2022-2023全球计算力指数评估报告

GLOBALCOMPUTING 2022-2023 全球计算力指数 2023年7月INDEX 评估报告 Contents 目录 核心观点02 引言04 数字经济持续增长，全球逐渐步入数字化新阶段 全球计算力指数综合评估结果08 全球计算力指数显著提升，领跑者国家保持优势，起步者国家数量缩减 行业计算力发展水平评估22 制造行业排名超越金融升至第二，各行业积极探索AIGC领域 计算力的经济影响30 计算力指数与经济理论共同验证，计算力是数字经济时代的核心生产力 计算力的社会价值39 计算力助力社会资源优化、城市安全提升、生物育种优化和可持续发展 行动建议43 建议各国加大国家层面算力基础设施投资，积极探索融合型算力服务 附录46 CoreViews 核心观点 12 据多家分析机构预测，2023年全球GDP增长率仅为2%，但企业对数字技术的发展仍保持乐观，从IDC的全球高管调研来看，仅18%的高管表示会降低IT支出，而36%的高管表示会在未来经济形势不确定的情况下增加IT支出，IDC预测数字化转型（DX）技术的支出将继续保持强劲增长，预测2023年增长率为16.9%。 3 领跑者国家在计算能力和基础设施支持两大子项比其他梯队国家有显著优势，美国由于超大规模互联网企业在算力投入上的大幅增长，2022年算力指数从77分增长到82分；中国受阻于疫情反复，2022年算力投入有所放缓，但整体增速仍高于GDP，算力指数从70分增长到71分。追赶者国家阵营主要由欧洲国家、日韩以及新加坡组成，印度在2022年对算力及新兴技术投入大幅增加，也跻身追赶者国家阵营。 数字经济在过去几年快速增长，成为经济增长的重要推动力，2022年十五个样本国家整体的数字经济占GDP比重达50.2%。从趋势预测来看，未来数字经济将继续稳定增长，2026年这一比重将达到54.0%。 4 在定价合理的情况下加大算力投资可能带来一国（或地区）稳态经济增长率的跃升。算力先发国家或地区的优势会随着算力投资比重的增加进一步获得强化。最新评估结果显示，十五个样本国家的计算力指数平均每提高1点，国家的数字经济和GDP将分别增长3.6‰和1.7‰。当计算力指数达到40分以上时，国家的计算力指数每提升1点，对GDP增长的推动力将提高到40分以下时的1.3倍；而当计算力指数值达60分以上时，国家的计算力指数每提升1点，其对于GDP增长的推动力将提高到40分以下时的3.0倍，对经济的拉动作用变得更加显著。 02 56 根据对样本国家的IT支出与数字经济、GDP的分析，IT支出每投入1美元，可以拉动15美元的数字经济产出，同时也可以拉动29美元的GDP产出。在全球多个行业的Top30企业中，IT投入的增加，也会带来实际收益，IT每投入1美元，在互联网行业可拉动22美元的营收额与2美元利润产出；在制造行业可拉动45美元的营收额和6美元利润产出；在金融行业可拉动38美元的营收额与5美元利润产出；在电信行业可拉动28美元的营收额和3美元利润产出。 7 以生成式AI为代表的AI计算未来将呈现暴涨态势。在IDC的预测中，全球AI计算市场规模将从2022年的195.0亿美元增长到2026年的346.6亿美元，其中生成式AI计算市场规模将从2022年的8.2亿美元增长到2026年的109.9亿美元。生成式AI计算占整体AI计算市场的比例将从4.2%增长到31.7%。在AIGC领域，人工智能算法和技术被应用于各种领域和行业，如自动驾驶汽车、医疗诊断、金融预测等。 各行业计算力发展水平总体呈上升趋势。整体来看，互联网行业依然在全球算力水平中领先于其他传统行业，Top5行业还包括制造、金融、政府和电信。对比上一年度，制造行业排名超过金融行业，排名第二，政府行业超过电信行业，排名全球第四。 8 绿色计算发展受到各国普遍关注。在中国，液冷服务器2021年的出货量在整个服务器市场的占比不到1.0%，大部分是来自国家科研项目和互联网数据中心的部署，2022年开始出现较大的增量市场，同比增速达305.2%。越来越多的传统行业用户开始部署液冷数据中心，IDC预测，2026年中国液冷服务器在整体服务器出货量中的占比将会超过10%，成为增速最快的服务器子市场之一。 03 Preface 一.引言 （一）数字经济规模稳步提升，助推全球经济复苏 （二）数字化优先成为企业核心战略 （三）算力成为各行业科技创新的重要支撑 （四）未来算力发展趋势 04 GLOBALCOMPUTING INDEX 2022-2023 全球计算力指数 评估报告 一 数字经济规模稳步提升，助推全球经济复苏 数字经济在过去几年快速增长，成为经济增长的重要推动力，2022年样本国家整体的数字经济规模占GDP比重达50.2%。从趋势预测来看，未来数字经济将继续稳定增长，2026年这一比重将达到54.0%。数字经济带来了跨国界的合作和全球市场的扩大，在全球范围内持续发展，并有望继续在经济复苏中发挥重要作用。然而，数字经济发展也面临一些挑战，如数据隐私和安全问题。因此，政府和企业需要制定适应数字经济发展的政策和战略，推动数字化技术的创新应用，以实现可持续的数字经济增长。 US$Billion100,000 90,000 80,000 70,000 60,000 50,000 40,000 30,000 20,000 10,000 0 2017-2026年样本国家数字经济占比趋势 50.9% 44.1% 55.9% 50.2% 38.5% 54.0% 46.0% 58.3% 28.1% 201720182019202020212022（BY）202320242025 2026 60.0% 50.0% 40.0% 30.0% 20.0% 10.0% 0.0% GDP数字经济整体发达国家发展中国家 二 数字化优先成为企业核心战略 从2022年开始，全球企业在数字化转型的浪潮下开始加速数字化进程，2023年将是企业数字化转型的拐点，即企业从数字化转型时代进入到数字化业务时代，开始逐渐步入数字化新阶段。 数字化转型（DX）时代 数字化业务时代 业务战略 数字化转型1.0 利用技术试部点分创变新革业务 数字化转型2.0 利用技规术模全化面创变新革业务 数字化优先 运营可可行持的续数创字新化业务 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 数字化业务时代来临的标志是全球数字化发展已经进入普及的临界点。根据IDC的研究，到2023年底，全球数字化转型支出占总体企业ICT支出中的占比将达到52%，全球52%的软件应用支出也将是SaaS模式；到2024年，全球拥有数字化技能的员工将首次超过非数字化技能员工，占比到51%。领先的数字化企业已经采用数字化优先策略，从数字化转型时代进入到数字化业务时代。IDC预测全球数字化转型（DX）技术的支出将继续保持强劲增长，预测2023年增长率为16.9%。 05 数字化业务时代的核心是发挥数据要素的价值，实现数据的业务化。数字化转型1.0阶段是利用数字技术做试点创新，数字化转型2.0阶段是把各类数字技术融合起来支持业务的规模化创新，两个阶段的核心是业务的数字化，目的是把数字技术作为工具降本增效。而数字化业务时代的核心是数据的业务化，充分发挥数据作为生产要素的价值，实现业务流程创新、客户体验创新、产品服务创新、商业模式创新和社会责任创新，进而实现高质量发展。2022年底到2023年的生成式AI（AIGC）的持续火爆也是数据价值由量变到质变的体现。 数字化业务时代有4大关键特征。特征一是践行数字化优先战略，即一个组织为了实现业务目标能够优先考虑各类数字技术的部署和应用，进而不断满足客户需求，提升组织竞争力；特征二是数字化举措由CEO和业务高管支持和推动，因为数字化业务涉及所有部门，CEO与业务高管的协同与推进成为必须；特征三是利用数字技术进行竞争与创新；特征四是数字化创新举措可大规模交付业务价值。 三 算力成为各行业科技创新的重要支撑 采用数字技术来推动业务变革，进而实现数字化转型已经成为企业发展的必由之路，随着数字技术的不断进步和发展，以及数据量的爆发性增长，强大的算力成为了实现创新和突破的关键要素。 人工智能受算力发展直接影响，在近期引起全球范围的广泛关注，尤其AIGC领域表现出强劲的市场潜力。在AIGC领域，人工智能算法和技术被应用于各种领域和行业，如自动驾驶汽车、医疗诊断、金融预测等。算力的发展不仅激发了数字技术的创新和突破，也推动了数字技术在各行各业的广泛应用与深度融合，为各行业能够实现科技创新提供了重要支撑。 在IDC的预测中，全球AI计算市场规模将从2022年的195.0亿美元增长到2026年的346.6亿美元，其中生成式AI计算市场规模将从2022年的8.2亿美元增长到2026年的109.9亿美元。生成式AI计算占整体AI计算市场的比例将从4.2%增长到31.7%。 全球生成式AI计算市场规模预测 otherAI计算 (＄Million)40,000 35,000 30,000 25,000 20,000 15,000 10,000 $23,152 $23,590 $23,674 生成式AI计算 5,000 0 $18,684 2$810292 $21,808 $2,946 2023 $5,466 2024 $8,203 2025 $10,988 2026 06 GLOBALCOMPUTING INDEX 2022-2023 全球计算力指数 评估报告 四 未来算力发展趋势 在数字经济时代，企业的未来越来越依赖于数据分析和应用所产生的价值。算力技术不断演进，围绕数据采集、传输、存储、管理、处理和利用等，能够帮助企业最大化释放数据价值，未来算力的发展具备以下主要发展趋势： 异构计算成为主流 企业需要为人工智能、机器学习和深度学习建设全新的IT基础架构，正在由CPU密集型转向搭载GPU、FPGA、ASIC芯片的加速计算密集型，且越来越多地使用搭载GPU、FPGA、ASIC等加速卡的服务器。协处理器能使企业拥有更高的并行计算和低延迟的计算能力，支持更大容量的内存，以满足当下实时负载增加的需求。此外，还可提供更多的外置硬盘插槽，并广泛支持NVMe/PCIe等协议，以满足数据洪流的需求。 边缘计算应用加深 随着物联网终端数量和数据量的爆发式增长，网络通信承受了巨大的压力。为了满足数据实时性、安全性以及大规模连接的业务需求，边缘计算成为云计算的重要补充。边缘计算将算力资源部署在离终端设备更近的位置，使得数据可以在本地进行处理，从而减少了数据传输到云端进行处理的延迟和网络带宽的压力。 智能网卡普及率扩大 在后摩尔时代，服务器CPU性能的提升放缓，跟不上对更快网络端口速度不断增长的计算需求。智能网卡有助于提高和加速网络中的服务器可用性、带宽性能和数据传输效率。AWS、MicrosoftAzure和阿里云等超大规模云提供商正在使用智能网卡来实现价格和性能改进。数据中心对高带宽、低时延的网络服务器，以及高虚拟网络转发性能的迫切需求，驱动着智能网卡的发展，同时智能网卡的发展也能减轻服务器CPU的负担，提高整体系统的效率。 机架密度提升 数据的爆发式增长对数据中心容量提出新要求，鉴于数据中心的空间限制，提高每台机架的资源投入是非常实用的解决方案，因此提高机架密度成为数据中心设计的一个重要趋势。然而，这也对数据中心散热提出了新的挑战，采用新型液冷技术将是应对这一挑战的有效方式。相较于传统的风冷技术，液冷技术具有降低能耗、维持系统性能稳定以及支持更高功率处理器的优势。 未来基础架构将是以数据为中心的计算架构 在数字化业务时代，数据的业务化是企业创新的核心。在融合架构2.0阶段已经实现了CPU同各种加速单元的协同，提升了计算的性能，但普遍采用PCIe互联的方式，存在内存地址空间隔离、不支持缓存一致、延迟高等问题；在融合架