展望
10.2 科大訊飛
10.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.2.2 經營效益分析
10.2.3 業(yè)務經營分析
10.2.4 財務狀況分析
10.2.5 核心競爭力分析
10.2.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略
10.2.7 未來前景展望
10.3 浪潮信息
10.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.3.2 經營效益分析
10.3.3 業(yè)務經營分析
10.3.4 財務狀況分析
10.3.5 核心競爭力分析
10.3.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略
10.3.7 未來前景展望
10.4 中國長城
10.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.4.2 經營效益分析
10.4.3 業(yè)務經營分析
10.4.4 財務狀況分析
10.4.5 核心競爭力分析
10.4.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略
10.4.7 未來前景展望
10.5 寒武紀
10.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.5.2 經營效益分析
10.5.3 業(yè)務經營分析
10.5.4 財務狀況分析
10.5.5 核心競爭力分析
10.5.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略
10.5.7 未來前景展望
10.6 國網信通
10.6.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.6.2 經營效益分析
10.6.3 業(yè)務經營分析
10.6.4 財務狀況分析
10.6.5 核心競爭力分析
10.6.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略
10.6.7 未來前景展望
10.7 易華錄
10.7.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.7.2 經營效益分析
10.7.3 業(yè)務經營分析
10.7.4 財務狀況分析
10.7.5 核心競爭力分析
10.7.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略
10.7.7 未來前景展望
10.8 神州數(shù)碼
10.8.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.8.2 經營效益分析
10.8.3 業(yè)務經營分析
10.8.4 財務狀況分析
10.8.5 核心競爭力分析
10.8.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略
10.8.7 未來前景展望
10.9 首都在線
10.9.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.9.2 經營效益分析
10.9.3 業(yè)務經營分析
10.9.4 財務狀況分析
10.9.5 核心競爭力分析
10.9.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略
10.9.7 未來前景展望
第十一章 中國算力產業(yè)投資項目案例分析
11.1 天和防務5G通訊產業(yè)園天融大數(shù)據(jù)(西安)算力中心項目
11.1.1 項目基本概述
11.1.2 項目建設規(guī)模
11.1.3 項目效益分析
11.1.4 項目可行性分析
11.1.5 項目影響分析
11.1.6 項目存在的風險
11.2 亞康股份全國一體化新型算力網絡體系（東數(shù)西算）支撐服務體系建設項目
11.2.1 項目基本情況
11.2.2 項目實施背景
11.2.3 項目投資必要性
11.2.4 項目投資可行性
11.2.5 項目投資測算
11.2.6 項目建設安排
11.2.7 項目經濟效益
11.2.8 新增算力中心業(yè)務
第十二章 中國算力產業(yè)發(fā)展前景及趨勢分析
12.1 中國算力產業(yè)發(fā)展趨勢分析
12.1.1 加快建設算力基礎設施
12.1.2 營造良好算力發(fā)展環(huán)境
12.1.3 提升產業(yè)鏈供應鏈競爭力
12.1.4 強化算力應用需求牽引
12.1.5 持續(xù)擴大國際合作
12.1.6 其他發(fā)展趨勢分析
12.2 2023-2027年中國算力產業(yè)預測分析
12.2.1 2023-2027年中國算力產業(yè)影響因素分析
12.2.2 2023-2027年中國算力市場規(guī)模預測
圖表目錄
圖表 全球量子計算技術發(fā)明專利排行榜前十位企業(yè)
圖表 算力主要分類
圖表 算力衡量指標
圖表 不同算力平臺算力大小對比
圖表 全球計算力指數(shù)評估體系
圖表 2021年全球行業(yè)計算力水平評估與同比增長情況
圖表 計算力的經濟影響
圖表 算力資本、物質資本與經濟增長之間的關系
圖表 2016-2021年全球算力規(guī)模及增速
圖表 先進計算技術產業(yè)體系框架
圖表 2021年全球算力規(guī)模與GDP關系
圖表 2021年全球算力規(guī)模分布情況
圖表 計算力的經濟影響
圖表 世界各國算力和GDP排名
圖表 世界各國人均算力對比
圖表 算力發(fā)展研究體系
圖表 國家算力產業(yè)相關政策
圖表 地方算力產業(yè)相關政策
圖表 2015-2021年我國移動通信基站發(fā)展情況
圖表 2018-2021年我國IT硬件、軟件、服務支出規(guī)模
圖表 2016-2021年我國算力規(guī)模及增速
圖表 2015-2021年我國算力內部結構
圖表 我國各行業(yè)算力應用分布情況
圖表 2016-2021年移動互聯(lián)網流量及月DOU增長情況
圖表 2016-2021年全球和我國算力規(guī)模與GDP、數(shù)字經濟規(guī)模關系
圖表 中國算力發(fā)展指數(shù)2.0
圖表 中國算力發(fā)展指標體系
