中国AI算力中心深度研究2024：“算出个未来”.docx

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1、目录1全球算力进入新一轮快速发展期.31.1 数据量增长带来算力需求提升，智能算力规模有望快速增长31.2 AI服务器是智能算力的基础，行业有望保持高景气度52我国开启算力赋能数字经济新篇章72.1 算力规模持续扩大,智能算力成为行业增长的重要基础72.2 供给水平大幅提升，先进计算创新成果涌现73全球人工智能计算中心的发展现状93.1 政策与发展战略：智能算力已成为衡量国力的重要体现93.2 发展趋势：从智算到超算到量子计算持续推进产业发展,绿色理念贯穿始终93.3 建设现状：美国、欧盟、英国、新加坡等均高度重视智算中心发展114我国人工智能计算中心的发展现状144.1 政策与发展战略：政策

2、高度关注，已成为国内科技产业发展重要战略144.2 发展趋势：应用快速发展催生海量需求,普惠、绿色也将成为重要趋势154.3 建设现状：已有超过30个城市建设智算中心，未来前景广阔164.4 建设、运营模式：多元化模式并存，政府和科技巨头仍是主导力量185人工智能计算中心面临的新形势和新需求.215.1 人工智能计算中心需要适应人工智能”大模型+大数据+大算力发展的新形势215.2 人工智能计算中心需要符合国家“双碳”目标的新要求226物黑簪:国产2算力标杆,国内智算中心建设的核心力量246.1 硬件：打造以昇腾为核心的Al算力底座246.2 软件：构建完整的底层架构296.3 生态：打造国内

3、领先的生态伙伴体系，为千行百业注入新动力326.4 核心地位：昇腾是国内智算中心建设的核心力量376.5 全面赋能：由智算中心到城市智能中枢，昇腾全面赋能城市Al发展397投资建议418风险提示42插图目录43表格目录431全球算力进入新一轮快速发展期算力是数字时代的新生产力。万物智能时代对计算的需求呈百千倍递增态势，科学研究、人工智能、数字李生以及元宇宙等新兴领域的快速崛起，推动全球算力规模的快速增长，驱动算力技术与产品的多元创新，带动产业格局的重构重塑，算力成为全球数字经济发展新引擎和各国战略竞争新焦点。1.1数据量熠长带来算力需求提升智能算力规模有里快速增长数据海量增加，算法模型愈加复杂

4、，应用场景的深入和发展，带来了对算力需求的快速提升。根据白皮书数据显示，从2012年开始的6年中,Al计算的需求增加了30万倍。图L:N计算的需求上升资料来源：昇腾计算产业发展白皮书，民生证券研究院算力发展推动我国数字经济量质齐升。W2年我国算力规模稳步扩张，智能算力保持强劲增长。我国算力产业保持稳健发展，并且为拉动我国GDP增长做出突出贡献，在2016-2022年期间，我国算力规模平均每年增长46%,数字经济增长14.2%,GDP增长8.4%各地也将算力发展放在重要位置。从算力发展指数来看,我国京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝双城经济圈等区域算力发展保持领先水平，其中广东、北京、江苏、浙江

5、、山东、上海仍然位于第一梯队。中西部核心省份算力发展日益崛起，贵州、内蒙古、甘肃、宁夏等核心省份算力发展优势突出，随着“东数西存东数西训东数西算”等链条并行发展，中西部地区技术创新、算力应用、产业基础等制约算力发展的条件不断得到改善。丝:2S52g年全球和我国算力规模与GDP、数字经济规模关系我国GDP我国数字经济。全球GDP全球数字经济2.z20182017.2016O20P2022CO20120l90202016017,2022,321,bM2020口29202218口用海刎。产27口拓髀1020120161001000算力(EFLOPS)资料来源：中国信息通信研究院，民生证券研究院根据T

6、DC测算,国内智能算力规模正在高速增长。2022年中国智能算力规模达259.9每秒百亿亿次浮点运算（EFLOPS）,2023年将达到414.1EFLOPS,预计到2027年将达到1117.4EFLOPS（基于FP16计算）2022-2027年期间,中国智能算力规模年复合增长率达33.9%酣：中W（EFLOPS）及预测资料来源：IDU太原大数据官微，民生证券研究院2022年中国通用算力规模达54.5EFL0P5,预计到2027年通用算力规模将达到117.3EFLOPS（基于FP64计算）。2022-2027年期间,中国通用算力规模年复合增长率为16.6%副:中国通用算力规模（KgPS）及预测资料

7、来源：IDU太原大数据官微，民生证券研究院1.2N服务器是智能算力的基础,行业有望保持高景气度全球市场:全球人工智能技术发展逐渐成熟,数字化基础设施不断建设完善,推动全球人工智能芯片市场高速增长。IDC预计，全球人工智能服务器市场将从2022年的195亿美元增长到2026年的347亿美元五年年复合增长率达173%其中，用于运行生成式人工智能的服务器市场规模在整体人工智能服务器市场的占比将从2023年的11.9%增长至2026年的31.7%图5:全球人工智能服务器市场规模预漱含生成式人工智能和非生成式人工智殿够蠲,20222026（百万美自国内市场IDC预测未来市场需求量也将会实现大幅度上升,预

8、计2023年，中国人工智能服务器市场规模将达91亿美元，同比增长82.5%,2027年将达到134亿美元,五年年复合增长率为21.8%同时,从工作负载来看,2023年，大模型的兴起推动了训练服务器的增长速度。IDC数据显示，2023上半年国内训练工作负载的服务器占比达到49.4%,预计全年的占比将达到58.7%。随着训练模型的完善与成熟，模型和应用产品逐步进入投产模式，处理推理工作负载的人工智能服务器占比将随之攀升。IDC预计，到2027年，国内用于推理的工作负载将达到72.6%。酬:中国人工智能服务器工作负载预测,20221027资料来源：IDU太原大数据官微，民生证券研究院2我国开启算力赋

9、能数字经济新篇章十四五以来，我国充分发挥超大规模市场优势，实现了算力规模和供给水平的大幅提升,行业赋能效益日益显现,发展环境持续优化,助推数字经济蓬勃发展。2.1 算力规模持续扩大,智能算力成为行业增长的重要基础从基础设施侧看，数据中心、智能计算中心、超算中心加快部署。随着全国一体化算力网络国家枢纽节点的部署和“东数西算”工程的推进,我国算力基础设施建设和应用保持快速发展。一是智能计算中心加快布局。根据ICPA智算联盟统计，截至2022年3月，全国已投运的人工智能计算中心有近20个,在建设的人工智能计算中心超20个。地方依托智能计算中心，一方面为企业提供普惠算力，支撑当地科研创新和人才培养，另

10、一方面结合本地产业特色，加快人工智能应用创新，聚合人工智能产业生态，例如武汉人工智能计算中心陆续孵化出紫东.太初、武汉.Lu。Jia等大模型，加速推动AI在多模态交互、遥感等领域的落地应用。二是超算商业化进程不断提速。我国超算进入到以应用需求为导向的发展阶段，国内很多超算中心为加强商业化运行改革，引入专业的超算商业化运营公司，以云服务的理念和方式输出超算资源。图7:紫东.太初大模型是中科院自动化所推出的三模态大模型视觉/力文本文本视觉语音机器翻译以文生图语音混合高效协同视觉文本，语音视觉描述图像搜索以图生音语音语音识别音图以生多语翻译资料来源：新智元，民生证券研究院2.2 供给水平大幅提升,先

11、进计算创新成果涌现算力产业加速壮大升级。经这多年发展,我国已形成体系较完整、规模体量庞大、创新活跃的计算产业，在全球产业分工体系中的重要性日益提升。截至2022年11月，我国计算产业规模约占电子信息制造业的20%,规模以上企业2300余家,“创新突破、兼容并蓄”的产业发展新格局正加快构建。一是整机市场不断发展，高性能计算领域，我国超算系统占有量与制造商总装机量均保持全球领先。二是产业生态不断完善。国产芯片已初具规模，X86、ARM、自主架构CPU持续深化规模应用，百度、寒武纪等AI芯片加速迭代优化，国产操作系统逐步向金融、电信、医疗等行业应用渗透，鲸鹏生态、PKS体系等计算产业生态日渐完善，覆

12、盖底层软硬件、整机系统及应用等关键环节。算力创新能力不断提升。一屐础软硬件持续突破。互联网厂商加速服务器芯片、AI芯片自研，阿里推出CPU芯片倚天710,已在阿里云数据中心规模化部署；百度智能云联合昆仑芯推出第二代昆仑芯云服务器，搭载的昆仑芯2代Al芯片整体性能较上一代提升2-3倍。开源操作系统欧拉加强更新迭代，在安全性、易用性、生态能力上进一步提升,2023年12月，在2023开源产业生态大会上，华为终端BG软件部总裁龚体介绍称，鸿蒙生态设备总量超过7亿台，华为自有设备3亿多台。二曷斤兴计算平台系统加速布局。新型计算系统结构与系统、新型存储系统、领域专用软硬协同计算系统等成为创新热点方向，华

13、为等企业推出多样性计算融合架构，构建包括编程语言、编译器、加速库、开发框架等在内的多样性计算软件栈，降低多样性算力的开发部署难度，提升多样性算力的应用效能。三是前沿计算技术多点突破。之江实验室等团队联合研发的量子计算模拟器SWQSIM,基于神威超级计算机，可提供每秒4.4百亿亿次的持续计算性能。中国科学技术大学等团队研制的，九章二号，光量子计算机原型机,具备一定编程能力，在图论、量子化学等领域具有应用潜力。3全球人工智能计算中心的发展现状3.1 政策与发展战略智能算力已成为衡量国力的重要体现全球范围内的各国都在制定各自的人工智能战略和政策以推动N产业发展。全球许多国家认识到了Al在提高生活质量

14、，推动经济增长，以及维护国家安全中的重要性，因此已经制定了各自的AI发展战略和政策。在这些战略中，加强AI基础设施的建设被普遍视为关键的组成部分。例如，美国在2016年发布的美国人工智能研究和发展战略计划中就明确提出了加强Al基础设施的建设。同时，欧洲联盟也在2018年发布的AI战略中明确提出了加强基础设施建设的目标。这些基础设施主要包括计算资源、数据资源、人才资源等。算力既是数字化的底层基础,也是衡量综合国力的一个重要指标。工）人均智能算力水平的高低成为综合国力发展的重要表现。2022-2023全球计算力指数评估报告数据显示，全球算力排名美国和中国分列前两位，追赶者包括日本、德国等国家。翻:

15、各国计算力及指数排名（2022年）t计算力指数增帼资料来源：2022-2023全球计算力指数评估报告、IDC,民生证券研究院3.2 发展趋势以智算到超算到量子计算持续推进产业发展,绿色理念贯穿始终根据相关信息梳理,我们将全球不同地区的智能计算中心的建设特点总结如下：从智算到超算再到量子计算,持续推进产业发展。人工智能计算中心的发展，面临Al算力能耗密度大、成本高、硬件基础设施和软件基础设施等问题，仅仅发展人工智能计算中心不能满足庞大的算力需求，因此还需要发展超算中心、量子计算中心。量子计算领域的研究和开发，将开发量子计算领域的内容，帮助增加该领域的人才储备，带动该领域持续发展。未来人工智能计算

16、中心的建设，将以人工智能理论、技术和应用为支撑，同时兼顾超算中心、量子计算功能，可以配套建设为企业提供普惠算力的公共计算服务平台。智算中心是构建上层应用、进行数据管理的核心和主体。以智能计算中心为主体，汇聚各行业领域数据资源，推动教育、医疗、能源、公共安全等领域数据的内部整合、共享和开放，支撑人工智能与政府服务、企业服务的融合，提升智能化水平。鼓励相关企事业单位联合人工智能企业围绕应用场景进行人工智能服务，推动数据共享开放。注重绿色环保,低碳理念始终贯穿发展。从美国、欧盟的智能计算中心来看，正在开发新的技术方案降低数据中心碳排放强度，从而应对计算中心日益增长的能源消耗和温室气体排放所带来的环境

17、污染问题。建设智能计算中心需要考虑能源消耗和温室气体排放问题，提高计算中心的能源效率等，注重计算中心绿色环保，实现碳中和。互联网、金融、制造业是智能算力需求的主要行业。从行业上看，全球计算力水平前三的行业分别是互联网行业、制造业、金融行业。制造行业算力发展水平历年与金融行业接近，在2022年的评估中超过金融行业。从市场数据来看，2022年全球金融行业通用服务器投入规模达124.7亿美元，同比增速为26.3%;制造行业投入规模达125.8亿美元，同比增速为29.0%;从应用场景来看，在全球高度数字化的背景下，制造行业面临着更激烈的全球竞争，市场变化也更迅速，同时二者的主要算力需求有所差异，金融行

18、业更注重数据的快速交互、高频交易，而制造行业通常需要大规模处理实时数据、模拟生产、优化供应链等，对算力的需求更加多样化。酬:全球行业计算力水平评估（2022年）行业计尊力水平评估资料来源：（2022-2023全球计算力指数评估报告、IDC,民生证券研究院33建设现状：美国.欧盟.英国.新加坡等均高度重视智算中心发展全球的人工智能计算中心正在以快速的速度发展。这些中心通常是由政府、企业和学术机构共同建立的，并以提供强大的计算资源和专业知识为目标。这些计算中心一般由政府、企业和学术机构共同建立，他们为AI的研究和应用提供强大的计算资源和专业知识。331美国在智能计算领域处于国际前列根据赛智产业研究

19、院,美国智能超算中心布局可基本分为三大体系.美国能源部下属六大国家实验室、美国国家科学基金会支持的依托高校的智能超算中心、美国航空航天局（NASA）下属的AmeS研究中心超级计算中心。美国能源部智能计算中心在构思、设计、建造及运维方面全球领先。美国能源部下属的橡树岭国家实验室、劳伦斯利弗莫尔国家实验室以及IBM、NVIDIA公司成立超级计算机卓越实验中心，联合开发新一代HPC计算机，使用IBM的Power处理器及NVIDIA的Teslak加速卡，浮点性能至少10亿亿次，最高的可达30亿亿次，主要研究核武器、核安全、天文、能源、气候、宇宙、新能源等领域。多维度机构配合共同发展超级计算行业,并注重

20、绿色环保。1）美国国家科学基金会通过与美国高校及研究机构合作，为全世界科学家提供免费的、最高性能的超级计算资源,在伊利诺伊大学、加州大学圣地亚哥分校、西纳西大学等高校布局。由美国国家科学基金会资助的美国最大的公共超级计算中心是美国国家超级计算应用中心，业务主机为Abee美国德克萨斯高级计算中心主要研究领域为可视化工具、教育、县级计算、数据管理，业务主机为Stampedeo2）美国航空航天局（NASA）下属的Ames研究中心超级计算中心，主要应用于天文、航天、气候、军事等领域，如模拟未来太空任务、预测人类活动对气候模型影响、设计安全高效的太空探索工具和航天器等。3）美国企业智能计算中心注重绿色环

21、保。2020年4月,谷歌宣布致力于让所有数据中心实现24/7无碳能源目标，其碳智能计算平台将帮助谷歌根据计算负载来匹配风能和太阳能等清洁能源。量子计算成为智能计算发展的新重点。1）或破；2020年7月，美国白宫科学技术政策办公室和美国国家科学基金会（NSF）宣布投资7500万美元在全国建立三个量子计算中心。新的研究所获得2500万美元的资金用于量子计算领域的研究和开发，开发量子计算领域的内容，以帮助增加该领域的人才储备，带动该领域发展。三个量子计算中心将分别建立在不同的大学，且每个中心所攻坚的方向不尽相同。2）任必端.,美国互联网企业也在布局量子计算中心。2020年8月，亚马逊宣布全面上市量子

22、计算菅瓒艮务平台Braket,这是一个探索和设计新颖的量子算法开发环境全面管理的亚马逊网络服务(AWS)的产品。客户可以点击Braket来对在云中运行的模拟量子计算机上的算法进行测试和故障排除，以帮助验证其实现然后在D-WaveJonQ和Rigetti的系统中的量子处理器上运行这些算法。4.1.1欧盟聚焦数字主权布局超算和量子计算政策高度关注,打造智能计算生态环境。2019年6月，欧盟委员会发布了欧洲高性能计算共同计划(EuroHPC)，宣布将在欧盟成员国中选定8处地点建设世界级超级计算机中心，项目总预算高达8.4亿欧元，将用于个性化医疗、药物和材料设计、生物工程、天气预报及气候变化等领域，服

23、务对象包括欧洲学术界、工业界和公共部门等各类用户。这一举措标志着欧洲朝着成为全球顶级超级计算区域迈出了重要的一步。欧洲高性能计算共同计划致力于联合欧盟各国建设世界级的超级计算基础设施，在超算系统及应用性能等方面打造具有高度竞争力和创新性的高性能计算生态环境。AI是欧盟发展智算的重要动力,同时欧盟重视面向未来的量子计算等技术。1)2020年10月，欧洲云计算平台GAIA-X项目正式发布:旨在为欧洲提供“强大、具有竞争力、安全可靠的数据存储基础设施，以减少整个欧洲对国外云厂商的依赖。GAIA-X云计算平台将于2021年正式上线。2019年4月，欧盟设立一项新的92亿欧元资助计划一数字欧洲计划”，以

24、确保欧洲应对各种数字挑战时有具备所需的技能和基础设施。2020年12月，欧盟拟为“数字欧洲计划拨付75亿欧元,其中22亿欧元用于超级计算，21亿欧元用于人工智能。该计划具体包括：在2021年底前至少收购1台百万兆级超级计算机；在健康、制造和能源等领域建立可用于人工智能的全欧数据空间及测试设施；部署泛欧量子通信基础架构并支持建立网络安全产品认证计划；专设人工智能、高级计算和网络安全硕士计划等。2)2020年9月18日，欧委会针对欧洲高性能计算联合执行体发布7漳程.拟投资80亿欧元支持以百亿亿次计算和量子计算为主的新一代超级计算技术和系统的研究和创新，并培养必备的基础设施使用技能，为欧洲打造世界级

25、的超算生态系统奠定基础，维持并提升欧洲在超算和量子计算领域的领先水平。Eur。HPC主要聚焦5大核心领域，分别是基础设施、超算服务的联合、技术、应用，不断拓展的用途与技能。欧盟的智算发展主要依赖非欧洲的科技巨头。如亚马逊、微软、谷歌、IBM、阿里云、腾讯云等云计算行业巨头。西门子MindSphere工业互联网平台云基础设施服务主要依赖亚马逊AWS和微软;雷诺、德意志银行和汉莎航空依赖谷歌云；大众汽车与AWS签署了云计算服务协议；法国卫生部选择微软公司来存放其研究数据；阿里云与沃达丰达成战略合作布局德国数据中心，并与西门子合作将MindSphere工业物联网操作系统将部署在阿里云上，共同发展中国

26、的工业物联网；腾讯云联合SAP、西门子等软件厂商着手于打造细分领域的解决方案等。绿色环保也是欧盟发展智能计算的重要主题。2020年3月，欧盟资助的GREENDC项目正在开发新的技术方案来降低数据中心碳排放强度,以应对全球数据中心日益增长的能源消耗和温室气体排放所带来的严峻挑战。该项目汇集了来自英国、保加利亚和土耳其的5个学术、工业联合团体，其宗旨正是有效降1氐能耗,创建更加绿色环保的数据中心。2021年1月，欧洲范围内的25个数据中心服务商与云供应商，以及17个协会共同签署一项协议，即到2030年使欧洲数据中心在能源消耗上保持中立，实现气候中和目标，这是确保该行业长期可持续发展的重大努力。4.

27、1.2英国成立国家计算能力中心和量子计算中心,新加坡建立智能计算中心英国创建国家计算能力中心。2021年3月，英国科学技术设施委员会(STFC)哈特里中心宣布将联合爱丁堡大学超级计算中心(EPCQ在英国创建一个国家计算能力中心，命名为EuroCC(三)UK,成为由欧洲委员会资助的欧洲30多个国家能力中心组成的新网络的一部分。STFC表示，该项目将向公共部门、学术界和工业界开放，支持人工智能研究和创新。该网络将提供一个分享先进计算的最佳实践和专业知识的平台，高性能计算(HPC)、高性能数据分析(HPDA)和人工智能成为重点技术领域。EuroCCUK将展示英国目前的专业知识，并开发培训I、软件支持

28、和行业参与项目。中小企业将从这些技术和项目中受益。同时，EuroCC(O)UK还将开展理念创新活动，保持英国的科学和工业研究社区参与欧洲高性能计算。2020年，英国研究与创新局宣布将在5年内提供930。万英镑的资金，建设量子计算中心。量子计算中心将在伯明翰、格拉斯哥、牛津和约克的四个大学进行建设，中心将建在牛津南部的哈威尔校区，建筑预算为3000万英镑，总共将有17所大学和132家公司参与其中，校园已经具备足够的电力容量和其他基础设施。该量子计算中心将有助于加快相关硬件和软件的开发，以支持英国计算中心产业和更广泛的最终用户群体的发展。联合德国等国家，新加坡大力发展超算和智算。1)2016年新加

29、坡建立国家府讨分中心.提供新加坡最先进的计算、数据和资源设施，支持用户解决科学技术问题，促进行业利用计算机解决问题、试验设计、并优化技术。通过高速宽带网络连接资源，力求在任何地方都能够为所有的用户提供高速的使用体验。2)2020年12月德国英飞凌半导体公司宣布将在未来三年内斥资2020万美元在新加坡建立全麻首公AH葡第中心.这笔投资将用于基础设施建设、人工智能项目、员工培训以及开展合作。根据规划，IoOO多名员工将接受人工智能技能培训，目标在2023年前启动25个这一新兴技术的项目。新加坡创新机构、起步公司、高等学府以及研究机构在新的人工智能应用领域可以利用英飞凌的丰富数据为实际问题开发解决方

30、案。英飞凌也与新加坡国立大学系统科学院以及新加坡全国人工智能核心合作，培养新一代的员工和创新者。4我国人工智能计算中心的发展现状4.1 政策与发展战略:政策高度关注,已成为国内科技产业发展重要战略政策大力催化，战略领衔发展。国家已出台多项智算中心相关政策，推动智算中心发展。其中，新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023年)提出加快高性能、智能计算中心部署，十四五国家信息化规划强调统筹建设面向区块链和人工智能等的算力和算法中心，十四五”数字经济发展规划提出推动智能计算中心有序发展，打造智能算力、通用算法和开发平台一体化的新型智能基础设施。君L:智能计算相关政策侬发布时间政策名称主要内容2

31、023年12月深入实施东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见到2025年底，综合算力基础设施体系初步成型。国家枢纽节点地区各类新增算力占全国新增算力的60%以上，国家枢纽节点算力资源使用率显著超过全国平均水平；ImS时延城市算力网、5ms时延区域算力网、20ms时延跨国家枢纽节点算力网在示范区域内初步实现2023年2月数字中国建设整体布局规划系统优化算力基础设施布局，促进东西部算力高效互补和协同联动,引导通用数据中心、超算中心、智能计算中心、边缘数据中心等会梯次布局。2023年1月关于推动能源电子产业发展的指导面向新型电力面和数据中心、算力中心、电动机械工具、电动交通工具及充换电设施

32、、新意见型基础设施等重点终端应用，开展能源电子多元化试点示范。2023年1月关于促进数据安全产业发展的指导意见推动先进适用数据安全技术产品在电子商务、远程医疗、在线教育、线上办公、直播新媒体等新型应用场景，以及国家数据中心集群、国家算力枢纽节点等重大数据基础设施中的应用.2022年2月关于同意京源翼地区启动建设全国f化算力网络国家枢纽节点的复函同意在京津冀地区启动建设全国一体化算力网络国家枢纽节点，发展高密度、高能效、低碳数据中心集群.积极承接北京等地实时性笫力需求，引导温冷业务向西部迁移。2022年1月十四五”数字经济发展规划加快构建算力、算法、数据、应用资源协同的全国一体化大望提中心体系。

33、建设数据中心集群，结合应用、产业等发展需求优化数据中心建设布局。2021年n月十四五”软件和信息技术服务业前瞻布局新兴平台软件。加快培育云计算、大数据、人工智能、5G、区块链、工业互联网等发展规划领域典有国际竞争力的软件技术和产品。加快构建全国一体化大费提中心体系，推进国家工业互联网大数据中心建设，强化算力统筹2021年11月十四五”大数据产业发展规划智能调度,建设若干国家枢纽节点和大数层中心集群.建设高性能计算集群，合理飕超级计算中心。2021年7月新型教医中心发展三年行动计划用3年时间，基本形成布局合理、技术先进、绿色低碳、算力规模与数字经济增长相适应的(2021-2023年)新型数据中心

34、发展格局.技术能力明显提升，产业链不断完善，国际竞争力稳步增强.2021年3月中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要加快构建全国一体化大数据中心体系，强化算力统笳能调度，建设若干国家枢纽节点和大数据中心集群，建设E级和IOE级超级计算中心.2021年1月工业互联网创新发展行动计划推动工业互联网大数据中心建设，打造工业互联网大数据中心综合服务能力，到2023年(2021-2023年)基本建成国家工业互联网大数据中心、体系，建设20个区域级分中心和10个行业级分中心资料来源：中商产业研究院、中国经济网，民生证券研究院整理五部门发文加快构建全国一体化算力网，再次彰显

35、政策支持决心。2323年12月，国家发展改革委、国家雌局、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局联合印发深入实施东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见（以下简称实施意见）。其中，提出重要目标，包括：到2025年底，综合算力基础设施体系初步成型。国家枢纽节点地区各类新增算力占全国新增算力的60%以上,国家枢纽节点算力资源使用率显著超过全国平均水平；lms时延城市算力网、5ms时延区域算力网、20ms时延跨国家枢纽节点算力网在示范区域内初步实现;算力电力双向协同机制初步形成,国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超过80%;用户使用各类算力的易用性明显提高、成本明显降低，国家枢纽节点间网络传输

36、费用大幅降低；算力网关键核心技术基本实现安全可靠，以网络化、普惠化、绿色化为特征的算力网高质量发展格局逐步形成。政策强调算力建设并且给出明确目标，有助于推动行业进一步发展。智算中心建设布局浪潮快速掀起,数十个城市正在建设或规划建设智算中心。智算中心能够提供大规模数据处理和高性能智能计算支撑，将经济、社会、产业中各种模型、经验固化下来，形成新的生产力，并支撑智能化的产业、服务和治理。智算中心是具有强公共属性的开放服务平台，能够实现对大区域的数字化辐射带动，成为经济发展的新动力引擎。随着“东数西算”工程、新型基础设施等国家政策规划出台，我国智算中心掀起落地热潮。当前我国数十个城市正在建设或规划建设

37、智算中心，整体布局以东部地区为主，并逐渐向中西部地区拓展。未来，随着我国智算中心布局的持续优化与完善，以及人工智能应用场景的不断创新和解锁，智能算力需求将得到更大释放，智算中心的赋能作用将被进一步激发。4.2 发展趋势:应用快速发展催生海量需求,普惠,绿色也将成为重要趋势4.2.1 AI应用侧快速发展带来长期.海量的计算需求，智算中心是发展“东数西算发展的关键ChatGPT能够实现当前如此强大的交互,离不开背后庞大的算力支撑。根据绿色节能数据中心官方公众号，ChatGPT的总算力消耗约为3640PF-dayso按近期在国内落地的某物g中心为参照物,算力500P耗资30.2亿落成,若要支持Cha

38、tGPT的运行，需要7-8个这样数据中心支撑，基础设施投入需以百亿计。“东数西算，工程是推进国内算力发展的整体规划。2021年国家发改委等四部委联合发布了全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案，明确提出在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8个地启动建设国家算力枢纽节点，实施东数西算工程，构建全国一体化大数据中心体系。智算中心业务是全国一体化大数据中心建设和，东数西算，工程的核心关键。通用算力主要用于计算复杂度适中的云计算、边缘计算类场景，通常这些场景对实时性有一定要求，不适合完全将本地数据搬到异地计算。超级计算主要用于科学计算与工程计算等领域，且不同超级计

39、算机的处理器、加速卡、框架等各不相同，商业化服务门槛高。因此，更适合“东数西算”工程的是智能计算中面向承载后台加工、离线分析、存储备份等大量非实时算力需求业务，而智算中心可以根据不同细分领域业务的算力需求匹配相应的计算能力。在“东数西算”工程下，智算中心可实现算力统筹和智能调度，能够在全国范围内，根据动态业务需求，在云、网、边之间实现按需分配和灵活调度计算、存储、网络等资源。4.2.2 算力普适普惠化是大趋势,相关服务生态逐步构建“东数西算”工程的实施,带动数据、算力跨域流动，实现产业跃升和区域平衡发展。根据未来智库官网，算力服务作为算力输出的关键，以多种场景化云服务为代表，成为全新的交付形式

40、。算力的分布决定了企业能否获得最高性价比的算力，基于分布式云技术，近源交付云资源，在一定程度上降低算力成本的同时，将算力输出进工厂、社区和乡村，以算力服务的方式布局到用户身边，用户按业务需求采购算力、存储、带宽等专业服务，实现无处不在的计算。依托智算中心的超大规模预训练能力,各行业人工智能应用将不必从零开始开发。根据未来智库官网人工智能模型可以实现在众多场景通用、泛化和规模化复制，只需结合领域数据进行调整和增量学习，即可形成具有良好精度和性能的下游应用，助力各行业智能化升级，实现智能算法应用的普适化。节能降耗的先进技术成为发展重点。根据未来智库官网，智算中心具有高功率密度属性，随着服务器主流芯

41、片的功耗不断增长，用于AI训练的机器单机柜功率密度将大幅增加，传统的风冷模式已无法满足智算中心的制冷散热需求，液冷技术的应用为智算中心绿色化运转提供了解决思路。液冷是指借助高比热容的液体作为热量传输介质满足服务器等IT设备散热需求的一种冷却方式，比传统风冷具备更强的冷却能力其冷却力是空气的LOoO3000倍热传导能力是空气的25倍。同等散热水平时，液冷系统相比传统风冷系统约节电30%-50%,数据中心PUE值可降至1.2以下，甚至接近于L4.3 建设现状:m有超过30个城市建设智算中心,未来前景广阔4.3.1 政府主导,坚持自主技术路线统筹规划建设政府是国内智算中心发展的主导力量之一。政府已经

42、投入大量资源来建设这些中心，并且一直坚持自主技术路线。政府在人工智能计算中心的建设上发挥着主导作用。政府不仅在政策上给予支持，也在投资上提供了大量的资金。例如，政府已经在各地设立了一系列的AI创新中心和AI产业园区,旨在推动AI的创新和产业化。政府也坚持自主技术路线,鼓励国内企业和科研机构进行原创性研究和开发t推动N技术的发展。政府鼓励在关键核心技术上进行攻关，打破国外技术的封锁和限制。政府主导的人工智能计算中心的建设不仅体现在物质资源的投入上，还体现在政策的引导和规划上。政府通过制定长远的发展规划，明确了人工智能发展的方向和重点，这有助于聚焦资源，提高效率。人工智能算力基础设施成为我国数字经

43、济高质量发展的重要战略部署,具有重大发展意义。截至2023年8月，根据新京智库统计，目前全国至少有30座城市已经建成或正在建设智算中心（不包括企业自主建设的智算中心）未来随着AI产业的快速发展，预计智算中心数量还将快速增加。中部地区 智中心Sd匕地区 智算中心西部地区 智费中心东部地区 皆笠中心图10:国内人工智能计算中心分布SdBAlWMStl4彳用入XIHHtll中心3WTWitW4*OXi三Wm人工（畛麴m力平依、三UjWU4*0航州人工WIei+算中心9iftAIWaMR西;【当骨用H.Ti1WII中心资料来源：新京智库，民生证券研究院（截至2023年8月）4.3.2 企业主体,构建市

44、场化管理运营机制企业特别是科技巨头也在人工智能计算中心的建设中扮演着重要的角色。许多大型的科技公司，如阿里巴巴和腾讯，都在自己的人工智能计算中心投入了大量的资源。中国的企业在人工智能计算中心的建设上也起到了关键作用。一方面，企业可以提供强大的技术支持和市场应用，另一方面，企业在中国的人工智能计算中心的建设中，不仅提供了资金和技术支持，还提供了市场化的管理运营机制。相比于政府和学术机构，企业更注重效率和效益，这有助于提高人工智能计算中心的运营效率和服务质量。根据IDC圈数据，截至2023年4月，国内已有超过10座由大型科技企业主导的智算中心。泰:企业主导的国内智算中心梳理（在建和已建）序号智筹中

45、心名称运营状态苒力（PtlOPS）蝇笳息1阿里云张北超级智算中心2022年8月30日上线120PFLOPS（每秒1200亿亿次浮点运算）AI算力，是目前全球最大的智算中心2商汤科技人工智能计算中心2022年1月24日项目启动运营峰值训练算力3740PFLOPS3阿里云乌兰察布智算中心建设规模为3000PFLoPS的AI算力，可将自动驾驶模型训练提速近170倍4百度智能云-昆仑芯（盐城）智算中心项目2022年9月上线200PFLOPS5腾讯长三角（上海）人工智能先进计算中心2023年9月部分投入使用先进计算中心建成后服务器数量将达到80万台6中国电信京津英大数据智能算力中心2024年全部建成提供

46、约4.2万个机架7旺捷智算中心机房总规模10000台机柜8吉利星睿智算中心2023年1月上线预计到2025年，算力规模将扩充到120亿亿次每秒,计算能力达到EFLoPS级别9中国联通广东AI智算中心2023年4月9日上线超过2000台华为昇腾AI服务器10腾讯智慧产业长三角（合肥）智算中心2021年7月90三t揭牌采用腾讯第四代T-Block等高端模块化技术建设11重庆嘉云智能算力中心项目整体规划面积约80亩，总投资人民干30亿元，将建设全国一体化芯算云智能算力平台成渝节点12克拉玛依浪潮智算中心2022年2月揭牌浪潮集团投资建设的西北五省区第一个智算中心13亳末智行智算中心雪湖,绿洲2023

47、年1月发布建成后每秒浮点运算可达67亿亿次,存储带宽每秒2T,通信带宽每秒800G14百度智能云（济南）智算中心2023年3月21日揭牌将作为云计算、IoT、大数据、人工智能四大先导产业高地，向整个山东以及华1匕华东区域辐射.资料来源：IDC圈、上海市政府官网，民生证券研究院整理（截至2023年4月）4.4 建设.运营模式：多元化模式并存，政府和科技巨头仍是主导力量在全国一体化大数据中心协同创新体系构建背景下，地方政府、产业园区、企业等纷纷将智算中心作为培育人工智能产业生态、提升数字经济能力的有力工具。44.：L常见的建设模式：独立投资、第三方出费、SP7模式独立投资建设模式:以政府、企业或者科研机构为投资主体,也是当前最主流的形式。I)Za好.对建设项目进行直接投资和管理，建设资金主要来自地方政府财政资金、专项债券