人工智能计算中心面临新形势和新需求-智能算力中心建设项目可研报告
思瀚产业研究院    2024-04-25

1、人工智能计算中心需要适应人工智能“大模型+大数据+大算力”发展的新形势

智算中心能够促进人工智能技术在各产业的落地应用，从而带动各个产业的提质增效。农业方面，2022 年《“十四五”全国农业农村信息化发展规划》提出到 2025 年农业生产信息化率达到 27%的目标，智算中心可以提供数字农业专有算法，为农业生产提供强有力的辅助，助力农业生产信息化目标的达成。

工业方面，智算中心可以为工业生产的多个场景提供算法和算力支持，提高生产效率。生活服务业方面，智算中心可以为电子商务、智能家居、新零售、智能驾驶等应用场景提供信息技术支撑，带动产业智慧化升级。

此外，智算中心也可以为新业态提供基础算力支撑，带动智能网联汽车、元宇宙、数字交易等新业态的发展。经济效益方面，智算中心将助力人工智能技术带动相关产业规模快速增长。

《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》提出目标，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。

据 IDC 及浪潮信息预测，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%。智算中心可为人工智能技术的落地提供基础算力支持，带动相关产业增长。

社会效益方面，智算中心可集成各方优势，推动城市数字化转型。智算中心在提供公共算力基础设施支撑的同时，兼具产业“聚合器”和“孵化器”作用，能够有效促进人才、资金、技术、数据等要素的联动，搭建跨行业领域的沟通平台，集成政府、企业、研究院所等多主体的优势促进更多 AI 应用场景落地。此外，智算中心已成为构建智慧城市的基础设施，可帮助打造各种人工智能应用场景，广泛服务于社会治理、智慧安防、移动支付等城市数字化转型的方方面面。

目前我国各行业智能化水平较低，需要降低人工智能应用门槛。据中国科学技术信息研究所等发布的《人工智能计算中心发展白皮书 2.0》，目前我国 85%以上的人工智能算力集中在互联网、公安行业，在教育、医疗、养老、环境保护、城市运行、司法服务、交通、能源、制造等领域还没有得到深度应用，对公共服务、生产、分配交换等社会治理、经济活动各环节的智能化水平提升作用仍待提高。

未来通用性大模型的开放可以加快行业模型开发速度，实现应用场景的快速复制。各地也可结合自身资源禀赋，基于大模型结合本地优势产业，打造符合当地特色的产业应用。

2、人工智能计算中心需要符合国家“双碳”目标的新要求

近年来算力基础设施的能效指标日渐严格。近年来国务院、工信部等多部门陆续出台文件，不断规范数据中心的能耗管理和 PUE 值。据国家信息中心发布的《智能计算中心创新发展指南》，目前对新建大型、超大型数据中心的 PUE要求已从 2017 年的 1.5 降至 2021 年的 1.3 以下，国家枢纽节点平均 PUE 更是要求进一步降到 1.25 以下。“东数西算”工程要求东部地区 PUE 目标不超过 1.25，西部地区不超过 1.2，能效指标更加严格。

智算中心可以通过发展节能技术、算力调度等方式降低能耗，满足低碳发展要求。近年来，得益于数据中心建设的统筹规划及制冷、供电技术的不断改进，智算中心的平均 PUE 值已经有了较大改善。

据中国科学技术信息研究所等发布的《人工智能计算中心发展白皮书 2.0》，2013 年以前，全国对外服务型数据中心平均 PUE 在 2.5 左右，而到 2019 年底，全国对外服务型数据中心平均 PUE 近1.6，实现质的飞跃。

未来，智算中心建设可以着重发展高制冷效率的液冷技术降低制冷能耗，并通过建设人工智能算力网络实现算力调度，继续提高算力设备使用效率。

更多行业研究分析请参考思瀚产业研究院《2023-2028年中国算力行业市场现状与投资前景预测报告》，同时思瀚产业研究院亦提供行研报告、可研报告、产业规划、园区规划、商业计划、专项调研、建筑设计、境外投资报告等相关咨询服务方案。

如下是思瀚定制化可研报告中摘取目录，思瀚版权所有严禁外传。

目录

第一章 概述

1.1 项目概况

1.1.1 项目名称

1.1.2 项目建设性质

1.1.3 项目拟建地址

1.1.4 项目建设目标

1.1.5 项目建设工期

1.1.6 项目投资估算及资金筹措

1.1.7 项目运营规模

1.2 企业概况

1.3 编制依据及研究范围

1.3.1 编制依据

1.3.2 研究范围

1.3.3 编制原则

1.4 主要结论和建议

1.4.1 主要结论

1.4.2 建议

第二章 项目建设背景、需求分析及产出方案

2.1 项目背景

2.2 项目建设的必要性

2.2.1 满足国内人工智能发展需求

2.2.2 加强政府治理，提升公共服务能力

2.2.3 加速 AI 生态对接，推动创新产业聚集

2.2.4 顺应行业发展趋势，是公司人工智能战略拓展的需要

2.3 项目建设的可行性

2.3.1 相关产业政策为项目开展提供良好的发展空间

2.3.2 充足的技术和人才储备，为项目的实施提供了充分的保障

2.3.3 广阔的市场空间为项目的实施提供了良好的市场基础

2.4 市场需求分析

2.4.1 全球算力进入新一轮快速发展期

2.4.2 我国开启算力赋能数字经济新篇章

2.4.3 全球人工智能计算中心的发展现状

2.4.4 我国人工智能计算中心的发展现状

2.4.5 人工智能计算中心面临的新形势和新需求

2.5 项目建设内容、规模和产出方案

2.5.1 项目建设内容及规模

2.5.2 项目服务规模

2.6 项目商业模式

第三章 项目选址与要素保障

3.1 项目选址方案

3.1.1 项目选址的原则

3.1.2 选址方案的确定

3.2 项目建设条件分析

3.2.1 地理环境

3.2.2 科学技术

3.2.3 交通运输

第四章 项目建设方案

4.1 技术方案

4.1.1 智能算力中心的整体架构

4.1.2 智能算力中心技术架构体系

4.1.3 智能算力中心异构集群部署方案

4.2 设备方案

4.3 工程方案

4.3.1 智能算力中心算力服务平台建设方案

4.3.2 公用及辅助工程

4.4 数字化方案

4.5 建设管理方案

4.5.1 项目建设期管理

4.5.2 项目招标

4.5.3 项目实施进度计划

第五章 项目运营方案

5.1 运营方案

5.1.1 销售模式

5.1.2 研发模式

5.1.3 影响公司经营模式的关键因素

5.1.4 燃料动力供应保障

5.2 安全保障方案

5.2.1 危害因素和危害程度分析

5.2.2 安全措施方案

5.2.3 消防设施

5.3 运营管理方案

5.3.1 项目运营期组织机构

5.3.2 人力资源配置

5.3.3 人员培训

第六章 项目投融资与财务方案

6.1 投资估算

6.1.1 投资估算范围及参考依据

6.1.2 项目投资估算

6.1.3 资金使用和管理

6.2 盈利能力分析

6.2.1 基础数据与参数选取

6.2.2 编制依据

6.2.3 收入测算

6.2.4 成本核算

6.2.5 财务评价分析

6.3 财务可持续性分析

6.3.1 偿债能力分析

6.3.2 评价结论

第七章 项目影响效果分析

7.1 经济影响分析

7.2 社会影响分析

7.3 生态环境影响分析

7.3.1 环境评价依据及执行标准

7.3.2 污染控制目标

7.3.3 施工期环境影响分析

7.3.4 营运期环境影响分析

7.3.5 环境保护的建议

7.3.6 环境影响评价结论

7.4 资源和能源利用效果分析

7.4.1 用能标准和节能规范

7.4.2 项目能耗情况

7.4.3 节能措施及效果分析

7.4.4 资源和能源利用效果分析结论

第八章 项目风险管控方案

8.1 工期风险

8.2 政策及市场拓展风险

8.3 技术人才风险

第九章 结论与建议

9.1 主要研究结论

9.1.1 本项目与产业政策、规划的相符性

9.1.2 本项目的社会效益

9.2 建议

附件：财务分析过程