中国算力发展指数白皮书（2023年）.pdf

No.202306中国信息通信研究院2023年9月中国中国算力发展指数算力发展指数白皮书白皮书(20232023 年年)前前 言言 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 180 EFlops，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302 EFlops，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:Artificial Intelligence Generated Content，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。目目 录录 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 图图 目目 录录 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 4 2022 年全球算力规模与 GDP 关系.12 图 5 2022 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 11 2017-2022 年移动互联网流量及月 DOU 增长情况.25 图 12 2016-2022 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 2.0.28 图 14 2022 年中国部分省份算力发展指数.32 图 15 2022 年中国部分省份算力规模分指数.34 图 16 2022 年中国部分省份基础设施算力规模.35 图 17 2022 年中国部分省份算力产业分指数.37 图 18 2022 年中国部分省份算力技术分指数.38 图 19 2022 年中国部分省份算力环境分指数.39 图 20 2022 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 中国算力发展指数白皮书（2023 年）1 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 34 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中国算力发展指数白皮书（2023 年）2 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。来源：中国信息通信研究院 图 1 算力发展研究体系 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（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 81 ZB，过去五年平均增速超过 25%。经中国信息通信研究院测算，2022 年中国算力发展指数白皮书（2023 年）3 全球计算设备算力总规模达到 906 EFlops，增速达到 47%，其中基础算力规模2（FP323）为 440 EFlops，智能算力规模4（换算为 FP32）为451 EFlops，超算算力规模5（换算为 FP32）为 16 EFlops。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 3 ZFlops，至 2030 年将超过 20 ZFlops。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。中国算力发展指数白皮书（2023 年）4 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3640 PF-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1.102 EFlops，提升至 2023 年的 1.194 EFlops，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（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 分中国算力发展指数白皮书（2023 年）5 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 整体市场增长的重要组成部分。在 2022 年上半年全球 AI 服务器市场中，浪潮、戴尔、HPE 分别以 20.2%、13.8%、9.8%的市占率位列前三，三家厂商总市场份额占比达 43.8%，联想和华为位列第四和第五，市场份额分别为 6.1%和 4.8%。芯片方面，根据 Precedence Research 数据，2022 年全球 AI 芯片市场规模为 168.6亿美元，其中英伟达占比超过 80%；全球 AI 服务器加速芯片市场主要被英伟达占据，市场份额超过 95%。传统芯片巨头积极应对大模型中国算力发展指数白皮书（2023 年）6 训练爆发机遇，持续加速完善 AI 芯片产品体系，抢占多样性算力生态主导权。英特尔发布第四代至强处理器 SapphireRapids，全面对人工智能算力进行加速；AMD 发布面向 AI 推理和训练芯片 MI300A；英伟达推出加载 Transformer 引擎芯片 H100。预期 2023 年全球 AI 算力规模将保持高速增长。2023 年上半年，在全球半导体市场低迷的背景下，以 GPU 为代表的 AI 芯片和 AI 服务器实现逆市增长，其中英伟达二季度营收同比增长 101%，实现翻番。据 Gartner 预测，2023 年全球 AI 芯片市场将同比增长 20.9%；据 TrendForce 预测，2023 年 AI服务器出货量将同比增长 38.4%。E级超算加速落地，超算厂商持续推出E级解决方案。整机方面，超算设备厂商纷纷加强产业整合和布局，在 TOP500 的榜单上，联想是目前最大的超级计算机制造商，共有 170 台6，全球占比 34%；HPE有 100 台入围，占比 20%，排名第二；浪潮、Atos、戴尔以 43 台、43 台、24 台分列三到五位，占比 8.6%、8.6%、4.8%。英特尔与美国阿贡国家实验室合作完成超级计算机 Aurora 安装，其可提供 2 EFlops的 FP64 算力，将成为全球首台每秒计算 200 亿亿次的超级计算机。英伟达发布超级计算机 DGX GH200，其算力规模达到 1 EFlops，支持万亿参数 AI 大模型训练。芯片方面，CPU 仍以英特尔和 AMD 为主，TOP500 榜单上使用英特尔 CPU 的超算高达 360 台，占比 72%，121 台使用 AMD 处理器，同比增加 28 台。此外异构计算芯片在超级 6其中一台为与 IBM 合建，一台为与富士通合建 中国算力发展指数白皮书（2023 年）7 计算机中应用越来越多，TOP500 榜单上共有 185 台超级计算机使用了加速器/协同处理器技术，同比增加 17 台。其中 168 台使用了英伟达芯片，11 台采用 AMD 芯片。（三）算力技术创新活跃（三）算力技术创新活跃 多技术协同升级推动先进计算持续发展。一方面，计算技术加速演进，异构计算成为智能计算周期高算力主流架构。在摩尔定律演进放缓、颠覆技术尚未成熟的背景下，以 AI 大模型为代表的多元应用创新驱动计算加速进入智能计算新周期，进一步带动计算产业格局的重构重塑。智能计算时代，搭载各类计算加速芯片的 AI 服务器、车载计算平台等将成为算力的主要来源。另一方面，先进计算体系化创新活跃，创新模式和重点发生转换，呈现出软硬融合、系统架构创新的特征。技术创新持续覆盖基础工艺、硬件、软件、整机不同层次，包括 4nm 及 3nm 工艺升级，互联持续高速化、跨平台化演进，软硬耦合加速智能计算进入 E 级时代。长期看，随着量子计算、光计算、类脑计算等前沿计算技术创新步伐的不断加快，2035 年后先进计算将逐步开启非经典计算规模化落地应用的发展阶段。中国算力发展指数白皮书（2023 年）8 来源：中国信息通信研究院 图 3 先进计算进入智能计算时代 人工智能计算芯片持续快速发展。一方面，以 GPU 代表的通用加速芯片更新架构工艺持续升级性能，同时专用加速芯片仍在不断发展。大模型训练助推人工智能芯片向更深更广的应用领域落地，全场景芯片解决方案不断升级迭代，英伟达通过升级 Tensor Core、引入Transformer 引擎等架构创新方法，更新迭代 CUDA 并行计算架构软件算子库，实现对多种应用领域良好的支持；谷歌升级针对张量运算定制开发的专用加速芯片 TPU v5e，单位价格具备 v4 加速芯片 2 倍的训练性能和 2.5 倍的推理性能，将成为支持 LaMDA、MUM、PaLM等大规模语言模型的全新主力产品。另一方面，芯粒（Chiplet）和高带宽内存（HBM）技术助力智能算力破局跨越发展。芯粒可以实现不同工艺制程、不同类型芯片间立体集成，实现更大芯片面积、更大存储容量和更快互连速度。英伟达发布的 GH200 超级芯片，将 72 核的Grace CPU、H100 GPU、96GB 的 HBM3 和 512 GB 的 LPDDR5X 集中国算力发展指数白皮书（2023 年）9 成，拥有高达 2000 亿个晶体管。HBM 已成为高算力芯片不可或缺的关键组成部分，SK 海力士通过 TSV 硅穿孔技术堆叠了多达 12 颗DRAM 芯片，实现带宽达 819 GB/s 的 HBM3 量产，成为英伟达高性能 GPU H100 主要供应商。前沿计算产业化螺旋式推进。存算一体、量子计算、光计算等前沿颠覆计算技术创新活跃，逐渐在部分领域展现出算力优越性，部分技术路线产业化进程加快。存算一体不仅能满足边缘侧低功耗需求，还具备大算力潜力，可应用于无人车边缘端以及云端推理和培训等场景。量子计算基础技术持续演进，谷歌将 53 个量子比特的超导量子计算系统扩展至 72 个量子比特，并且成功验证了量子纠错方案的可行性。量子计算在金融领域已取得初步商业化应用，在反欺诈、反洗钱等金融风控领域的场景具备比经典计算更快的计算速度和更高的客户画像精度。光计算方面，目前适用于人工智能等对计算精度要求不高场景的模拟光计算是主要技术路线，但包括量子、类脑等非经典计算路线也均在探索与人工智能的结合，光计算并不具备显著技术优势，部分光计算企业转向激光光源、光子网络等基础技术的研究，以寻求新应用领域的开拓。（四）算力赋能不断深化（四）算力赋能不断深化 算力不仅是电子信息制造业、软件和信息技术服务业、互联网行业、通信行业等信息技术产业快速发展的动力来源，也不断推进制造、交通、教育、媒体等传统产业数字化转型升级、带动产业产值增长、中国算力发展指数白皮书（2023 年）10 促进生产效率提升，并在商业模式创新、用户体验优化等方面发挥巨大作用。算力成为数字产业化发展的发动机。算力作为数字经济核心产业的重要底座支撑，算力供给体系和算力基础设施的建设带动上下游产业链迅速发展。集成电路方面，据 WSTS7统计，2022 年全球计算相关集成电路销售额为 1766 亿美元，同比增长 14%。服务器方面，2022年数据中心基础设施投资额稳定上涨，全球服务器市场销售额达1215.8 亿美元，同比增长 22.5%，单台服务器价值上升 9%。云计算方面，在算力上云、企业上云以及行业数字化转型的带动下，云原生技术加速发展，并与人工智能技术深度融合带动更广领域的应用前景。据 Garner 统计，2022 年全球云计算市场规模达 4910 亿美元，同比增长 20%，近两年平均增速 24%，持续保持高速增长态势。算力成为产业数字化转型的催化剂。算力的持续投入和算法模型、软件应用的快速演进为产业的数字化转型提供了强劲动力，算力正以一种新的生产力形式，直接改变生产方式本身。算力正加速向政务、工业、交通、医疗等各行业各领域渗透。在算力的加持下，工业数据的价值得以加速释放，智能引擎可以更好地优化生产资源、重构生产流程，提高制造业生产力。随着算力的提升，“车路协同”“车网互联”的智能网联汽车正加快发展，“安全、畅通、低碳、高效”的交通网络正在加速构建。算力对生产方式的改变已走进办公领域，微软率先发 7 WSTS，World Semiconductor Trade Statistics，世界半导体贸易统计 中国算力发展指数白皮书（2023 年）11 布 Microsoft 365 Copilot，作为一款基于 GPT-4 和 Microsoft Graph 的AI 办公助手，能够重复工作流程自动化，为用户提供了一种全新工作方式，提升工作效率，解锁生产力。算力成为全球经济增长的助推器。在数字经济时代，算力已成为继热力、电力之后新的生产力，能有效带动 GDP 增长，尽管全球 GDP增长普遍放缓，但数字经济依然保持强劲增长势头。2022 年全球算力规模增长 47%，名义 GDP 增长 3.8%，主要国家数字经济规模同比增长 7.6%，比 GDP 增速高 3.8 个百分点。全球各国算力规模与经济发展水平密切相关，经济发展水平越高，算力规模越大。2022 年算力规模前 20 的国家中有 17 个是全球排名前 20 的经济体，并且前五名排名一致，美国和中国依然分列前两位，同处于领跑者位置。与 2021 年相比，意大利、澳大利亚、巴西等国算力排名有所提升，世界第四快超级计算机“莱昂纳多”2022 年 11 月 24 日于意大利博洛尼亚正式上线，算力达到 250 PFlops。中国算力发展指数白皮书（2023 年）12 来源：中国信息通信研究院、IDC、Gartner、世界银行 图 4 2022 年全球算力规模与 GDP 关系（五）算力竞争持续加剧（五）算力竞争持续加剧 全球主要国家和地区持续加码推进算力发展。算力成为各国抢占发展主导权的重要手段，全球主要国家和地区纷纷加快战略布局进程。美国高度重视传统算力和新兴技术发展，通过国家投资和激励计划，持续巩固美国在半导体和前沿计算领域的全球领导地位。2022 年 8月，拜登正式签署芯片与科学法案，旨在巩固美国在半导体领域的地位，并强化算力基础设施应用和协同创新；2023 年国家量子计划增加对量子计算机科学和软件工程的研发投资，包括量子算法、应用程序、软件以及软件开发工具。日本从国家层面制定数据中心和量子计算技术发展战略。2023 年日本半导体、数字产业战略提出中国算力发展指数白皮书（2023 年）13 了“提高数据中心算力水平”、“战略性发展量子计算机”、“围绕云计算、量子经典混合计算、量子 AI 融合技术等推动下一代计算机发展环境建设”等多项发展建议。欧盟不断加大前沿计算技术研发和算力发展的投入力度。2022 年 7 月推出欧洲创新议程，支持量子计算打造影响力；2023-2024 年数字欧洲工作计划提出投入 1.13 亿欧元提升数据与计算能力。来源：中国信息通信研究院、IDC、Gartner、TOP500 图 5 2022 年全球算力规模分布情况 全球算力竞争加剧，全球化面临挑战。算力规模方面，经中国信息通信研究院测算，美国、中国、欧洲、日本在全球算力规模中的份额分别为 34%、33%、17%和 4%，美国、中国占比与 2021 年持平，其中全球基础算力竞争以美国和中国为第一梯队，美国在全球基础算力排名第一，其份额达 35%，中国以 27%份额排名第二，较 2021 年上升 1 个百分点；智能算力方面，中国、美国处于领先，按照近 6 年AI服务器算力总量估算，中国和美国算力全球占比分别为39%和31%；美国、中国、日本在超级计算综合性能指标方面优势明显，总算力份中国算力发展指数白皮书（2023 年）14 额分别为 47%、25%、13%。全球化方面，随着世纪疫情、地缘冲突等“黑天鹅”事件频出，全球化形势发生重大变化，世界各国均开始重视本土供应链稳定与安全，驱动全球产业链供应链格局体系发生重大变革。美西方发达国家均发布相关国家战略和政策，加大对本土产业链供应链培育和保护力度，限制关键材料、计算芯片、设计软件、制造设备出口，以维持在关键原材料、计算芯片设计、半导体制造设备等方面的领先优势，给算力技术创新及产业生态带来新挑战。二、我国算力稳步增长，算力赋能作用凸显 2022 年是“十四五”关键之年，我国在国内外多重超预期因素的冲击下，发挥超大规模市场优势，依然实现了算力规模和供给水平的稳步提升，发展环境持续优化，行业赋能效益日益显现，助推数字经济蓬勃发展。与中国综合算力指数(2023 年)围绕算力、存力、运力、环境等算力基础设施维度不同，本白皮书从算力规模、算力产业、算力技术、算力环境和算力应用等维度分析我国的算力发展水平，其中算力规模从基础设施侧和计算设备侧两个维度综合评估，更加客观、具象地描绘算力发展规模情况。（一）算力规模持续壮大，智能算力保持高速增长（一）算力规模持续壮大，智能算力保持高速增长 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，根据工信部数据，中国算力发展指数白皮书（2023 年）15 我国基础设施算力规模达到 180 EFlops，位居全球第二。一是数据中心规模大幅提升。据 数字中国发展报告(2022 年)数据，截至 2022年底，我国在用数据中心机架总规模超过 650 万标准机架，近 5 年年均增速超过 30%，平均上架率达 58%，在用数据中心服务器规模超2000 万台，存储容量超过 1000 EB（1EB=1024PB）。电能使用效率（PUE）持续下降，行业内先进绿色数据中心 PUE 已降低到 1.1 左右，最低已达到 1.05 以下，达到世界先进水平。二是智能计算中心加快布局。根据中国信通院统计，截至 2023 年 6 月，全国已投运的人工智能计算中心达 25 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，一方面为当地科研院所和企事业单位提供普惠算力，支撑当地科研创新和人才培养，另一方面结合本地智能产业发展需求，培育人工智能产业生态，推进人工智能应用创新。如西安未来人工智能计算中心已为 153 家科研机构和企业、高校提供公共算力服务，累计培养人工智能产业人才超过 1000 人次；天津人工智能计算中心于 2023 年 3 月正式上线，将孵化高水平具备核心竞争力的科研成果，打造天津“智港”人工智能示范应用。三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，2022 年我国HPC TOP100 榜单前十名中有 6 台是由服务器供应商研制、部署在网络公司、提供商业化算力服务的超级计算机。随着互联网公司加大对超算的部署力度，我国超算主体逐渐由政府主导转向商业主导，应用从过去主要集中于科学计算、政府、能源、电力、气象等领域转向云中国算力发展指数白皮书（2023 年）16 计算、机器学习、人工智能、大数据分析以及短视频等。新兴互联网应用领域对于大规模计算的需求急剧上升，超算与互联网技术的融合不断加速。从设备供给侧看，我国算力规模持续增长。经中国信息通信研究院测算，2022 年我国计算设备算力总规模达到 302 EFlops，全球占比约为 33%，连续两年增速超过 50%，高于全球增速。基础算力稳定增长，基础算力规模8为 120 EFlops，增速为 26%，在我国算力占比为40%，其中 2022 年通用服务器出货量达到 384.6 万台，同比增长 3%，六年累计出货量达到 2091 万台。智能算力增长迅速，智能算力规模9达到 178.5 EFlops，增速为 72%，在我国算力占比达 59%，成为算力快速增长的驱动力，其中 2022 年 AI 服务器出货量达到 28 万台，同比增长 23%，六年累计出货量超过 82 万台。根据预测，到 2026 年智能算力规模将进入每秒十万亿亿次浮点计算（ZFlops）级别。超算算力持续提升，超算算力规模10为 3.9 EFlops，连续两年增速超过 30%，其中 2022 中国高性能计算机 TOP100 排在第一名的性能是上年的1.66 倍，算力达到了 208.26 PFlops，联想、浪潮、曙光以 42 台、26台、10 台超算位列国内前三。8基础算力规模按照我国近 6 年服务器算力总量估算。我国基础算力=近六年（年服务器出货规模*当年服务器平均算力）。9智能算力规模按照我国近 6 年 AI 服务器算力总量估算。我国智能算力=近六年（年 AI 服务器出货规模*当年 AI 服务器平均算力）。10超算算力规模主要是基于全球超级计算机 TOP500、中国高性能计算机性能 TOP100 数据，并参考超算生产商的相关数据。中国算力发展指数白皮书（2023 年）17 来源：中国信息通信研究院、IDC、Gartner、TOP500、HPC TOP100 图 6 我国算力规模及增速 来源：中国信息通信研究院 图 7 我国算力内部结构（二）供给水平大幅提升，先进计算创新成果涌现（二）供给水平大幅提升，先进计算创新成果涌现 算力产业加速壮大升级。经过多年发展，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。当前，我国计算产业规模约占电子信息制造业的 20%以中国算力发展指数白皮书（2023 年）18 上，2022 年我国以计算机为代表的计算产业规模达 2.6 万亿元，计算技术国内有效发明专利数量位列各行业分类第一，产业高质量发展新格局正加快构建。一是整机市场份额不断攀升。通用计算领域，根据IDC 数据显示，浪潮、新华三、华为、中兴、宁畅排名我国服务器市场前五名，国产品牌市场份额合计接近 81%。智能计算领域，浪潮、新华三、宁畅排名我国人工智能服务器市场前三名，国产品牌市场份额达 79%，2022 年 MLPerf 基准评测中浪潮 AI 服务器获超半数赛道的冠军。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，鲲鹏生态、PKS 体系等计算产业生态日渐完善，覆盖底层软硬件、整机系统及应用等关键环节。算力创新能力不断提升。2022 年我国计算机领域发明申请近两万件，先进计算领域涌现出一批创新成果。一是基础软硬件持续突破。科技公司加速 GPU 芯片、AI 芯片自研，壁仞科技推出 BR100 系列GPU，单芯片峰值算力达到 PFlops 级别；天数智芯、沐曦、瀚博发布AI 推理芯片，支持 INT8、FP16 等多精度计算能力和视频编解码等功能；我国首个开源桌面操作系统“开放麒麟 1.0”正式发布，标志着我国拥有了操作系统组件自主选型、操作系统独立构建的能力。二是新兴计算平台系统加速布局。百度推出由 AI 计算、AI 存储、AI 容器中国算力发展指数白皮书（2023 年）19 三部分组成的百舸 AI 异构计算平台，具有高性能、高弹性、高速互联等能力。燧原科技发布针对人工智能算力应用场景的云燧智算机，集成 AI 加速硬件、管理平台及配套应用软件与服务，支持大规模并行训练和推理计算。三是前沿计算技术在实验和产业多维度突破。南方科技大学联合福州大学、清华大学研究团队在量子纠错实现突破，通过实时重复的量子纠错过程，延长了量子信息的存储时间，相关结果优于无纠错编码逻辑量子比特。本源量子发布量子计算化学编程软件包 pyChemiQ，可以帮助生物化学领域的研究人员通过量子计算的方式更快速地解决化学问题。我国推进“量子+经典”算力基础设施建设，国内首个量子人工智能计算中心太湖量子智算中心揭牌。（三）（三）发展环境发展环境完善完善优化优化，网络体系保障数据流动，网络体系保障数据流动 网络设施建设持续提升算力协同能力。2023 年中共中央、国务院印发数字中国建设整体布局规划，强调“促进东西部算力高效互补和协同联动”。在国家政策引导下，围绕算力枢纽节点的网络设施开始构建，中国移动、中国电信、中国联通纷纷加快了 400G 全光网络建设，连接东数西算枢纽节点。算力协同能力逐渐增强，据统计，目前全国已发布或建设 10 余个算力调度平台，主要由基础电信运营商、算力枢纽节点城市政府、企业及行业机构等主导建设。网络基础设施能力持续完善，截至 2022 年底，国内各省份平均互联网省际出口带宽达到 51 Tbps，年增速超 21%；已有 110 个城市建成千兆城市，5G 基站数量达 231.2 万个，实现市市通千兆，县县通 5G，村村通宽中国算力发展指数白皮书（2023 年）20 带；移动物联网终端用户数达到 18.45 亿，我国成为全球主要经济体中首个实现“物超人”的国家。来源：工业和信息化部 图 8 我国移动通信基站发展情况 算力投资出现小幅波动，预计仍将重回稳定增长态势。IDC 数据显示，2022 年我国 IT 支出规模保持 2.3 万亿元，同比下降 0.2%。主要原因是受到疫情冲击，供给侧企业的研发和生产受到一定程度的影响，造成技术升级减速，供应链紧张，项目实施周期拉长，整体上影响了 IT 支出。但是，当前人工智能、云计算、大数据等新一代信息技术仍处在与经济社会各领域加速渗透融合的阶段，产业数字化转型进程持续推进，工业企业“智改数转”加速落地，算力投资的核心驱动力并未减弱。以大模型技术为代表的新兴技术更进一步抬高了人工智能研发与应用中对算力的需求，成为推动算力投资的新引擎，将进一步延续甚至增强 IT 投资增长趋势。中国算力发展指数白皮书（2023 年）21 来源：中国信息通信研究院、IDC 图 9 我国 IT 硬件、软件、服务支出规模 加快建设的数据资源体系为算力发展提供源源动力。数据是数字经济时代新生产资料，是人工智能技术发展的养分，是拉动算力发展与应用的助推剂。我国数据资源供给能力不断提升，根据数字中国发展报告（2022 年）数据，2022 年我国数据产量已增长至 8.1ZB，同比增长 22.7%，全球占比达 10.5%，位居世界第二。截至 2022 年底，我国数据存储量达 724.5 EB，同比增长 21.1%，全球占比达 14.4%。数据资源流通体系不断完善，全国一体化政务数据共享枢纽发布各类数据资源 1.5 万类，累计支撑共享调用超过 5000 亿次。我国已有 208个省级和城市的地方政府上线政府数据开放平台。截至 2022 年底，全国已成立 48 家数据交易机构，较 2021 年新增 6 家，北京、上海、深圳等地加速探索数据交易与开发利用模式。中国算力发展指数白皮书（2023 年）22（四）赋能作用深入发挥，数实融合发展潜力广阔（四）赋能作用深入发挥，数实融合发展潜力广阔 随着我国算力规模的持续扩大，互联网、大数据、人工智能等与实体经济深度融合，算力应用的新业态、新模式正加速涌现，一方面算力正加速向政务、工业、交通、医疗等各行业各领域渗透，成为传统产业智能化改造和数字化转型的重要支点。另一方面，围绕“大算力+大数据+大模型”，智能算力成为全球数字化转型升级的重要竞争力。算力带动行业数字化转型和智慧城市建设加速深化。从应用领域看，我国算力应用已加速从互联网、电子政务等传统领域，向服务、电信、金融、制造、教育等行业拓展。在通用算力领域，互联网行业仍是算力需求最大的行业，占通用算力 39%的份额；电信行业加强算力基础设施投入力度，算力份额首次超过政府行业，位列第二。政府、服务、金融、制造、教育、运输等行业分列三到八位。在智能算力领域，互联网行业对数据处理和模型训练的需求不断提升，是智能算力需求最大的行业，占智能算力 53%的份额；服务行