算力 头豹词条报告系列

Leadleo.com 客服电话：400-072-5588 算力头豹词条报告系列 莫舒棋·头豹分析师 2023-08-31未经平台授权，禁止转载 版权有问题？点此投诉 信息传输、软件和信息技术服务业/互联网和相关服务/互联网数据服务/云计算 信息科技/软件服务 行业： 行业定义 算力行业是指以计算能力为核心，为其他行业或个人提供… AI访谈 行业分类 算力行业主要分类标准较多，其中根据算力资源提供商的… AI访谈 行业特征 中国算力行业呈现快速增长的特征。截至2022年，中国… AI访谈 发展历程 算力行业 目前已达到4个阶段 AI访谈 产业链分析 上游分析中游分析下游分析 AI访谈 行业规模 算力行业规模暂无评级报告 AI访谈数据图表 政策梳理 算力行业 相关政策5篇 AI访谈 竞争格局 中国算力行业的竞争格局呈现出激烈竞争的特点。该行业… AI访谈数据图表 摘要中国的算力产业正在以迅猛的速度快速发展，这一趋势体现在中国拥有丰富的计算资源供应商，包括阿里云、腾讯云、华为云等主要云服务提供商。截至2022年底，中国的算力核心产业市场规模已达1.8万亿元，并持续稳定增长。随着人工智能浪潮的涌现，预计中国的算力产业链上下游将共同经历迅猛的发展。在此背景下，中国的AI算力建设有望迎来迅速提升的阶段，预计到2027年市场规模将达到7.78万亿元，年复合增长率达34%。同时，随着龙头企业在技术研发、产品创新和生态系统建设方面的不断投入，以及其优势的持续扩大，这些企业有望继续在市场中占据领先地位。 算力行业定义[1] 算力行业是指以计算能力为核心，为其他行业或个人提供计算资源和技术支持的产业。算力在信息技术和云计算发展的背景下崛起的，其主要目标是满足日益增长的计算需求。在这个行业中，算力服务商提供了各种规模和类型的计算资源，包括计算机服务器、数据存储设备、网络带宽和图形处理单元（GPU）等。这些资源可以在云端或边缘节点进行部署，以满足不同客户的需求。与传统的计算设备购买和维护模式相比，算力行业的最大区别在于资源的灵活性和弹性。客户可以根据实际需求随时调整计算资源的规模和配置，而不需要受到硬件设备的 限制。此外，算力行业还提供了更高级的技术支持，如自动化管理、弹性扩展和资源监控等功能，从而为客户提供更加便捷和高效的服务体验。 [1]1：https://mp.weixin.… 2：新华县融 算力行业分类[2] 算力行业主要分类标准较多，其中根据算力资源提供商的不同，可以分为公共云服务提供商（如AWS、阿里云）、私有云服务提供商以及混合云解决方案供应商。根据计算资源的部署位置，可以将算力划分为云端算力和边缘算力。用途和应用：根据计算资源的应用领域，可以将算力划分为人工智能（AI）算力、大数据处理算力、 科学研究算力等。算力可以根据其用途和特点进行分类可分为通用算力、智能算力和超算算力。 按计算资源的应用领域分类 通用算力 通用算力主要指适用于一般性计算任务的处理能力，不特定于某一领域或特定应用。这种算力可以处理广泛的计算任务，涵盖了各种通用应用，如办公软件、网页浏览、基本的数据处理等。通用算力主要用于满足日常计算需求，适用于大多数普通用户和企业。 算力分类 智能算力 智能算力特指为人工智能（AI）和机器学习等智能化任务而设计的计算能力。这种算力强调对于大规模数据处理、模型训练和推断等复杂任务的优化。智能算力适用于各种AI应用，包括图像识别、自然语言处理、语音识别等，用于提供更智能、更自动化的功能。 超算算力 超算算力是指高性能计算集群，能够以极高的速度执行大规模复杂计算任务。这种算力用于解决科学、工程和研究领域的复杂问题，如气象预测、分子模拟、核能模拟等。超级计算力能够进行大规模并行计算，其性能超越了传统计算机，以满足科学和工程领域对高性能计算的需求。 [2]1：期刊《封面故事》 算力行业特征[3] 中国算力行业呈现快速增长的特征。截至2022年，中国云计算市场规模已达约4,550亿元人民币，预计未来几年将持续增长。中国拥有丰富的计算资源供应商，包括阿里云、腾讯云和华为云等主要云服务提供商，以及AWS、Azure等国际巨头。AI和大数据等新兴技术的发展推动了中国算力行业的快速扩张，政府对技术创新的支持和投入也为行业提供了强大的推动力。此外，中国算力行业在5G时代和边缘计算领域的布局也日益加深。综 上所述，中国算力行业在技术创新、市场规模和政策支持等方面都呈现出蓬勃发展的态势。 1多元化的需求趋势正在推动算力的多样化升级 算力领域呈现出云计算快速增长、智能算力不断演化以及超算发展十年千倍定律的趋势将为各领域带来新的挑战和机遇 基础算力方面，云计算持续保持快速增长和创新，2022年全球云计算市场规模相较2020年增长了74.9%至5,458亿美元，得益于行业数字化转型的推动，云原生技术得以广泛应用，促进了技术架构、应用效能和云化效益的全面提升，同时深化了云数融合、云智融合和高性能计算的发展。智能算力领域中，从人机交互到大算力预训练，再到信息采集，需求不断演化。人工智能的模型训练和推理阶段对算力需求差异显著，训练阶段强调高计算精度，推理阶段结合不同部署需求可采用低精度运算提升效率。至于超算算力，十年千倍定律仍在起作用，P级超级计算机成为超级计算机TOP500排行榜的门槛，而日本超级计算机富岳Fugaku则以高达53.7亿亿次浮点计算的峰值速度引领E级计算时代的到来。这一系列趋势将在未来塑造算力领域的演进，为各领域带来新的挑战和机遇。 [4 2智能计算中心已成为人工智能算力发展的核心方向 智能计算中心正日益受到战略重视，成为推动人工智能发展的关键支撑 近十年来，人工智能训练模型所需的计算资源急剧增加，每年的计算复杂度增长10倍，将人工智能计算推向主流地位。在中国的总算力规模中，智能算力的占比在2022年已超过50%，预计到2023年将增至70%。随着复杂模型和场景的崛起，对AI计算需求的扩展催生了针对智能计算的基础设施需求。智能计算中心应运而生，以最新人工智能理论为基础，采用先进的人工智能芯片，专注于满足多样化场景中的计算需求,并提供了共性算力、算数和算法服务的全新算力基础设施。政府、企业和研究机构对智能计算中心表现出极大的关注。国家发改委首次将智能计算中心纳入了算力基础设施的范畴，并提出了在全国布局10个左右区域级数据中心集群和智能计算中心的计划。这表明智能计算中心正日益受到战略重视，成为推动人工智能发展的关键支撑。 3推动绿色算力发展 启动期2001~2009 在这个阶段，随着互联网和数据中心技术的发展，云计算开始崭露头角。云计算为用户提供了弹性和 按需计算服务，成为一种新的商业模式。亚马逊AWS于2006年推出了首个公共云服务，引领了云计 算的浪潮。此后，阿里云、微软Azure、谷歌云等公司相继推出云服务，促进了算力行业的迅速发展。 为满足日益增长的算力需求，绿色低碳数据中心的发展势在必行，以应对性能提升所带来的能耗和环境挑战。 为满足日益增长的算力需求，CPU和GPU性能提升导致功耗和热量上升，催生了绿色算力的必要性。国家政策对数据中心和5G设施提出低能耗要求，要求PUE降低。因此，绿色算力发展是实现国家碳减排目标和节能降耗的关键举措。这需要从硬件、算法、数据管理、节能策略、系统和绿色能源等多方面综合考虑和优化。在面临日益增长的数据中心能耗问题时，建设绿色低碳的新型数据中心成为刻不容缓的举措，以支持可持续发展目标。中国数据中心用电量持续攀升，预计到2030年用电量将达到4,000亿千瓦时，占比提升至3.7%。为实现更绿色低碳的数据中心算力，需要通过网络绿色发展之路来寻求解决方案。具体通过提高算力效率、降低电能消耗比和充分利用绿色能源，中国可以推进数据中心的绿色化进程。 [3]1：期刊《封面故事》 [4]1：中国信通院 算力发展历程[5] 算力行业经过四个发展阶段，经过云计算概念的出现，到现在人工智能和大数据技术的飞快发展，算力行业正从快速发展逐渐迈向成熟阶段。在目前的发展状况下，云计算和边缘计算的融合为行业带来了更多的机遇和挑战。在技术的推动下，算力行业不断创新，提供更多种类、更高性能的计算资源和服务。随着人工智能、大数据、物联网等新兴技术的广泛应用，算力行业前景广阔，有望继续成为数字化时代的重要支撑产业。然而，行业 萌芽期1990~2000 算力行业起源于计算机的发展和普及。在此阶段，计算能力主要由企业自行购买和维护硬件设备来满 足内部业务需求。云计算和算力服务概念尚未形成。 在2000年代以前，算力行业主要以企业自行购买和维护计算设备为主要特征。行业整体还未形成云 计算和算力服务的商业模式，缺乏像今天的弹性、按需的计算能力。 也面临着数据安全、隐私保护、环境影响等方面的挑战。 该阶段算力行业的重要特征是云计算概念的提出和快速崛起。亚马逊AWS在2006年推出了首个公共云服务，这一事件标志着云计算概念的正式出现。云计算以其按需付费、弹性扩展等优势，彻底改变了传统的计算模式。企业不再需要大规模投入购买和维护硬件设备，而是可以通过租用云服务获得所需计算资源。这一创新为整个行业带来了巨大的变革和发展机遇，也为企业和个人提供了更加灵活和高效的计算解决方案。 高速发展期2010~2019 2010年代，云计算开始走向多样化发展阶段。除了公共云服务提供商，私有云和混合云模式逐渐兴 起。私有云满足了一些企业对数据安全和隐私的高要求，混合云则提供了更灵活的部署方案。这个阶段还见证了AI和大数据技术的快速发展，推动了算力行业向更高级别的计算资源迈进。 该阶段算力行业迎来了多样化发展阶段。随着云计算的普及，私有云和混合云模式兴起，满足不同用户需求。人工智能和大数据技术的迅速发展推动了算力行业向更高级别的计算资源发展。行业整体呈 现出多样化、高性能的特征。 [5]1：华为官网 震荡期2020~2023 当前，算力行业正处于边缘计算兴起的阶段。边缘计算旨在将计算能力更靠近数据源和终端设备，以 降低延迟并提高数据处理效率。随着5G技术的普及和物联网的发展，边缘计算有望成为新的增长点。云服务提供商纷纷布局边缘节点，以满足不断增长的边缘计算需求。 该阶段的算力行业进入了边缘计算兴起阶段。随着5G技术的普及和物联网的发展，边缘计算成为新 的增长点。云服务提供商纷纷布局边缘节点，将计算资源更靠近数据源和终端设备，降低延迟并提高数据处理效率。边缘计算对整个行业产生了深远的影响和重要的发展特征。 [7 算力产业链分析[6] 算力行业产业链包括上游、中游和下游三个环节，其中上游主要涉及芯片制造、服务器生产以及硬件设备制造，中游包括云服务提供商和数据中心运营商，下游主要是企业、机构和个人用户，包括科研机构、企业用户、开发者、游戏行业等，算力行业的产业链上中下游相互依存，互相促进，构成了一个完整的产业生态系统。 未来，算力行业向边缘计算发展和绿色可持续发展将是行业的两个重要趋势。随着物联网和5G技术的普 及，越来越多的数据需要在边缘设备上进行实时处理。因此，云服务提供商将向边缘计算发展，构建更多的边缘 上 中 节点，以满足边缘计算需求。同时，随着社会对环境保护的日益关注，算力行业将朝着绿色和可持续的方向发展。数据中心将采用更加能效高和环保的技术，减少能源消耗和碳排放，以降低对环境的影响。 生产制造端 芯片制造、服务器生产以及硬件设备制造商 上游厂商 中芯国际集成电路制造（上海）有限公司 聯發科技股份有限公司 查看全部 深圳市海思半导体有限公司 产业链上游 产业链上游说明 算力行业上游是整个产业链的基础，包括芯片制造、服务器生产以及硬件设备制造等环节。其中芯片制造和服务器生产是上游市场的主要组成部分。 算力行业上游市场在全球范围内存在较高的市场集中度，主要参与企业在全球和中国市场均占据重要地位。在全球范围内，台积电、三星电子、戴尔和惠普企