算力行业发展报告

算力行业发展情况如何？下面无缺君将与大家一起解读算力行业现状。

一、发展情况：算力规模不断提升，产业体系逐步完善

根据《2023 智能算力发展白皮书》显示。截至2022 年底，全球算力总规模达到650EFLOPS，其中，通用算力规模为498EFLOPS，智能算力规模为142EFLOPS，超算算力规模为10EFLOPS。智能算力规模同比增加了25.7％，占比达21.9％。我国算力规模方面，截至2022 年底，中国算力总规模为180EFLOPS，排名位居全球第二。其中，通用算力规模为137EFLOPS，智能算力规模为41EFLOPS，超算算力规模为2EFLOPS。

在数据存储力方面，我国存储规模不断扩大，截至2022 年底，我国存储总量达到1000EB，较21 年增加25%，以全闪存技术为代表的先进存力快速发展。

在网络运载力方面，我国网络基础设施建设不断完善。截至2023 年6 月，我国累计建成5G 基站超过293 万个，光缆线路总长度达到6196 万公里。

从硬件设备角度，根据信通院测算，2022 年我国计算设备算力总规模达到302EFlops，全球占比约为33%，连续两年增速超过50%。

从数据资源角度，数据要素是数字经济时代的新型生产资料，也是支撑算力产业发展的核心资源。近年来，我国数据资源供给能力不断提升。2022 年，我国数据产量达到8.1ZB，同比增长22.7%，全球占比10.5%，位列全球第二。同时，我国数据要素监管体系不断完善、数据资源流动体系加速建设。截至2022 年底，我国已经 208 个地方政府上线数据开放平台，全国成立 48 家数据交易机构，北京、上海、深圳等地加速探索数据流通和利用模式。

随着东数西算工程的持续推进，算力网络投入持续增大，算力产业在规模逐步提升的同时，低碳高质、协同发展的格局正在逐步形成。根据工信部数据，2022 年我国算力核心产业规模已经达到1.8 万亿元，而更广义的以计算机为代表的计算产业规模达2.6 万亿元，产业高质量发展新格局正在形成。

2、发展方向：智能算力成为产业未来主流

智能算力是基于最新人工智能理论，采用领先的人工智能计算架构，提供人工智能模型训练及应用所需的算力服务、数据服务和算法服务。随着人工智能技术在经济社会的加速渗透，人工智能计算需求快速提升。数据显示，人工智能计算需求未来将占据80%以上计算需求，智能算力将成为算力产业未来发展的重要方向。

根据IDC 统计数据，全球范围内人工智能支出快速增长，技术投资规模从2019 年的612 亿美元增长至2021 年的924 亿美元，2025 年有望突破2000 亿美元。

我国高度重视人工智能产业发展，在政策持续支持下，国内市场平稳增长，技术投资支出不断扩大。IDC 预测，2022 年中国人工智能市场相关支出达到130 亿美元，预计2026 年达到267 亿美元，年均

增长率达到19.6%。在多种因素驱动下下，我国智能算力规模保持高速增长，智算成为产业发展重要方向。

3、市场周期：需求爆发驱动进入涨价阶段

2023 年以来，人工智能等新兴数字技术快速发展，算力需求爆炸式增长，算力市场进入价格上升期。

11 月以来，国内多家布局算力市场的上市公司均发布算力价格上涨公告。例如，某上市公司于 11 月16日披露的算力服务合同显示，将向客户提供1920P 算力服务，单价为18 万元/P/年，而这一单价在9 月公告中仅为12 万元/P/年。而另一家上市公司在11 月14 日发布公告称，拟对内嵌英伟达A100 芯片的高性能算力服务器算力服务收费上调100%。今年以来，AI 大模型对算力的需求不断上升。但同时，算力核心芯片GPU 产能有限，算力供应扩张缓慢，长期处于短缺状态。因此，预计算力产业的涨价周期预计仍将持续很长时间。

对于国内来说，算力的供应更加紧张。23 年10 月美国更新出口管制新规，将英伟达多款用于AI 训练的高端GPU 芯片纳入限制出口范围，国内进口GPU 难度大幅增加。因此，在本轮全球算力行业涨价周期中，国内算力行业的价格上涨更为突出。

4、算力发展的方向

（1）提高计算效率和性能： 随着数据量和计算需求的不断增长，算力发展的一个重要方向是提高计算效率和性能。这包括优化算法、提升硬件设备的计算能力、改进并行计算和分布式计算技术等。通过不断提高计算效率和性能，可以更快地完成复杂计算任务，推动科学研究和工程应用的进展。

（2）拓展应用领域： 算力的发展也将继续拓展应用领域。除了传统的科学研究和工程应用，算力在人工智能、大数据分析、区块链、虚拟现实、增强现实等领域的应用也将不断扩大。随着新兴技术的发展和应用场景的不断涌现，算力将发挥越来越重要的作用。

（3）智能化和自动化： 未来，算力发展的趋势之一是智能化和自动化。这包括通过机器学习和深度学习等技术提高算法的智能性，实现算法的自我优化和自适应能力，以及通过自动化技术实现算力资源的自动调度和管理，提高资源利用率和效率。

（4）边缘计算和分布式计算： 随着物联网和边缘计算等技术的发展，算力也将向边缘移动。边缘计算利用位于数据源头附近的计算资源进行数据处理和分析，可以减少数据传输延迟和网络带宽压力，提高数据处理效率。因此，算力发展的方向之一是在边缘计算和分布式计算领域不断创新和完善。

（5）节能环保和可持续发展： 算力发展的另一个重要方向是节能环保和可持续发展。随着数据中心规模的不断扩大和计算任务的增多，能耗和碳排放等环境问题日益突出。因此，未来算力的发展将更加注重节能减排和可持续发展，推动绿色数据中心和能源高效的计算设备的研发和应用。

综上所述，算力发展的方向包括提高计算效率和性能、拓展应用领域、智能化和自动化、边缘计算和分布式计算、以及节能环保和可持续发展等方面。这些方向将共同推动算力技术的不断创新和发展，为数字化时代的各个领域带来更多的创新和机遇。