中国算力发展指数白皮书（2023年）

No.202306 中国算力发展指数白皮书 (2023年) 中国信息通信研究院2023年9月 版权声明 本白皮书版权属于中国信息通信研究院，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的，应注明“来源：中国信息通信研究院”。违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。 前言 当前，算力的战略性地位和支撑性作用正成为普遍共识。算力作为数字经济时代的核心生产力，正在加速数字经济与实体经济深度融合。全球算力发展应用多元化、供需不平衡的挑战仍在持续，以AIGC1为代表的人工智能大模型等新应用、新需求的崛起，推动算力规模快速增长、计算技术多元创新、产业格局加速重构。 2022年是“十四五”关键之年，面对复杂严峻的国际形势和经济下行压力等多重考验和挑战，我国算力发展水平实现稳步提升，整体呈现以下四方面特征： 算力规模稳步扩张，智能算力保持强劲增长。从基础设施侧看，我国通用数据中心、智能计算中心持续加快部署，2022年基础设施算力规模达到180EFlops，位居全球第二，在用数据中心机架规模超过 650万标准机架，已投运智能计算中心达到25个，在建智能计算中心 超20个。从计算设备侧看，我国近六年累计出货超过2091万台通用服务器，82万台AI服务器，算力总规模达到302EFlops，全球占比33%，增速达50%，其中智能算力保持稳定高速增长，增速达72%。 算力产业稳健发展，算力创新能力持续增强。依托超大规模市场优势，我国实现了算力水平和供给能力的大幅提升，形成体系较完整、规模体量庞大、创新活跃的产业体系。我国以计算机为代表的计算产业规模达2.6万亿元，约占电子信息制造业的20%，形成覆盖底层软 1AIGC:ArtificialIntelligenceGeneratedContent，生成式人工智能 硬件、整机系统及平台应用的产业生态，涌现一批先进计算技术创新成果，算法模型、计算芯片、计算软件、系统平台等环节持续取得突破并深入应用，前沿计算技术研发和产业化不断推进。 发展环境不断完善，行业赋能效益日益显现。我国网络基础设施建设稳步推进，省际出口带宽持续扩容，5G、移动物联网等覆盖更广用户，围绕算力枢纽节点的网络设施开始构建，算力协同能力逐渐增强。大模型的崛起助推数据资源共享，行业模型深度挖掘数据赋能作用。我国消费和行业应用算力需求增长迅猛，互联网依然是算力需求最大的行业，在通用算力和智能算力中占比分别为39%和53%，算力应用场景向工业制造、城市治理、智能零售、智能调度等领域延伸。 算力拉动经济增长，各地持续加快算力布局。我国算力发展为经济增长提供智能升级、融合创新的新动力。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、山东、上海仍然位于第一梯队。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。 2023年白皮书在2022年的基础上，加强了全球和我国算力发展的研究，客观评估我国整体、各省份及各城市现阶段的算力发展水平，进一步给出我国算力二十强市榜单，希望为各地推进算力技术产业、基础设施建设及算力应用发展提供参考。 白皮书仍有诸多不足，恳请各界批评指正。 目录 一、全球算力快速发展，算力竞争不断加剧2 （一）算力规模稳定增长2 （二）算力产业繁荣发展4 （三）算力技术创新活跃7 （四）算力赋能不断深化9 （五）算力竞争持续加剧12 二、我国算力稳步增长，算力赋能作用凸显14 （一）算力规模持续壮大，智能算力保持高速增长14 （二）供给水平大幅提升，先进计算创新成果涌现17 （三）发展环境完善优化，网络体系保障数据流动19 （四）赋能作用深入发挥，数实融合发展潜力广阔22 （五）算力拉动经济增长，数字经济发展动能强劲25 三、中国算力发展指数评估27 （一）指标建立依据28 （二）指标体系建立29 （三）我国算力发展评估31 （四）算力发展指数与经济的关系41 （五）我国算力二十强市43 四、基建创新双线并举，全面赋能数字经济高质量发展45 （一）赋能区域发展，科学布局基础设施45 （二）突破核心技术，强化算力保障能力45 （三）加快企业培育，持续完善产业生态46 （四）加强政策保障，优化算力发展环境46 （五）激活应用潜力，赋能行业转型升级47 （六）坚持国际合作，维护产业安全稳定47 附件一：算力指数测算框架49 附件二：数据来源56 图目录 图1算力发展研究体系2 图2全球算力规模及增速3 图3先进计算进入智能计算时代8 图42022年全球算力规模与GDP关系12 图52022年全球算力规模分布情况13 图6我国算力规模及增速17 图7我国算力内部结构17 图8我国移动通信基站发展情况20 图9我国IT硬件、软件、服务支出规模21 图10我国各行业算力应用分布情况23 图112017-2022年移动互联网流量及月DOU增长情况25 图122016-2022年全球和我国算力规模与GDP、数字经济规模关系26 图13中国算力发展指数2.028 图142022年中国部分省份算力发展指数32 图152022年中国部分省份算力规模分指数34 图162022年中国部分省份基础设施算力规模35 图172022年中国部分省份算力产业分指数37 图182022年中国部分省份算力技术分指数38 图192022年中国部分省份算力环境分指数39 图202022年中国部分省份算力应用分指数40 图21算力发展指数与GDP关系42 表目录 表1中国算力发展指标体系29 表2中国算力二十强市44 算力是数字经济时代新的生产力，不断为加强数字政府建设、激活数据要素潜能以及千行百业数字化转型注入新动能，助推经济社会高质量发展。据我们测算，算力每投入1元，将带动3~4元的经济产出。 当前算力发展应用多元化、供需不平衡的挑战仍在持续。一方面以大模型训练为代表的新兴技术和应用快速崛起、反复迭代，助推数据量和算力需求爆炸性增长，加快算力从芯片到架构再到系统的全方位升级。另一方面，算力的提升仍面临多重挑战，以延续摩尔定律为主的固有升级路线对算力规模提升作用日渐乏力，新技术新架构的演进和产业化方兴未艾，算力供需之间的差距依然很大，计算技术亟需在理论架构和软硬件实现层面产生质的飞跃。 在数字经济时代，算力规模是数字化生产力发展水平的重要指标，是生产力；算力产业是算力发展的基础底座，是竞争力；算力技术是算力创新发展的源泉，是驱动力；算力环境是算力发展的重要条件，是辅助力；算力应用反映了算力发展的需求状况，是牵引力。以先进计算为代表的算力技术和算力产业为算力规模发展提供坚实支撑，算力环境为算力规模、算力技术和算力产业的发展提供肥沃土壤，算力应用拉动算力规模和算力产业的增长，驱动算力技术升级，五大要素相互促进、协同发展。 基于算力的内涵和特点，2023年白皮书从算力规模、算力产业、算力技术、算力环境和算力应用五个维度加强了对全球和我国算力发 展的研究，客观评估我国整体、各省份及各城市现阶段的算力发展水平，进一步给出我国算力二十强市榜单，希望为各地推进算力技术产业、基础设施建设及算力应用发展提供参考。 图1算力发展研究体系 来源：中国信息通信研究院 一、全球算力快速发展，算力竞争不断加剧 以AIGC为代表的人工智能应用、大模型训练等新需求、新业务的崛起，深刻影响全球经济社会发展变革，推动算力规模快速增长、计算技术多元创新、产业格局加速重构。算力助推全球数字经济发展的生产力作用更加凸显，成为各国战略竞争中不可忽视的新焦点。 （一）算力规模稳定增长 全球算力规模保持高速稳定增长。在以万物感知、万物互联、万物智能为特征的数字经济时代背景下，全球数据总量和算力规模继续呈现高速增长态势。根据IDC数据，2022年全球数据总产量81ZB，过去五年平均增速超过25%。经中国信息通信研究院测算，2022年 全球计算设备算力总规模达到906EFlops，增速达到47%，其中基础算力规模2（FP323）为440EFlops，智能算力规模4（换算为FP32）为451EFlops，超算算力规模5（换算为FP32）为16EFlops。预计未来五年全球算力规模将以超过50%的速度增长，到2025年全球计算设备算力总规模将超过3ZFlops，至2030年将超过20ZFlops。 来源：中国信息通信研究院、IDC、Gartner、TOP500 图2全球算力规模及增速 算力多元化发展持续推进。多样化的智能场景需要多元化的算力，以AIGC为代表的人工智能应用、大模型训练等新应用、新需求快速崛起都对算力提出更高要求。基础算力方面，在全球数据中心快速发展的推动下，基础算力规模持续增长，其中云计算、边缘计算等场景 2基础算力规模按照全球近6年服务器算力总量估算。全球基础算力=∑近六年（年服务器出货规模*当年服务器平均算力）。 3FP32为单精度浮点数，FP16为半精度浮点数，FP64为双精度浮点数。 4智能算力规模按照全球近6年AI服务器算力总量估算。全球智能算力=∑近六年（年AI服务器出货规模*当年AI服务器平均算力）。 5超算算力规模主要是基于全球超级计算机TOP500数据，并参考超算生产商的相关数据估算。 依然是基础算力的主要应用场景。根据IDC数据，2022年全球云计算IaaS市场规模增长至1155亿美元，同比上涨26.2%。智能算力方面，近年新推出的大语言模型所使用的数据量和参数规模呈现“指数级”增长，带来智能算力需求爆炸式增加。以GPT大模型为例，GPT-3模型参数约为1746亿个，训练一次需要的总算力约为3640PF-days，即以每秒一千万亿次计算，需要运行3640天。2023年推出的GPT-4参数数量可能扩大到1.8万亿个，是GPT-3的10倍，训练算力需求上升到GPT-3的68倍，在2.5万个A100上需要训练90-100天。现阶段训练主要依赖以A100/H100为代表的高性能GPU算力。超算算力方面，十年千倍定律依然在持续，橡树岭国家实验室（ORNL）的Frontier仍然是全球TOP500上唯一的百亿亿次级机器，通过优化GPU运行效率、提升系统能效比等方式，其运算性能从2022年首发时的 1.102EFlops，提升至2023年的1.194EFlops，提升幅度达到8.4%。随着人工智能技术产业的发展，基础算力、智能算力、超算算力相互融合渗透，云计算中心和超算中心加速部署GPU等智算单元，以满足越来越复杂多样的算力需求。 （二）算力产业繁荣发展 全球数字经济持续提速，服务器市场保持增长。整机方面，根据IDC数据，2022全球服务器市场出货量和销售额分别为1516万台和1215.8亿美元，同比增长12%和22.5%。戴尔在全球服务器市场上位居榜首，市场份额达到16.0%，HPE/新华三、浪潮、联想和IBM分 列二到五位，市场份额分别为11.1%、8.3%、6.4%和5.0%。芯片方面，服务器芯片市场仍被X86架构所主导但出现松动，ARM市场份额已达8%，较2021年增加6个百分点。英特尔在服务器用CPU领域的主导地位受到削弱，AMD市场份额持续提升。根据Counterpoint数据，英特尔、AMD市场份额分别为71%、20%。英伟达、亚马逊、华为、阿里等国内外巨头推出的自研ARM服务器CPU得到更大规模应用，预计未来ARM服务器市场份额将进一步提升，成为通用算力的重要补充力量。通用服务器受AI需求暴涨、全球整机支出向AI倾斜影响，通用服务器市场被进一步压缩，2023年上半年通用服务器市场和CPU市场规模均出现下滑，其中二季度CPU市场同比下滑13.4%，预期2023年通用算力增速将放缓。 训练数据规模和模型复杂度暴增，推动AI服务器需求急速增长。整机方面，据IDC数据，2022年全球AI服务器市场规模达183亿美元，同比增长17.3%，与全球AI整体市场（含硬件、软件及服务）增长率持平，依然是AI整体市场