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報告簡介
2020年4月，浪潮前瞻性地提出“智算中心”概念。國家信息中心和浪潮開展聯(lián)合研究，旨在明確智算中心的概念、內(nèi)涵、功能定位和技術(shù)架構(gòu)，初步探索智算中心建設(shè)的技術(shù)路線和實施路徑，探討建設(shè)智算中心的經(jīng)濟社會價值，為地方健康有序開展智算中心建設(shè)提供借鑒和參考。
隨著國民經(jīng)濟各行業(yè)向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化的加速轉(zhuǎn)型，人工智能技術(shù)不斷發(fā)展，應(yīng)用場景不斷拓展。然而，人工智能模型訓(xùn)練所需的海量數(shù)據(jù)和大規(guī)模算力已逐漸超過了多數(shù)企業(yè)的能力范圍。這與日益增長的人工智能應(yīng)用需求產(chǎn)生了較大矛盾。建造智能計算中心，能夠大規(guī)模生產(chǎn)智能算力，并按需為人工智能應(yīng)用落地提供算法、算力和數(shù)據(jù)服務(wù)。智能計算中心越發(fā)受到地方政府關(guān)注，有望成為支撐和引領(lǐng)數(shù)字經(jīng)濟、智慧社會發(fā)展的關(guān)鍵新型基礎(chǔ)設(shè)施之一。
智能算力對于提升國家、區(qū)域經(jīng)濟核心競爭力的重要作用已經(jīng)成為業(yè)界共識。隨著“東數(shù)西算”工程的啟動以及智算中心的建設(shè)，從國家層面實現(xiàn)有效的資源結(jié)構(gòu)整合，助力產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，構(gòu)建更為健全的算力、算法基礎(chǔ)設(shè)施。
報告目錄
2024-2027年我國智算中心產(chǎn)業(yè)建設(shè)狀況及發(fā)展前景預(yù)測報告
正文目錄
1、智算中心行業(yè)概述 7
1.1、行業(yè)概念界定 7
1.2、行業(yè)內(nèi)涵分析 8
1.3、行業(yè)功能定位 9
1.3.1、算力生產(chǎn)供應(yīng)平臺 9
1.3.2、數(shù)據(jù)開放共享平臺 10
1.3.3、智能生態(tài)建設(shè)平臺 10
1.3.4、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聚集平臺 10
1.4、行業(yè)主要特征 11
1.4.1、產(chǎn)業(yè)特征 11
1.4.2、技術(shù)特征 11
1.5、行業(yè)作用分析 15
1.6、行業(yè)效益分析 15
1.6.1、低AI應(yīng)用成本，提高算力效率 16
1.6.2、加速AI生態(tài)對接，推動創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)聚集 17
1.6.3、加強政府治理，提升公共服務(wù)能力 18
1.6.4、改善經(jīng)濟運行格局，激發(fā)經(jīng)濟發(fā)展活力 19
1.7、行業(yè)部署場景 20
2、智算中心行業(yè)狀況分析 21
2.1、行業(yè)發(fā)展背景 21
2.2、行業(yè)主要政策 23
2.3、行業(yè)建設(shè)狀況 25
2.4、行業(yè)建設(shè)主體 27
2.4.1、地方政府 27
2.4.2、業(yè)界企業(yè) 29
2.4.3、學(xué)術(shù)機構(gòu) 33
2.5、行業(yè)市場規(guī)模 33
2.5.1、行業(yè)供給規(guī)模 33
2.5.2、行業(yè)需求規(guī)模 35
2.6、行業(yè)市場結(jié)構(gòu) 36
2.7、行業(yè)建設(shè)模式 38
2.8、行業(yè)問題建議 38
2.8.1、主要問題 38
2.8.2、發(fā)展建議 39
3、智算中心產(chǎn)業(yè)鏈 40
3.1、產(chǎn)業(yè)鏈狀況 40
3.2、產(chǎn)業(yè)鏈格局 41
3.3、產(chǎn)業(yè)鏈上游 42
3.4、產(chǎn)業(yè)鏈下游 43
4、智算中心項目及區(qū)域分析 44
4.1、智算中心項目分析 44
4.1.1、2021-2023年智算中心項目 44
4.1.2、2024年智算中心項目 45
4.2、智算中心區(qū)域分析 46
4.2.1、東部地區(qū) 47
4.2.2、中部地區(qū) 49
4.2.3、西部地區(qū) 50
5、智算中心行業(yè)應(yīng)用細分 50
5.1、行業(yè)AI應(yīng)用 50
5.1.1、AI產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用 51
（1）、識別檢測 51
（2）、語音交互 52
（3）、AI芯片 53
（4）、自動駕駛 54
（5）、機器人 55
5.1.2、AI化轉(zhuǎn)型升級 55
（1）、智能制造 55
（2）、醫(yī)療影像 57
（3）、無人商店 57
（4）、智能客服 59
（5）、智慧物流 60
（6）、智慧農(nóng)林 61
5.2、助力政府治理智能化 62
6、智算中心行業(yè)技術(shù)分析 63
6.1、行業(yè)技術(shù)架構(gòu) 63
6.2、行業(yè)主要技術(shù) 65
6.3、行業(yè)技術(shù)環(huán)節(jié) 68
6.3.1、生產(chǎn)算力 68
6.3.2、聚合算力 71
6.3.3、調(diào)度算力 72
6.3.4、釋放算力 74
6.4、行業(yè)技術(shù)問題 76
6.5、行業(yè)技術(shù)進展 76
6.6、行業(yè)技術(shù)趨勢 78
7、智算中心行業(yè)主要公司分析 82
7.1、中國電信 82
7.2、中國移動 86
7.3、潤建股份 91
7.4、萬國數(shù)據(jù) 97
7.5、浪潮信息 100
7.6、光環(huán)新網(wǎng) 105
7.7、阿里云 108
7.8、華為 110
8、智算中心行業(yè)建設(shè)策略 116
8.1、建設(shè)思路 116
8.1.1、建設(shè)原則 116
8.1.2、發(fā)展定位 117
8.2、建設(shè)要點 117
8.3、建設(shè)運營模式 118
8.3.1、投資主體 118
8.3.2、承建方主體 119
8.3.3、運營主體 119
8.4、建設(shè)運營模式 119
8.4.1、基于政府獨立投資的建設(shè)模式 119
8.4.2、基于特殊項目公司的建設(shè)運營（SPV）模式 120
8.4.3、基于“國家-地方-企業(yè)”共建的建設(shè)運營模式 120
9、智算中心行業(yè)發(fā)展建議 121
9.1、需求導(dǎo)向，明確建設(shè)思路 121
9.2、改建結(jié)合，優(yōu)化建設(shè)方式 121
9.3、軟硬兼施，提升服務(wù)能力 122
9.4、先進適用，統(tǒng)一建設(shè)標準 122
9.5、規(guī)范推進，加強項目管理 123
9.6、豐富場景，打造產(chǎn)業(yè)生態(tài) 123
10、智能算力行業(yè)趨勢洞察 124
10.1、產(chǎn)業(yè)重塑化趨勢 124
10.2、技術(shù)融合化趨勢 124
10.3、生態(tài)系統(tǒng)化趨勢 125
10.4、低碳綠色化趨勢 126
10.5、高效整合化趨勢 126
11、智算中心行業(yè)投資評估 127
圖表目錄
圖表 1：智算中心 7
圖表 2：智算中心與超算中心、云數(shù)據(jù)中心特征對比 12
圖表 3：不同精度可執(zhí)行任務(wù)對比 13
圖表 4：行業(yè)模式對比 14
圖表 5：智算中心的主要作用 15
圖表 6：智算中心預(yù)期經(jīng)濟社會效益 15
圖表 7：2023-2027年加速服務(wù)器規(guī)模 17
圖表 8：2020-2035年人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模與帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模 19
圖表 9：智算中心層次化部署場景 20
圖表 10：訓(xùn)練算力隨著和模型參數(shù)和 Token 數(shù)量的增加而增加 21
圖表 11：計算力指數(shù)與GDP回歸分析趨勢 22
圖表 12：2021-2023年我國智算中心行業(yè)政策 25
圖表 13：武漢人工智能計算中心 26
圖表 14：地方層面政策 27
圖表 15：2022-2024年各地智算中心政策 27
圖表 16：地方政府主導(dǎo)的代表智算中心項目 29
圖表 17：中國電信 AI算力服務(wù)器（2023-2024年）集采及中標候選人 30
圖表 18：中國移動 2023 年至 2024 年新型智算中心(試驗網(wǎng))采購(標包 12)及中標候選人 31
圖表 19：2023-2024年中國移動資本開支結(jié)構(gòu)（億元） 31
圖表 20：企業(yè)主導(dǎo)的智算中心項目 32
圖表 21：2021-2025年我國智能算力供給規(guī)模 33
圖表 22：2021-2025年我國智算中心項目規(guī)模 34
圖表 23：2021-2025年我國智能算力需求規(guī)模 34
圖表 24：2020-2027年中國智能算力規(guī)模 35
圖表 25：2023年我國智能算力市場結(jié)構(gòu)分布圖 36
圖表 26：2021-2023年我國智能算力行業(yè)市場結(jié)構(gòu)表 36
圖表 27：智算中心行業(yè)模式 37
圖表 28：智算中心產(chǎn)業(yè)鏈 40
圖表 29：智算中心產(chǎn)業(yè)鏈格局 41
圖表 30：生成式人工智能發(fā)展有望動顯著拉動 AI服務(wù)器需求增長 41
圖表 31：預(yù)計中國的人工智能服務(wù)器市場增速領(lǐng)跑全球 42
圖表 32：AI產(chǎn)業(yè)化的應(yīng)用場景 43
圖表 33：產(chǎn)業(yè)AI化應(yīng)用場景 43
圖表 34：2021-2023年智算中心項目 44
圖表 35：2024 年以來全國智算中心項目建設(shè)進展 45
圖表 36：2023 年 2 月，北京昇騰人工智能計算中心正式點亮及生態(tài)簽約儀式 47
圖表 37：2021-2023年東部地區(qū)我國智算中心項目規(guī)模 48
圖表 38：2021-2023年中部部地區(qū)我國智算中心項目規(guī)模 49
圖表 39：2021-2023年西部地區(qū)我國智算中心項目規(guī)模 49
圖表 40：識別檢測需求特征 51
圖表 41：語音交互需求特征 52
圖表 42：AI芯片需求 53
圖表 43：機器人需求特征 54
圖表 44：智能制造需求 55
圖表 45：醫(yī)療影像需求 56
圖表 46：無人商店需求 57
圖表 47：智能客服需求 58
圖表 48：智能物流需求 59
圖表 49：智慧農(nóng)林需求 60
圖表 50：智能計算中心總體架構(gòu)圖 63
圖表 51：AI服務(wù)器芯片多采用CPU+GPU/FPGA/ASIC的異構(gòu)形式 66
圖表 52：國產(chǎn)服務(wù)器廠商產(chǎn)品矩陣豐富 66
圖表 53：智算中心行業(yè)技術(shù)問題及解決方案 75
圖表 54：國產(chǎn)GPU單卡部分指標接近英偉達，推理應(yīng)用更具競爭力 76
圖表 55：智算中心新型架構(gòu) 77
圖表 56：中國電信發(fā)展歷程 81
圖表 57：中國電信主要業(yè)務(wù)內(nèi)容及分類 82
圖表 58：2021-2023年中國電信營業(yè)收入及增長率 83
圖表 59：電信云網(wǎng)融合展示圖 84
圖表 60：中國移動發(fā)展歷程 85
圖表 61：中國移動主要產(chǎn)品及服務(wù)演進 86
圖表 62：2021-2023年中國移動營業(yè)收入及增長率 87
圖表 63：中國移動網(wǎng)絡(luò)能力布局 88
圖表 64：中國移動算力網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)略 88
圖表 65：2022-2025年中國移動智能算力規(guī)模（單位：EFLOPS） 89
圖表 66：中國移動未來發(fā)展戰(zhàn)略 90
圖表 67：潤建股份發(fā)展 90
圖表 68：主要產(chǎn)品 91
圖表 69：2021-2023年潤建股份營業(yè)收入及增長率 93
圖表 70：潤建股份人工智能建設(shè)路徑 93
圖表 71：智能算力中心建設(shè)內(nèi)容 94
圖表 72：“曲尺”人工智能開放平臺 94
圖表 73：潤建股份高性能算力服務(wù)器 95
圖表 74：萬國數(shù)據(jù)布局 97
圖表 75：2021-2023年萬國數(shù)據(jù)營業(yè)收入及增長率 98
圖表 76：浪潮信息主營業(yè)務(wù) 100
圖表 77：浪潮信息形成獨特的JDM模式 101
圖表 78：2021-2023年浪潮信息營業(yè)收入及增長率 101
圖表 79：浪潮綠色化液冷數(shù)據(jù)中心整體方案 103
圖表 80：國內(nèi)核心區(qū)域布局 104
圖表 81：光環(huán)新網(wǎng)分產(chǎn)品收入比例 105
圖表 82：2022 年光環(huán)網(wǎng)新不同區(qū)域營收占 105
圖表 83：2021-2023年光環(huán)網(wǎng)新營業(yè)收入及增長率 106
圖表 84：阿里云飛天智算平臺 107
圖表 85：阿里云啟動全球最大智算平臺 108
圖表 86：鯤鵬：構(gòu)建數(shù)字根基，深耕行業(yè)數(shù)字化 110
圖表 87：昇騰 AI 賦能千行萬業(yè) 110
圖表 88: 華為已推出昇騰 910和昇騰 310兩款 AI芯片 111
圖表 89: 基于昇騰 AI 處理器，華為開發(fā)出 Atlas 系列人工智能產(chǎn)品 112
圖表 90: 華為宣布卡推出首個萬卡 AI集群 112
圖表 91: 華為昇騰 AI 集群解決方案落地全國多個人工智能計算中心 114
圖表 92：AI 計算場景愈加豐富, 對智能算力的需求增加 123
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