第一節 2022年中國智能算力行業市場規模
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一、智能算力行業市場規模及增速
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發展數字經濟，算力是核心生產力，投資算力對于經濟增長有長期的倍增效應。根據《2021-2022全球計算力指數評估報告》，一個國家的算力指數平均每提高1點，數字經濟和GDP將分別增長3.5‰和1.8‰，當一個國家的算力指數達到40分、60分時，計算力對于GDP增長的推動力將增加1.5倍和3.0倍?！?/span>2022-2023中國人工智能計算力發展評估報告》指出，中國人工智能計算力繼續保持快速增長，2022年智能算力規模達到268百億億次/秒(EFLOPS)，超過通用算力規模。預計未來5年中國智能算力規模的年復合增長率將達52.3%。
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二、智能算力行業市場飽和度
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根據國家數據資源調查報告數據，2021年全球數據總產量67ZB，近三年平均增速超過26%。根據中國信通院援引的IDC數據，2025年全球算力整體規模將達3300EFlops，2020-2025年的年均復合增長率達到50.4%。結合華為GIV預測，2030年人類將迎來YB數據時代，全球算力規模達到56ZFlops，2025-2030年復合增速達到76.2%。
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GPT-4多模態大模型將引領新一輪AI算力需求的爆發，超大規模數據中心及超算數據中心作為泛AI領域的重要基礎設施支持，其數量、規模都將相應增長，帶動整個算力基礎設施產業鏈（如高端服務器/交換機、CPO技術、硅光、液冷技術）的滲透加速。
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據IDC數據，2021年全球AI服務器市場規模為156億美元，預計到2025年全球AI服務器市場將達到318億美元，折合人民幣約2000億元，預計22-25年CAGR將達19.5%。2021年中國AI服務器行業市場規模為350.3億元，同比增長68.6%，預計22-25年CAGR將達19.0%。
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三、影響智能算力行業市場規模的因素
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隨著以人工智能、物聯網、區塊鏈、AR/VR等關鍵信息技術逐漸成熟，社會中大量智能化場景將得到實現。根據羅蘭貝格報告，人工智能技術將推動無人駕駛、智能辦公、智慧醫療等場景的有效落地，物聯網技術將推動智能消防、智慧工廠、智慧農場、智能家居等場景落地，區塊鏈技術將推動應用于數字證書、信息加密等場景落地，AR/VR技術則可推動智慧商場、游戲、智慧課堂等場景落地。這些場景未來將在產業領域實現跨越式發展、助力各產業創新、增強產業數字化程度并增強市場活力，在政務領域幫助政府提升運行效率、提高城市管理水平、加強居民生活幸福度，在民生領域推動社會民生保障、創造宜居空間、實現可持續化發展，共同推動社會向智能社會發展。
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四、2023-2028年智能算力行業市場規模及增速預測
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2023年2月27日，《數字中國建設整體布局規劃》發布，《規劃》指出，要全面賦能經濟社會發展，一是做強做大數字經濟，二是發展高效協同的數字政務，三是打造自信繁榮的數字文化，四是構架普惠便捷的數字社會，五是建設綠色智慧的數字生態文明。中國智能算力規模將持續高速增長，預計到2026年中國智能算力規模將達到1271.4EFLOPS，未來五年復合增長率達52.3%，同期通用算力規模的復合增長率為18.5%。
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第二節 市場結構
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算力網絡的構建需要產業鏈各方參與者鼎力合作，在各領域、各環節和各層級優勢互補，通過技術與場景的滲透融合，共同推進算力網絡建設落地。整體上看，在算力網絡構建中運營商以提供頂層設計指導和基礎資源為主，而在資源納管、調度、安全、運維等軟件層面，以及算力交易商業模式和具體業務場景應用等領域均需要與各方參與者展開深度合作。從市場格局來看，當前中國整體算力網絡行業格局較為分散，CR5集中度不到50%。
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整機方面，數據顯示，2023年國內服務器規模將達到294億美元。中興通訊、浪潮、超聚變、HPE/新華三、紫光華山排名市場前五位，市場份額分別為25.6%、17.2%、15.57%、9.6%和7.3%。同時，清華同方、曙光信息、寶德計算、湘江鯤鵬、虹信軟件、寧暢信息等供應商也入圍相關項目。2023年初，隨著第四代英特爾強可擴展處理器的發布，主要制造商積極跟進相關服務器產品的發布，未來行業競爭態勢將愈演愈烈。
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芯片方面，仍然以X86架構為主，英特爾和AMD兩家市場份額合計占比超過95%。ARM服務器芯片產品因為具備較低的成本和功耗，在經歷了多年的推動后，在性能方面上面有了大幅度的提升。同時，數據中心市場擴大的背景，也為ARM架構進軍服務器市場提供了機會，目前已經成為市場的新秀。英偉達、亞馬遜、華為、阿里等國內外巨頭已陸續推出自研ARM服務器CPU，2022年第二季度ARM處理器約占服務器市場的7.1%，預計ARM處理器市場份額仍將不斷提升，到2024年接近10%。
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Al芯片方面，英偉達、英特爾、AMD等傳統芯片廠商憑借在芯片領域多年的技術積累，在人工智能領域積極布局，處于產業領先地位。而我國當前在AI芯片發展上仍處于起步階段，自主研發能力較弱。值得注意的是，近年來國家高度關注AI芯片產業的發展，發布系列產業支持政策，同時隨著AI技術的大規模落地應用，推動了人工智能芯片的發展，國內芯片廠商、整機系統廠商、互聯網廠商紛紛加速AI芯片的研發和產業化，算力產業格局有望重構重塑。
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第三節 市場特點
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一、智能算力行業所處生命周期
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智能算力行業所處正處于成長期。
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目前，我國算力產業鏈已經初步形成，涵蓋由設施、設備、軟件供應商、網絡運營商構成的上游產業，由基礎電信企業、第三方數據中心服務商、云計算廠商構成的中游產業，由互聯網企業、工業企業以及政府、金融、電力等各行業用戶構成的下游產業。
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工業和信息化部著力構建以新一代信息通信網絡為基礎，以數據和算力設施為核心，以融合基礎設施為重點的新型信息基礎設施體系，加快算力規劃制定，加強算力核心技術攻關，促進算力資源供需對接，培育算力新產業、新業態和新模式，取得積極成效。
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目前，我國算力發展規劃順次出臺，頂層設計逐步完善，算力設施建設有序推進，發展基礎不斷夯實，算力產業鏈條持續完善，算力賦能效應凸顯。中國信息通信研究院測算和相關行業報告，2021年我國互聯網數據中心服務市場規模超過1500億元，云計算市場規模超過2000億元，人工智能核心產業規模超過4000億元。
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二、技術變革與行業革新對智能算力行業的影響
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數字技術發展催生更多應用場景。以5G和人工智能為代表的技術進步和產品創新快速演進，加速與垂直行業深度融合，場景應用不斷得到優化與創新。
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人工智能加速與其他數字技術融合，改進優化了操作流程，并提供了超高的學習能力，極大提升生產效率；邊緣計算提升解決方案的效能，為程序提供了更快的響應以及更高的自主運行能力；5G技術通過部署無限網絡滿足更低延遲的通信需求；機器人在生產、危險工作環境操作、疫情防控中起到大范圍的協助作用。在數字經濟中，數據成為生產的關鍵要素，互聯網是基本載體，計算力則是提高生產力重要工具。隨著數字技術的創新以及人們對數字經濟發展的認識的不斷深入，對新技術的應用程度越來越深，數字經濟在新技術的深度融合下迎來高速發展的契機。
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數字技術走向大規模應用的決定性因素是算力，每一項新技術的落地應用，背后都是龐大的算力資源做支撐。隨著全球數字經濟持續增長，在經濟的比重越來越高，計算力作為數字經濟的核心生產力，增長必然更加迅猛。
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三、智能算力對我國的經濟拉動影響分析
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算力發展對我國GDP增長的拉動作用顯著。
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一方面，算力規模與經濟發展水平呈現出顯著的正相關關系。當前，算力已成為繼熱力、電力之后新的關鍵生產力，在算力作用下，生產力得到前所未有的釋放，算力規模越大，經濟發展水平越高。統計數據顯示，2021年，我國算力規模增長50%，數字經濟增長16%，GDP名義增長12.8%。與全球相比，我國算力對GDP增長的拉動作用顯著，在2016-2021年期間，我國算力規模平均每年增長46%，數字經濟增長15%，GDP增長9%；全球算力規模平均每年增長34%，數字經濟規模增長8%，GDP增長4%。
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另一方面，算力產業對我國經濟社會和產業能級的帶動作用日益增強。通過國家投入產出表模型計算，2021年以計算機為代表的算力產業規模達到2.6萬億元，約占電子信息制造業的20%，直接帶動經濟總產出2.2萬億元，間接帶動經濟總產出8.2萬億元。隨著"東數西算"工程全面啟動，算力資源提升到水、電、燃氣等基礎資源的高度，我國算力基礎設施建設持續提速，未來算力對我國經濟發展的提升作用將得到進一步提升。
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第四節 中國智能算力行業供需情況分析
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當下，國內投資者對于算力的認識尚處于較為初級的階段，目光局限于"IDC"+"服務器"兩大產業鏈中，短期由于國內互聯網產業"過冬"，2020年IDC行業擴建等影響，國內投資者對于"算力"過剩的擔憂影響了對于"算力革命"迫切性的認識。我們認為，一來算力并不能僅用大型IDC需求表征，其只代表集中式算力的規模；二來隨著自動駕駛，智能機器人，人工智能等新需求的快速成熟，邊緣側與終端側算力需求涌現，全球現有算力將快速進入"供不應求"的局面，算力革命已經迫在眉睫。
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究其根本，"算力革命"爆發的根本原因在于"供需失衡"，供給方面主要受到CPU發展極限、流量成本、碳排放等因素制約，集中式算力的邊際性價比正在減弱。需求方面，受到車聯網、AI等同時需要"海量數據處理"+"低延時"的行業帶動，算力需求將在未來呈現指數型爆發式增長。
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第五節 中國智能算力行業供給概況
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一、2020-2022年中國智能算力供給情況分析
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中國積極發揮體制機制優勢，對數據中心建設進行國家層面的一體化布局，相繼發布《"十四五"國家數字經濟發展規劃》、《"十四五"國家信息化規劃》、《關于加快構建全國一體化大數據中心協同創新體系的指導意見》《全國一體化大數據中心協同創新體系算力樞紐實施方案》、《新型數據中心發展三年行動計劃（2021-2023年）》等政策，加快構建算力、算法、數據、應用資源協同的全國一體化大數據中心體系。中國將建設全國一體化算力網絡國家樞紐節點作為重點，統籌建設面向區塊鏈和人工智能的的算力和算法中心，引導全國數據中心適度集聚、集約、綠色發展。中國計劃分兩批在8個地區建設全國一體化算力網絡國家樞紐節點，并在樞紐節點內規劃設立10個數據中心集群，劃定了物理邊界，并明確了綠色節能、上架率等發展目標。另外，面向AI應用對算力的龐大需求，政府層面推動智能計算中心有序發展，打造智能算力、通用算法和開發平臺一體化的新型智能基礎設施，主要面向政務服務、智慧城市、智能制造、自動駕駛、語言智能等重點新興領域。企業層面積極構建集約高效的智能計算中心這一新型算力生產供給形態。以南京智能計算中心為例，已運營系統的AI計算性能達每秒80億億次，僅南京當地可與算力中心構成生態的企業就超過300個，核心產業規模超過60億元，帶動相關產業規模近800億元。
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作為算力網絡的重要組成部分，算力基礎設施市場得到長足發展，包括高性能芯片、數據中心、網絡等基礎設施建設也為算力、應用以及產業發展提供可持續發展的保障。當前，我國已建成全球最大規模光纖和移動通信網絡，截至2022年6月底，我國5G基站數達到185.4萬個，5G移動電話用戶數超過4.5億戶，所有地級市全面建成光網城市，千兆光纖用戶數突破6100萬戶，啟動建設多條東數西算干線光纜，在用數據中心機架總規模超過500萬標準機架，服務器規模約2000萬臺，算力規模超過150EFlops。
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此外，近年來接連不斷的國際制裁導致圍繞算力的軟硬件國產替代全面提速，加上近期ChatGPT的火熱，人工智能行業再度引發市場關注，而因大模型訓練和應用的龐大算力需求，市場將目光聚焦到了AI芯片之上，國產化算力芯片的大規模應用逐步進入加速期，預計CPU和MPU兩類芯片的市場占比將大幅提升，并在2025年達到70％的自給率。
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二、2022年中國智能算力行業供給特點分析
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1、受到量子隧穿效應影響和商業化成本影響，硅基單核芯片制程將在3nm達到極限。
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硅基芯片晶體管的柵長在低于3納米時極易發生量子隧穿效應（其原理為，當柵長縮小到一定程度的時候，即使沒有加電壓，源極和漏極都接近互通，晶體管便失去了開關的作用，因而無法實現邏輯電路）。因此，通過更加先進的納米制程工藝提升單核芯片性能將面臨技術上的嚴峻挑戰。
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由于量子隧穿效應的存在，3納米后，單芯片成本將會急劇上升，根據華為與羅蘭貝格數據顯示，3納米制程手機端旗艦級SoC單芯片（以高通驍龍855為例）成本較7納米顯著增加約200美元，高昂的成本將會極大程度制約終端客戶需求，最終降低算力供給的增加。
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即使在能夠接受較高成本的大型數據中心等用戶中，處理器性能的提升依舊受到制約，受存儲、系統、軟件限制（性能）和單位算力功耗顯著上升（功耗）兩大因素影響，芯片核心數量將在128核達到上限。根據羅蘭貝格數據，現有的馮·諾依曼架構下，通過擬合不同核心數量的芯片計算能力樣本數據，我們發現多核處理器隨核數增長，算力增長的倍數快速下滑：從2核增至4核時，總算力可提升1.74倍，而當核數由128核增至256核時，總算力水平僅能提升已跌破1.2倍（1.16X），已顯著喪失經濟性。
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在單核性能以及多核提升帶來的雙重壓制下，大型數據中心帶來的增量算力邊際增量將會迅速遞減，而興建大型數據中心需要的土地，人力，時間成本將在海量算力時代制約"集中式"的算力發展。
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2、算力爆發的背景下，網絡性能限制和成本將會導致數據中心的算力難以滿足復雜場景下的需求。
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網絡帶寬及網絡時延共同決定了網絡信道的傳輸質量，影響到網絡算力的發揮。具體而言，"網絡化"算力的使用需要經歷終端與云端的數據雙向傳輸過程，這段過程是通過網關、基站、數據中心等不同網節點之間的信道所實現的，其中信道的容量決定了傳輸的速率（帶寬），信道的長度與材質決定了數據傳輸的時延，兩者共同影響了數據傳輸的效率。
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即使隨著當今5G網絡加速完善，無論從時延以及容量都相較于4G網絡出現了較大程度提升，但相對于未來社會的海量數據需求來看，完全依靠IDC提供算力支撐仍是效率較低的選擇，無論是智能駕駛對于時延的要求，亦或是傳輸高清視頻圖像等帶來的大額帶寬成本，都將進一步加劇"集中式"算力與"分布式"需求的錯配。
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3、算力高能耗與全球雙碳目標之間的矛盾
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隨著芯片制成逐漸接近量子隧穿效應發生的制程，當前主流芯片的能效比正在逐漸接近極限。單位算力功耗在過去10多年間經歷了顯著下降，但隨著硅基芯片工藝制程提升的難度凸顯，其進一步下探幅度有限，這意味著，等量算力的提升，即將對應等量能耗需求的提升。面對未來百倍的算力需求，高能耗問題將成為人類算力發展過程中的重要瓶頸。
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同時，隨著我國雙碳目標的提出，對于數據中心的耗電量，PUE值都提出了更嚴格的要求，截至2020年底，中國數據中心耗電量已經突破2000億千瓦時，能耗占全國總用電量的2.7%，隨著數據中心進一步擴容，算力需求進一步提升，解決數據中心能耗問題的需求也愈發迫切。在可見的未來，具備低時延特性的核心城市IDC供給將進一步被壓縮，如何通過有效的邊緣側處理手段，使得有限的核心城市算力資源得到充分利用，也是本輪"算力革命"急需解決的難題。
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朱夢華
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