算力，经济发展的“新石油”

算力，已经是一种新经济“能源”，算力强则国力强，在GDP top20的国家中，有17个国家也是全球算力top20。

根据中国信通院，算力规模平均增长1%，将撬动数字经济增长0.4%、GDP增长0.2%；算力产业每投入1元，带动经济产出3至4元。

算力支撑着我们日常生活中的各种数字服务，在线购物、移动支付、社交网络、视频流媒体等，它也推动着人工智能、大数据、云计算等新兴技术的发展。算力在促进科技创新、推动产业转型升级、引领经济社会发展上都起着至关重要的作用。

一.一些数据

2016-2022 年期间，我国算力规模平均每年增长 46%，数字经济增长 14.2%， GDP 增长 8.4%。根据 IDC 数据，2022 年中国智能算力规模达 259.9 每秒百亿亿次浮点运算 (EFLOPS) ，全球占比约为33%。2023 年将达到 414.1 EFLOPS，预计到 2027 年将 达到 1117.4 EFLOPS(基于 FP16 计算)，2022-2027 年复合增长率达 33.9%。2022 年全国数据中心能耗总量为 2700 千瓦时，占全社会总耗电量的 3.1%左右，预计 2025 年数据中心耗电量将占全社会耗电量 的 5%以上。截至2022年底，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过2000万台，存储容量超过1000EB。截至2023年6月，全国已投运的人工智能计算中心达25个，在建人工智能计算中心超20个。据 IDC等预测，到 2025 年，人工智能核心产业规模超过 4，000 亿元，带动相关产业规模超过 5 万亿元;到 2030 年，人工智能核心产业规模超过 1 万亿元，带动相关产业规模超过 10 万亿元。2020 年至 2030 年我国人工智能核心产业规模的年均复合 增长率达 20.9%、带动相关产业规模的年均复合增长率达 25.9%。从全球来看 ，全球算力保持高速 稳定增长态势，2021年全球计算设备算力总规模达到615EFlops， 增速达到44%，其中基础算力规模为369EFlops，智能算力规模为 232EFlops ,超算算力规模为14EFlops。

2023年到2025年，全球新增数据量将超过过去30年之和，数据激增将使数据存储、传输和处理的所需算力呈现指数级增长。到2030年，全球算力规模达到56000EFLOPS。

二.算力全产业

芯片是算力的基础，在算力软硬件方面的投入上，芯片的占比超过85%。

CPU在2019-2021年间以6.91%的平均增速稳步快速增长，预计到2027年中国CPU市场规模将达710.75亿元。从算力的角度来看，因为Dennard缩放定律接近极限和暗硅效应，CPU的算力目前将到达瓶颈，背后意味着通用计算时代的终结。（Dennard缩放定律，又称摩尔定律的功率篇，是指随着半导体工艺制程的缩小，单位面积的晶体管数量会增加一倍，晶体管的功耗会减小一半。暗硅效应是指在芯片中，有很大一部分晶体管处于闲置状态，没有被充分利用。随着半导体工艺制程的不断缩小，暗硅效应将变得更加严重。）GPU据 Global Market Insights 数据，全球 GPU 市场预计将以 CAGR 25.9%持续增长，2030 年将达到 4000 亿美元规模。目前，GPU 提供核心计算能力是自动驾驶算力升级趋势关键；GPU 已也是 AI 加速芯片通用性解决方案，提供大语言模型推理训练所需的海量算力。可以说，现在是GPU掌舵AI算力的时代。存储器2023 年全球存储芯片市场规模将达到 1675 亿美元，其中中国存储芯片市场规模将达 6492 亿元。服务器根据IDC数据，2022年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%。2022年全球AI服务器市场规模为183亿美元。

IDC服务2019-2021年，中国数据中心市场规模复合增长率为31%。预计到2026年，IDC营收将超过5000亿。边缘计算乐观估计，中国边缘计算服务器产业2026年市场规模达到2,214.81亿元，2027年市场规模达到2,879.25亿元，2023- 2027年复合增长率为39.80%;边缘计算是相对于云计算而言的，为减少数据传输的延迟和带宽需求，提高数据的处理速度和效率，在靠近数据源的地方对数据进行处理和分析。算力应用互联网、制造业、金融行业，是目前算力应用Top3行业。

三.美国和欧盟的算力状况

美国

美国能源部智能计算中心在构思、设计、建造及运维方面全球领先。美国能源 部下属的橡树岭国家实验室、劳伦斯·利弗莫尔国家实验室以及 IBM、NVIDIA 公 司成立超级计算机卓越实验中心，联合开发新一代 HPC 计算机，使用 IBM 的 Power 处理器及 NVIDIA 的 Teslak 加速卡，浮点性能至少 10 亿亿次，最高的可 达 30 亿亿次，主要研究核武器、核安全、天文、能源、气候、宇宙、新能源等领域。量子计算成为美国智能计算发展的新重点。1)政府端:2020 年 7 月，美国白宫 科学技术政策办公室和美国国家科学基金会(NSF)宣布投资 7500 万美元在全国 建立三个量子计算中心。新的研究所获得 2500 万美元的资金用于量子计算领域的 研究和开发，开发量子计算领域的内容，以帮助增加该领域的人才储备，带动该领 域发展。三个量子计算中心将分别建立在不同的大学，且每个中心所攻坚的方向不 尽相同。2)企业端:美国互联网企业也在布局量子计算中心。2020 年 8 月，亚 马逊宣布全面上市量子计算管理服务平台 Braket，这是一个探索和设计新颖的量子算法开发环境全面管理的亚马逊网络服务(AWS)的产品。客户可以点击 Braket 来对在云中运行的模拟量子计算机上的算法进行测试和故障排除，以帮助验证其 实现，然后在 D-Wave，IonQ 和 Rigetti 的系统中的量子处理器上运行这些算法。欧盟AI 是欧盟发展智算的重要动力，同时欧盟重视面向未来的量子计算等技术。1)2020 年 10 月，欧洲云计算平台“GAIA-X”项目正式发布:旨在为欧洲提 供“强大、具有竞争力、安全可靠的数据存储基础设施”，以减少整个欧洲对国外 云厂商的依赖。GAIA-X 云计算平台将于 2021 年正式上线。2019 年 4 月，欧盟 设立一项新的 92 亿欧元资助计划——“数字欧洲计划”，以确保欧洲应对各种数 字挑战时有具备所需的技能和基础设施。2020 年 12 月，欧盟拟为“数字欧洲” 计划拨付 75 亿欧元，其中 22 亿欧元用于超级计算，21 亿欧元用于人工智能。该 计划具体包括:在 2021 年底前至少收购 1 台百万兆级超级计算机;在健康、制造 和能源等领域建立可用于人工智能的全欧数据空间及测试设施;部署泛欧量子通 信基础架构并支持建立网络安全产品认证计划;专设人工智能、高级计算和网络安 全硕士计划等。2)2020 年 9 月 18 日，欧委会针对欧洲高性能计算联合执行体 发布了新章程:拟投资 80 亿欧元支持以百亿亿次计算和量子计算为主的新一代超 级计算技术和系统的研究和创新，并培养必备的基础设施使用技能，为欧洲打造世 界级的超算生态系统奠定基础，维持并提升欧洲在超算和量子计算领域的领先水 平。EuroHPC 主要聚焦 5 大核心领域，分别是基础设施、超算服务的联合、技术、 应用，不断拓展的用途与技能。

四.可能的算力未来：量子计算浅介

量子计算的原理简单提炼是三个关键词：量子比特、量子纠缠和量子算法。量子比特：量子计算机的基本计算单位是量子比特，它可以同时处于0和1两种状态，即叠加态。量子纠缠：两个或多个量子比特可以相互纠缠，这意味着它们的狀態相互关联，即使相隔很远也是如此。量子算法：量子计算机使用特殊的算法来处理数据，这些算法可以充分利用量子比特的叠加态和纠缠特性，从而实现比经典计算机更快的计算速度。量子计算与传统计算机（经典计算机）的区别在于，量子计算机利用量子比特进行计算，而经典计算机利用比特进行计算。量子比特可以同时处于多个状态，即叠加态，而比特只能处于0或1两种状态。这使得量子计算机具有强大的并行计算能力，可以解决经典计算机难以解决的问题。

量子计算机目前主要分为三类：传统量子计算机、模拟量子计算机和光量子计算机。技术相对成熟写的是传统量子计算机。以目前的量子技术来看，量子计算首先应用的领域很可能是以下几个：密码学：量子计算机可以破解目前最常用的加密算法，如RSA算法和ECC算法。药物研发：量子计算机可以模拟分子的行为，设计出更有效的药物。材料设计：量子计算机可以模拟材料的性质，帮助发现更坚固、更轻便、更节能的新材料。金融科技：量子计算机可以用于金融风险评估、投资组合优化和欺诈检测等。

五.算力领域的主要企业

英伟达英伟达在全球人工智能芯片市场占据主导地位，市场份额超过80%。英伟达在全球GPU芯片市场也占据主导地位，市场份额超过90%。英伟达的GPU芯片已被全球超过1000家超级计算机中心采用，其中包括全球TOP500超级计算机中的大多数。亚马逊亚马逊是全球最大的云计算提供商，拥有超过200个数据中心，分布在全球26个国家和地区。亚马逊的拥有近5000万台服务器，算力规模相当于全球计算能力的10%。亚马逊的云计算平台AWS (Amazon Web Services) 是全球最大的云计算平台，占据超过30%的市场份额。全球人工智能市场，亚马逊也占据了13%的市场份额微软微软拥有1800万台服务器，算力规模相当于全球计算能力的6%。微软是全球云计算市场的第二大玩家，占据着21%的市场份额。在全球人工智能市场，微软也占据了11%的市场份额。微软的人工智能平台Azure AI已经训练了超过100万个机器学习模型。Google谷歌拥有1300万台服务器，相当于全球计算能力的4%。谷歌是全球云计算市场的第三大玩家，占据了10%左右的市场份额。在全球人工智能市场，谷歌差不多也占据了10%的市场份额。谷歌的数据中心分布在全球76个国家和地区。华为华为是全球云计算市场的第五大玩家，占据了3%的市场份额。以2022年第一季度数据来看，华为在全球人工智能市场占据了2%的市场份额。截至2023年2月，我国已投入运营和在建的人工智能中心有23个，其中16个由华为参与建设，使用华为昇腾作为底层技术支持。AI算力芯片的国内外主要企业

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