一、产业端：算力形态迎改变，大模型带动智算需求激增
（一）算力时代，形态迎结构性转变
算力是衡量计算机系统处理数据能力的指标，根据不同计算形态可分为通用、智能和超 级算力。算力通常用来描述一个系统执行算法、处理信息、进行计算的速度和效率。根 据《智能算力产业发展白皮书》，由于不同应用场景下所需的计算精度不同，算力通常可 以分为：通用算力、智能算力和超级算力，对应的计算模式分别为：基础计算、智能计算 和超级计算。当前，得益于人工智能领域的迅猛进展和政府政策的有力支持，智能算力 的体量及其在总体算力中所占的比重正日益增加，计算需求正逐渐由传统的通用计算模 式转向更为先进的智能计算模式。（1）通用算力：由 CPU 芯片驱动的服务器所提供的计算能力，不特定于某项专业计算 或应用，而是可以广泛应用于日常的数据处理和分析。通用算力适用于基础通用计算任 务，如云计算、边缘计算等，为移动计算、物联网等提供支持。（2）智能算力：利用 GPU、FPGA、ASIC 等专为人工智能设计的处理器加速计算平台所 提供的算力，它主要用于 AI 模型的训练和推理过程。智能计算中心能够根据不同业务领 域对算力的具体需求，提供定制化的计算资源。在 AI 模型训练和推理中，处理文本、语 音、图像或视频等任务时，需要单精度、半精度乃至整数精度的智能计算能力。（3）超级算力：由超级计算机和其它高性能计算(HPC)集群提供的算力，它用于执行科 学前沿领域的复杂计算任务，如行星模拟、药物分子结构设计、基因序列分析、宇宙物 理学、气象学研究、航空航天等，这些领域需要执行大量高精尖的双精度计算。此外，不 同的超级计算机可能采用不同的处理器、加速器和软件框架，这使得其商业化服务的进 入门槛较高。
AI 大模型具有训练和推理两个阶段。在训练阶段，模型参数和训练数据是大模型的训练 准备，AI 大模型的性能一般会随着模型参数和训练数据量的增加而增加，模型参数达到 一定数量会使 AI 大模型性能取得突破性进步，高质量、干净的数据集对 AI 大模型性能提升作用显著；预训练和微调是 AI 大模型的主要训练方式，充分且高难度的预训练能显 著提高 AI 大模型性能，Prompt、Fine-tune 是目前主要的微调工具。在推理阶段，AI 大 模型会使用前向传播算法、反向传播算法、梯度下降算法等算法生成输出结果，并在过 程中提高模型性能。AI 大模型的训练和推理阶段均具有大量算力需求，随着大模型参数 量的上升，市场算力需求快速提高。
AI 大模型参数激增，推动我国智能算力规模快速增长。当前 AI 技术正加快融入千行百 业，超大规模 AI 模型和海量数据对算力的需求也持续攀升。云游戏、元宇宙、VR/AR 等 新应用场景加速发展，大模型的训练和推理过程进一步带动算力需求爆发，同时也推动 算力需求由通用性 CPU 算力向高性能 GPU 算力发展。据 IDC，2022 年，我国智能算力 规模达 268 EFLOPS，预计 2026 年达 1271.4 EFLOPS，进入每秒十万亿亿次浮点计算 级别，2022-2026 年 CAGR 达 47.6%，远超通用算力增速。
我国智能算力市场份额显著增加，2025 年占比有望达 35%。据信通院数据，截至 2023 年 6 月，智能算力占据我国整体算力的 25.4%，智算规模同比增长 45%，智算增速比整 体算力的增速高 15 个百分点。随着人工智能技术的不断进步，特别是大型 AI 模型的快 速发展，智能算力的需求正在迅猛增长。预计在未来几年内，智能算力的市场份额将显 著增加，到 2025 年，其占比有望达到 35%。
2、AI 服务器，算力重要载体
AI 基础设施建设阶段，人工智能服务器为人工智能市场主力军。人工智能支出可分为硬 件、软件和服务三大部分。据 IDC 统计，现阶段中国市场倾向于首先投资硬件，预计中 国人工智能支出中硬件占比到 2026 年之前将一直保持 50%以上的份额；中国在 AI 硬件 支出份额方面，AI 服务器占最大份额，超过 80%。
人工智能服务器市场增速超过整体人工智能市场增长。据 IDC，2021 年全球/我国 AI 服 务器市场规模分别为 156.3/59.2 亿美元，在 ChatGPT 及相关应用加持下，AI 服务器市场 快速增长。2023 年，我国 AI 服务器市场规模为 91 亿美元，同比增长 82.5%；智能算力 规模或达到 414.1EFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算），同比增长 59.3%。IDC 预计 2026 年 全球/我国 AI 服务器市场规模将达 347.1/123.4 亿美元，2021-2026 年 CAGR 为 17.3%/15.8%。
3、AI 芯片，算力供应核心
芯片是服务器的主要成本构成部分。从服务器成本拆分来看，芯片在基础型服务器中约 占总成本的 32%，在高性能或具有更强运算能力的服务器中，芯片相关成本占比可以高 达 50%到 83%。
芯片是算力供应的核心。AI 训练是在个人电脑或者服务器上，利用高性能处理器（如 GPU、 CPU、FPGA、NPU 等）完成模型训练过程。AI 芯片根据其在网络中的位置可以分为云 端 AI 芯片、边缘及终端 AI 芯片。其中，以 GPU 用量最大，据 IDC 数据，预计到 2025 年GPU 仍将占据AI芯片80%市场份额。随着算力中心的增加以及终端应用的逐步落地， 有望带动 AI 芯片需求持续上涨，据中商产业研究院数据，2023 年我国 AI 芯片市场规模 已达 1206 亿元，2024 年有望达到 1412 亿元，2019-2024 年 CAGR 达 64.84%。
2020-2024 年我国 GPU 年复合增速有望超 30%。作为通用型人工智能芯片，GPU 在并 行计算能力方面表现出色，特别适用于需要大量并行计算任务的场景。近年来，国内 GPU 市场正处于快速增长阶段。根据中商产业研究院数据，2023 年中国 GPU 市场规模为 807 亿元，同比增长 32.78%；预测 2024 年中国 GPU 市场规模将增至 1073 亿元，2020-2024 年 CAGR 达 32.8%。作为对照，根据智研咨询，全球人工智能 GPU 市场 2020-2024 年年 复合增速也达到了 30.73%。
按下游分，互联网占据超 5 成比重，安防/政府占据 3 成，2019/2024 年占比无大变化。按厂商分，据 IDC 数据，2023 年浪潮、新华三、宁畅销售额位居前三，占据了 70%以 上的市场份额；浪潮、坤前、宁畅出货台数位居前三名，占有 50%以上的市场份额。
国内主要芯片国产化率，分类别来看，射频芯片、移动通信终端、模拟芯片、闪存、微 控制器、内存、可编辑逻辑器件的国产化率分别为 40%、24%、15%、5%、3%、1%、 1%。考虑到 GPU 芯片指令集复杂程度相对较低，国产化率预计在 10%左右。
二、政策端：智算上升为国家战略竞争点，中央及地方政府加大政策支持力度
（一）美国政府再升级高端芯片出口限制
美国限制层层加码，短期或影响高端芯片产业发展。近年来，针对芯片、先进计算等领 域，美国通过出口管制、实体清单，法案等方式出台了一系列限制措施，包括调整高性 能芯片受限参数、防止芯片厂商绕过限制等，芯片管制措施持续升级。
（二）国家政策支持，算力自主可控势在必行
普惠大众的智算是 AI 发展的基础资源，算力自主可控势在必行。据国家信息中心数据， 未来 80%的场景都将基于 AI，其中所占据的算力资源将主要由智算中心提供，普惠大众 的智算将要像水、电一样驱动科技发展。AI 是中美两国科技竞争的重要领域，在 AI 的 三大技术：数据、算法、算力中，中国的数据优势较为明显，但是算法和智能算力明显落 后。智能算力的稀缺和昂贵，已成为制约 AI 发展的核心因素。在全球算力竞争日益激烈 的背景下，部分国家或地区通过多种策略实现对算力中心发展的控制，我国算力自主可 控势在必行。
顶层设计，算力基础设施发展目标逐步推进。2023 年 10 月 8 日，工业和信息化部、中 央网信办、教育部、国家卫生健康委、中国人民银行、国务院国资委六部门联合印发《算 力基础设施高质量发展行动计划》，从计算力、运载力、存储力以及应用赋能四个方面提 出了到 2025 年发展量化指标，将全面推动我国算力基础设施高质量发展。
专题会议，奋力打造 AI 大模型产业集群。2 月 19 日，国务院国资委召开“AI 赋能产业 焕新”中央企业人工智能专题推进会，提出中央企业要主动拥抱人工智能带来的深刻变 革，将加快发展新一代人工智能摆在更加突出的位置，不断强化创新策略、应用示范和 人才集聚，打造人工智能产业集群。同时，借助需求规模大、产业配套全、应用场景多等 优势，抢抓人工智能赋能传统产业，加快构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享 的智能经济形态。会议再次提及了“AI+专项行动”，要加快构建一批产业多模态优质数 据集，打造从基础设施、算法工具、智能平台到解决方案的大模型赋能产业生态。会议强调，中央企业要把发展人工智能放在全局工作中统筹规划，深入推进产业焕新， 加快布局和发展人工智能产业。继续夯实发展的基础和底座，将主要资源投入到最需要 的领域，加速建设一批智能算力中心，推动各个央企之间的协同创新。
（三）多地政府细化目标，智算中心建设如火如荼
鼓励适度超前建设，各地政府出台智能算力相关政策。2024 年 3 月，政府工作报告中提 出“适度超前建设数字基础设施，加快形成全国一体化算力体系”。地方政府层面，多个 省市已经响应国家政策，为更好推进算力基础设施建设，北京、河北、宁夏、成都等各省市陆续出台相关政策，科学规划发展方案，确保项目建设与地区经济发展情况相适应。
配合“东数西算”工程，智算中心建设如火如荼。2021 年，国家发改委等四部委联合发 布《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》，启动实施“东数西算”工 程，构建国家算力网络体系，明确提出在 8 个地区布局全国算力网络国家枢纽节点。沿 着这一算力网络“地图”，各地智算中心正加速建设。2023-2024 年，北京、哈尔滨、成 都、广州、杭州、长春等多地持续发布智算中心相关招标公告，金额大多在亿元以上且 招标单位基本都有国资背景。
智算中心起步算力目标为 100P，布局逐步向中西部拓展。根据国家信息中心与相关部门 于 2023 年 1 月联合发布的《智能计算中心创新发展指南》相关数据，我国超过 30 个城 市正在建设或提出建设智算中心。根据国家信息中心大数据发展部与相关部门于 2024 年 7 月发布的《智能算力产业发展白皮书》，当前已建成的、在建中的和规划的中心数量已 超 40 家。一般智算中心的起步算力目标是 100P，整体布局以东部地区为主，并逐渐向中 西部地区拓展。
各地智算中心建设大多数采取“政府主导+企业承建”模式。政府结合业务需求与企业规 模等因素进行综合考量、选取合适的承建单位。智算中心主要分为“企业自建模式”与 “政府主导+企业承建”模式。智算中心具有高投入、对地方经济发展具有高影响等特点, 因此 30 多座城市的智算中心建设项目大多数由政府主导,并紧密配合“东数西算”等建设 指引的推进节奏,用于支持地方产业 AI 化、AI 产业化以及智能化治理。中科曙光、华为、 百度、商汤、腾讯、阿里、浪潮信息和寒武纪等众多厂商参与建设。
根据 IDC 圈不完全统计，截至 2023 年底，全国带有“智算中心”的项目有 128 个，其中 83 个项目有规模披露，超过 7.7 万 P；不同智算中心的规模差异较大，算力规模一般在 50P、100P、500P、1000P；也有规模高达 12000P 以上。从项目规模来看，智算中心项目中 63%的项目算力规模小于等于 500P，17.7%的项目算 力规模为 500-1000P，总体呈现小规模、多层次的态势；同时也说明，智算中心处于发展 的探索期，大量企业纷纷进入市场。
2023 年我国算力中心建设规模和数量持续攀升。受益于新质算力基础设施发展机遇，我 国算力中心建设规模不断扩大。根据中国信息通信研究院发布的数据显示，过去三年我 国算力中心的机架数量年复合增速约 30%。截至 2023 年，我国算力中心的机架总规模已 超过 810 万架，算力总规模达到 230EFLOPS，在全球排名中稳居第二，我国在算力基础 设施建设上取得显著成果。
2024 年我国智算中心招投标项目呈逐月递增态势，单体金额规模大幅增长。根据数智前 线数据，2024 年 1-7 月，我国智算中心相关项目中标公告已发布超 140 个。智算中心相 关的招投标项目，呈现逐月递增态势。据不完全统计，至少有 24 个项目中标金额超 1 亿 元，单体金额规模大幅增长。
算力中心服务商积极开拓业务发展新局面。基于不断变化的市场需求，算力服务模式形 成以批发型算力中心服务为主，零售型算力中心服务为辅的格局。算力中心业务除基础 服务外，增值服务在算力中心业务中的比重逐年上升，涵盖了网络安全、数据应用、运 行维护等多个领域，逐渐成为算力中心服务商的核心竞争力。此外，数字化转型和云计 算的快速发展带动了云服务市场的潜力，服务商通过云计算增值服务、云服务和云平台 服务来把握新的市场机遇。
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