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智能算力

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陈

陈文广

陈文广·头豹分析师

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行业：

信息传输、软件和信息技术服务业/软件和信息技术服务业/信息处理和存储支持服务信息传输、软件和信息技术服务业/软件和信息技术服务业/其他信息技术服务业信息科技/半导体公共事业/公共事业

关键词：

算力智能算力半导体数据中心通用算力

行业定义

从狭义上看，算力是设备通过处理数据，实现特定结果输出的计算能力。算力实现的核心是 CPU、GPU、FPGA、ASIC等各类计算芯片，并由计算机、服务器、高性能计算集群和各类智能终端等承载，海量数据处理和各种数字化应用都离不开算力的加工和计算。算力数值越大代表综合计算能力越强。从广义上看，算力是数字经济时代新生产力，是支撑数字经济发展的坚实基础。数字经济时代的关键资源是数据、算力和算法，其中数据是新生产资料，算力是新生产力，算法是新生产关系，构成数字经济时代最基本的生产基石。现阶段 5G、云计算、大数据、物联网、人工智能等技术的高速发展，推动数据的爆炸式增长和算法的复杂程度不断提高，带来了对算力规模、算力能力等需求的快速提升，算力的进步又反向支撑了应用的创新，从而实现了技术的升级换代、应用的创新发展、产业规模的不断壮大和经济社会的持续进步。

AI访谈

行业分类

按照应用场景的不同，算力可分为通用算力、智能算力和超算算力。通用算力主要基于CPU芯片的服务器所提供的计算能力，主要用于基础通用计算和对精度要求不高的数字化场景。智能算力是基于AI芯片的加速计算平台，提供人工智能训练和推理的计算能力，主要应用于AI模型的训练和推理计算，比如语音、图像和视频的处理。超算算力主要是基于超级计算机等高性能计算集群所提供的计算能力，主要用于天体物理、气象研究、航天航空等高精尖科研领域

AI访谈

行业特征

智能算力已成为中国算力增长的主要驱动力，并且在未来仍然将保持这一种增长趋势。智能算力的高速增长主要得益于元宇宙、人工智能应用场景以及AI大模型等新兴领域的快速发展，这些领域对算力都提出了更高的要求。在行业领域，互联网行业对数据处理、模型训练的需求不断提升，是算力需求最大的行业，占整体算力50%的份额。在人均算力方面，尽管中国算力规模位居全球第二，但中国的人均算力水平仅处于中等水平，仍有巨大的发展空间

AI访谈

发展历程

智能算力行业

目前已达到 4个阶段

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产业链分析

上游分析中游分析下游分析

AI访谈

行业规模

智能算力行业规模

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政策梳理

智能算力行业

相关政策 5篇

AI访谈

竞争格局

中国智算中心的建设由政府主导，以市场侧实际需求为牵引，引导企业建设高附加值的智算中心项目建设，准入门槛高。目前中国企业自建的智算中心主要由云计算和通信类企业主导。例如，阿里云是目前的龙头企业，其算力相关专利数量与算力规模均位于行业前列。阿里云拥有4,529项算力相关的专利以及两座智算中心，其中乌兰察布智算中心的算力规模为3EFLOPS，张北智算中心的算力规模12EFLOPS，将成为全球最大的智算中心，两座智算中心合计规模为15EFLOPS，在业内位于绝对领先的地位

AI访谈数据图表

摘要

本报告旨在全面呈现智能算力行业的现状和未来发展潜力，深度探讨了智能算力行业的发展态势、影响因素、主要竞争者以及未来趋势，并重点分析了数据规模增长、技术创新和政策驱动对智能算力增长的推动作用，同时深度分析了中国智算中心的竞争格局及演变趋势。

算力行业定义

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专家访谈

Prompt

智能算力行业可以被定义为一个领域，它利用人工智能和大数据技术，为用户提供高效、智能、安全的计算资源服务。智能算力行业的服务包括云计算、边缘计算、人工智能等方面的计算资源，以及相应的开发工具和平台。在这个领域中，有几个常用的定义。其中，云计算是智能算力行业的核心概念之一。它是一种基于互联网的计算方式，通过网络提供虚拟化的计算资源，包括计算能力、存储资源、网络带宽等，用户可以根据需要按需使用。云计算的主要特点是“按需使用、弹性扩展、集中管理、统一计费”。另一个常用的定义是边缘计算。边缘计算是一种将计算、存储、网络等资源放置在离用户更近的地方的技术，它可以提供更快的响应速度、更低的延迟和更高的安全性。边缘计算与云计算相比，可以更好地适应物联网、5G等新兴技术的需求。人工智能是智能算力行业中的另一个重要概念。它是一种基于机器学习、深度学习等技术的智能化计算方式，可以为用户提供智能化的数据分析、预测、决策等服务。人工智能在智能算力行业中的应用非常广泛，包括自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域。综上所述，智能算力行业的定义可以从不同的角度进行阐述，但云计算、边缘计算和人工智能是其中比较常用的概念。它们之间的区别主要在于服务对象、技术特点和应用场景上的不同。

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1：中国通信院

智能算力行业分类

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专家访谈

Prompt

智能算力行业可以按照不同的特征进行分类，常见的分类标准包括应用场景、技术类型、产品形态等。其中，以技术类型为分类标准是最主流的一种分类方式，本文将按照这一标准对智能算力行业进行分类，并描述各分类典型内容以及特点和差异。一、CPU CPU是计算机的中央处理器，也是最基础的智能算力类型。它主要用于运行各种通用计算任务，例如文字处理、图像处理等。CPU的主要特点是能够快速适应各种计算任务，但是在处理大规模数据和复杂运算时效率较低。二、GPU GPU是图形处理器，它主要用于处理图像和视频等图形计算任务。与CPU相比，GPU的特点是能够同时处理大量数据，因此在处理大规模数据和复杂运算时比CPU更加高效。目前，GPU已经广泛应用于游戏、视频处理、人工智能等领域。三、ASIC ASIC是专用集成电路，它通过定制化的硬件电路实现特定的计算任务。与CPU和GPU相比，ASIC在处理特定的计算任务时具有更高的效率和性能。ASIC的典型应用包括加密货币挖矿、机器学习、自动驾驶等。四、FPGA FPGA是现场可编程门阵列，它通过可编程的电路实现不同的计算任务。与ASIC相比，FPGA可以在不改变硬件电路的情况下重新编程，因此具有更高的灵活性。FPGA的典型应用包括高性能计算、网络加速、信号处理等。五、TPU TPU是张量处理器，它是谷歌公司专门为人工智能应用而开发的一种硬件加速器。TPU主要用于加速机器学习任务，包括图像识别、自然语言处理等。与CPU和GPU相比，TPU具有更高的计算能力和更低的能源消耗。总的来说，以上五种智能算力类型各具特点，适用于不同的计算任务。CPU和GPU是最基础的智能算力类型，广泛应用于计算机和通用计算领域。ASIC和FPGA则主要用于特定的计算任务，具有高效率和性能。TPU则是专门为人工智能应用而设计的硬件加速器，具有更高的计算能力和能源效率。

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算力的分类

智能算力分类

通用算力

通用算力主要基于CPU芯片的服务器所提供的计算能力，主要用于基础通用计算和对精度要求不高的数字化场景

智能算力

智能算力是基于AI芯片的加速计算平台，提供人工智能训练和推理的计算能力，主要应用于AI模型的训练和推理计算，比如语音、图像和视频的处理

超算算力

超算算力主要是基于超级计算机等高性能计算集群所提供的计算能力，主要用于天体物理、气象研究、航天航空等高精尖科研领域

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2：中国通信院

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智能算力行业特征

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专家访谈

Prompt

中国智能算力行业特征商业模式：目前，中国智能算力行业主要的商业模式是云算力服务。云算力通过将服务器资源进行虚拟化，将计算、存储和网络服务提供给客户，从而实现资源共享和经济效益。云算力行业主要分为两类：公共云和私有云。公共云是指互联网上向公众提供计算能力和存储空间的服务，如阿里云、腾讯云等；私有云是指企业自建的云计算平台，主要应用于大型企业和政府机构。竞争环境：中国智能算力行业竞争激烈，主要的竞争者包括云计算巨头阿里云、腾讯云、华为云、百度云等，以及一些小型的云计算公司。这些公司在技术、服务、价格等方面进行竞争。同时，国外的云计算公司也在中国市场上发力，如AWS、Azure等。用户画像：中国智能算力行业的用户主要分为企业用户和个人用户。企业用户包括大型企业、中小企业、政府机构等，他们主要使用云计算服务来实现IT资源的快速部署和扩容，降低IT成本，提高业务效率。个人用户主要是一些开发者、研究人员等，他们使用云计算服务来进行科研、开发和测试等工作。利润成本：中国智能算力行业的利润主要来自于云计算服务的销售和IT资源的利用率。在销售方面，云计算公司主要通过提供基础设施、平台和软件服务，收取一定的费用。在IT资源的利用率方面，云计算公司通过优化IT资源的使用，提高资源的利用效率，降低成本。同时，云计算公司也需要不断地进行技术研发和优化，以提高服务质量和降低成本。行业周期：中国智能算力行业处于高速发展期，未来几年将继续保持快速增长。根据IDC的数据，中国公共云市场规模将在2024年达到1,800亿美元，年复合增长率为33.6%。同时，随着5G、人工智能等新技术的发展和应用，智能算力行业的需求将进一步增加。供给需求：中国智能算力行业的供给主要来自云计算公司和云计算设备供应商。随着智能算力需求的增加，云计算公司将不断扩大IT资源的供给规模，提高IT资源的利用效率，以满足不断增长的需求。同时，云计算设备供应商也将不断提高设备性能和效率，降低设备成本，以满足云计算公司对设备的需求。准入门槛：中国智能算力行业的准入门槛较高，主要是技术和资金门槛。云计算需要大量的服务器、存储设备和网络设备等，需要投入大量的资金。同时，云计算技术也需要具备一定的技术实力，需要具备庞大的研发团队和技术积累。发展前

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AI驱动智能算力规模高速增长

智能算力的高速增长主要得益于元宇宙、人工智能应用场景以及AI大模型等新兴领域的快速发展，这些领域对算力都提出了更高的要求

一方面，以元宇宙为例，英特尔预测，未来进入元宇宙时代，需要将当前的计算能力提升一千倍。同时，英伟达认为，在沉浸式体验下，实时渲染的算力还需要提升百万倍。这些数据都表明，在即将到来的元宇宙时代，算力将面临着巨大的增长需求，拥有着极为广阔的增长空间。第二个方面，目前人工智能正在加速渗透到各行各业，推动智能算力规模的高速增长。尤其是在金融、电信、制造以及医疗领域，企业正在加速布局人工智能的应用场景，例如智能客服、智能制造、智慧医疗等。这些企业借助人工智能技术提升传统业务的用户体验，以此来提升自身的市场竞争力，从而占据更大的市场份额。根据国家信息中心预测，未来80%的业务场景都将基于人工智能技术。预计到2023年，中国有50%的制造业供应链环节，将采用人工智能技术以提升业务体验。这些人工智能应用的落地，背后都有着庞大的算力需求。‌第三个方面，就是AI大模型的发展极大地推动了智能算力需求的增长。在2022年底，OPENAI发布了ChatGPT大模型，掀起了全球AI大模型的发展浪潮。此后，AI大模型成为了国家、企业和科研院所的重点发展方向。最近这段时间，我们国家的互联网巨头和科技巨头企业相继推出自主研发的AI大模型，例如百度的文心大模型、华为的盘古大模型、阿里巴巴的通义大模型等。这些大模型拥有着千亿、甚至万亿级别的参数，以及需要上千GB的高质量的训练数据，这些大模型训练的背后，都需要极其大量的算力支撑。在大模型复杂程度不断提升、数据量规模高速增长，以及应用场景的持续开拓和深入发展的背景下，智能算力的需求和规模势必将在未来几年迎来爆发式的增长。因此，未来智能算力在算力规模中占比将不断上升，并且将维持80%左右的增速，预计到2030年，中国智能算力规模将超过15,000EFLOPS

互联网行业对算力的需求最高

智能算力促使互联网行业成为先进生产力的代表

电子信息制造业、电信业、软件和数字技术服务业、互联网行业等数字核心产业的发展与算力的发展息息相关。互联网是算力投资最大的行业，根据中国通信院，互联网行业对数据处理、模型训练的需求不断提升，是算力需求最大的行业，占整体算力50%的份额，例如亚马逊、微软和谷歌通常每个季度投入的资本支出总额超过250亿美元，其中大部分用于布局超大规模数据中心，使互联网行业成为先进生产力的代表，不仅支撑互联网技术加速向支付、电商、服务、内容等领域渗透，更赋予其对其他产业链、价值链进行改造的潜能，进一步推动其由消费互联网向产业互联网的进化

中国人均算力水平位于世界中等水平

从人均智能算力的角度来看，中国的人均算力水平仅处于中等水平，拥有巨大的发展空间

虽然从智能算力总额来看，美国和中国处于全球的领先地位，分别占全球比重的45%和28%。但是从人均智能算力的角度，中国仍处于全球中等水平。根据中国通信院，美国、英国、德国等国家的人均算力普遍高于1,000GFlops，而我国的人均算力水平相对较低，约为553GFlops，约为发达国家的一半。因此从人均智能算力的角度而言，我国智能算力仍然有巨大的发展空间。人均算力水平与一个国家的智能化水平呈高度正相关的关系。因此，发展智能算力对于中国而言，是推动数字经济发展、提升综合国力、实现高质量发展的关键。

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1：https://www.sgpjbg.com/hyshuju/52803.html