2024年中国数字经济产业发展趋势
中原证券 思瀚产业研究院    2024-05-30

1、算力先行，发展提速

1.1“东数西算”全盘布局

算力网是支撑数字经济高质量发展的关键基础设施。随着数据中心规模的提升，数据中心的耗电、节能、分布、利用率等问题就进一步凸显，需要从国家角度进行统一规划建设。在算力区域规划方面，我国主推的“东数西算”布局方案。

“东数西算”的含义简单来说就是将东部数据送到西部来进行运算处理和存储。由于我国数据主要产生于东部经济发达区域，过往数据中心集中在京津冀、长三角、珠三角区域，而西部电力供应充沛，过往通过“西电东送”满足东部用电缺口。随着西部绿电装机量的提升，“东数西算”就可以更好地进行绿电的使用，为东部解决用电缺口问题，同时通过落地气候适宜的地区降低数据中心降温能耗。

因此，我国从重大区域发展战略的层面统筹了在京津冀、长三角、粤港澳大大湾区、成渝等重点区域，以及部分能源丰富、气候适宜的地区布局大数据中心国家枢纽节点。

2021 年 5 月，发改委、中央网信办、工信部、能源局 4 部门联合发布《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》，确定了在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝，以及贵州、内蒙古、甘肃、宁夏等地布局建设全国一体化算力网络国家枢纽节点。而后在2021 年 12 月到 2022 年 2 月，东数西算涉及的 8个国家算力枢纽节点和 10个国家数据中心集群全部获批。

2023 年 9 月，工信部等六部门在联合印发的《算力基础设施高质量发展行动计划》中提到“贵州、内蒙古、甘肃、宁夏等节点推进数据中心集群建设同时，着力提升算力设施利用效率”。

2023 年 12 月，国家发展改革委、国家数据局等部门联合印发了《关于深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》，提出到 2025 年底，综合算力基础设施体系初步成型。国家枢纽节点地区各类新增算力占全国新增算力的 60%以上，国家枢纽节点算力资源使用率显著超过全国平均水平；

1ms 时延城市算力网、5ms 时延区域算力网、20ms时延跨国家枢纽节点算力网在示范区域内初步实现；算力电力双向协同机制初步形成，国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超过 80%。根据信通院 2023 年 12 月公众号文章，通过“东数西算”发展战略，我国中西部算力设施占比已经达到 41%，占比持续提升。

1.2. 智能算力发展加速趋势明显

我国当前正在推动的全国一体化算力网，包括了通用算力、智能算力、超级算力 3 个类型的算力一体化建设。根据《中国综合算力指数（2023 年）》，截止 2023 年 6 月底，我国算力总规模达到 197EFLOPS，比上年同期增长 30%，其中智能算力规模占整体算力规模的比例提高到 25.4%，智能算力规模同比增长 45%。

根据 2023 年 9 月工信部等六部门联合印发的《算力基础设施高质量发展行动计划》，计划在 2025 年算力规模超过 300EFLOPS（EFLOPS 是指每秒百亿亿次浮点运算次数），智能算力占比达到 35%，东西部算力平衡协调发展。

智能算力加速发展趋势明显，有望提前完成 2025 年全国的发展目标。根据工信部数据，2023 年我国在用数据中心机架总规模超过 810 万标准机架，算力总规模达到 230 EFLOPS，智能算力 70EFLOPS，智算比例达到 30%，智能算力增速达到 70%，对比《算力基础设施高质量发展行动计划》中的参考指标和 2023 年 6 月的行业数据来看，整体算力建设发展超预期，其中智能算力建设更是呈现出了加速趋势。

根据 2024 年 3 月的政府工作报告，我国计划“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，培育算力产业生态”，全国的算力建设有望进一步加快。作为国内算力建设的重要参与方，我们看到三大运营商 2024 年的资本开支都呈现出下滑态势，但是却在积极加大算力建设的投入。

随着 5G 建设渡过高峰期，移动 2024 年计划算力投入 1730 亿元，下滑 4%，但是在算力网络投资方面计划投入 475 亿元，同比增长 21.5%。电信计划 960 亿元的资本开支中 180 亿元投入到云与算力，计划智算算力从 2023 年的 11EFLOPS 增长到 21 EFLOPS。联通也提出算网数智投资适度超前，加快布局。

由于人工智能带来的科技变革，国内外科技巨头也都在加大资本投入，积极进行算力建设。国内来看，BAT（百度、腾讯、阿里）三家的资本开支在 2023Q1 见底后逐季提升，2024Q1 已经接近 2021Q4 的峰值。国外来看，亚马逊、谷歌、苹果、微软、脸书为代表的 5大科技厂商的总资本开支也呈现逐季提升趋势，已经在 2024Q1 创下历史新高。

1.3. 地方算力建设相关政策集中发布

在 2023 年《算力基础设施高质量发展行动计划》、《关于深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》聚焦算力基础设施，2024 年政府工作报告提出“适度超前建设数字基础设施”的基础上，2024 年各地有关算力基础设施建设的规划政策也在接连出台。

《安徽省数字基础设施建设发展三年行动方案（2023-2025 年）》预期 2025 年数据中心机架规模不少于 45 万架，数据中心平均上架率不少于 65%，算力规模 14.6 EFLOPS，智能算力规模超过 12 EFLOPS。同时要求 2025 年新建大型及以上数据中心电能利用率低于 1.3。

《贵州省算力基础设施高质量发展行动计划（2024-2025 年）》到 2025 年，计算供给均衡合理，总算力规模提升到 80 EFLOPS，超算算力与智算算力占比达到 35%。存储保障安全可靠，存储总量超过 60EB，全省先进存储容量占比达到 30%以上，重点行业的核心数据、重要数据的灾备存储覆盖率达到 100%。算力设施绿色集约，加强对存量数据中心的改造提升，推动数据中心采用高效节能冷却系统，全省新建大型以上数据中心 PUE 值低于 1.2。

《上海市智能算力基础设施高质量发展“算力浦江”智算行动实施方案（2024-2025 年）》到 2025 年，本市智能算力规模超过 30EFlops，占比达到总算力的 50%以上。算力网络节点间单向网络时延控制在1毫秒以内。智算中心内先进存储容量占比达到50%以上。本市新建智算中心国产算力芯片使用占比超过 50%，国产存储使用占比超过50%，服务具有国际影响力的通用及垂直行业大模型设计应用企业超过 10 家。本市新建智算中心 PUE 值达到 1.25 以下，存量改造智算中心 PUE 值达到 1.4 以下。智算中心内绿色能源使用占比超过 20%，液冷机柜数量占比超过 50%。

《广东省算力基础设施高质量发展行动暨“粤算”行动计划（2024-2025 年）》到 2025 年，在计算力方面，算力规模达到 38EFLOPS，智能算力占比达到 50%。建成智能计算中心 10 个。在存储力方面，存储总量超过 260EB，先进存储容量占比达到 30%以上，重点行业核心数据、重要数据灾备覆盖率达到 100%。力争到 2025年底，新增国产化算力占比达到 70%。

《江苏省算力基础设施发展专项规划》算力基础设施方面，到 2030 年，全省数据中心机架规模达 120 万标准机架，全省在用总算力超过 50EFLOPS，智能算力占比进一步提升，占比超过 45%，智算中心数量突破 20 个，算力算效水平显著提高；存储总量超过 500EB，进一步提升先进存储容量占比至 40%以上。到 2030 年，全国一体化算力网络长三角国家枢纽节点数据中心集群平均 PUE（电能利用效率）低于 1.25，太阳能、风能、冷能等可再生能源利用率达到 25%以上。基础软硬件和云操作系统实现自主可控，新建算力中心国产算力芯片使用占比达 70%以上、国产存储使用占比达 90%以上。

《北京市算力基础设施建设实施方案（2024—2027 年）》改变智算建设“小、散”局面，集中建设一批智算单一大集群，到 2025 年，本市智算供给规模达到 45EFLOPS。到 2027 年，实现智算基础设施软硬件产品全栈自主可控，整体性能达到国内领先水平，具备 100%自主可控智算中心建设能力。

本市新建和改扩建智算中心 PUE 值一般不超过 1.25，年能耗超过 3 万吨标煤的大规模先进智算中心 PUE 值一般不超过 1.15。推进本市存量数据中心升级改造，到规划期末所有存量数据中心 PUE 值均不高于 1.35。

从已经出台的省级的算力规划中，我们可以看到上海市、广东省、安徽省等地对于智算比例的要求都明显高于全国总体目标水平。此外，3 月以后出台的省级规划中，都包括了较为严格的国产化比例的要求。

2、人工智能引领技术变革

2.1. 从 GPU 看人工智能需求的增长趋势

随着人工智能的发展，以 8 个 GPU、4 个 GPU 为典型配置的 AI 服务器需求大幅增长，导致 AI 算力需求带动下，GPU 的需求量大幅增长，而以 CPU 为主导的传统服务器需求受到挤压。从全球服务器市场三大服务器厂商财报数据来看，英特尔的数据中心业务 2022Q2 开始连续 7 个季度同比下滑，从 2021Q4 的峰值 73.1 亿美元下滑到了 2024Q1 的 30.4 亿美元，2024Q1略有增长 5%；AMD 虽然在与英伟达的竞争中实力持续增强，但是在 2023Q2、2023Q3 数据中心业务收入分别下滑了 11%，直到 2023Q4、2024Q1 才凭借 GPU 新品出货，实现了 38%和 77%的同比增速；而英伟达作为 GPU 需求增长最大的赢家，数据中心业务收入从 2023Q1 的 42.84 亿美元增长到了 2024Q1 的 225.63 亿美元，在 2024Q1 仍然实现了同比 119%和环比 23%的增速。

2.2. 大模型推动人工智能加速发展，对人们的影响持续深入

深入来看，大模型 AI 给我们带来的潜在影响可以概况成以下几个方面：

（1）技术迭代速度明显加快。以 OpenAI 发展为例，2023 年初，当 ChatGPT 火遍全网的时候，市场还在质疑其对产业影响和商业的落地。到了 2023 年 3 月，GPT-4 的惊艳亮相后，科技界全面展开在 AI 布局。而后在 2023 年 11 月，GPT-4 Turbo 在性能提升同时实现了价格的下降，让人民看到大模型商业持续落地的趋势。2024 年 2 月，Sora 的发布在视频生成

领域取得了重要的突破，开启了大模型对真实世界物理逻辑的认知。2024 年 5 月 GPT-4o 发布，通过文本、音频、图像的任意组合输入输出，实现了更自然的人机交互。OpenAI 一直在以超预期的方式刷新人们的认知，大模型技术上取得的突破又在快速拉动上层应用的更新，形成飞轮效应。

（2）算力和电力需求大幅提升。当前以大模型为支撑的人工智能，是建立在大力出奇迹的基础上的，也意味着对算力的需求呈现几何倍的增长。在这个过程中，GPU 取代 CPU 成为了数据中心的主流需求，同时带来数据中心设备的全面升级和对电力需求的全面提升。

（3）带来降维打击，部分行业和个人竞争壁垒随之消亡。人工智能正在改变产业链的旧有格局，这意味着原有行业的竞争壁垒的消亡。由于大模型的模型智慧来源于对大量带标签的训练数据的认知，因而对 2C 领域的冲击更为显著。而 2B 领域由于数据的私密性，数据量相对有限，行业 knowhow 的壁垒更深，产业原有格局稳定性更强。同时，人工智能在人类的已知领域将形成较强的人工替代，而在未知领域的探索中或将继续充当人类的辅助工具的作用。

（4）或将带来第四次工业革命，同时推动国家之间竞争格局的重塑。18 世纪英国通过蒸汽机的改良推动了机器的普及和大工厂制的建立，开创了机器替代手工劳动的时代，并成为了全球的主导力量；19 世纪六十年代以后，电机和内燃机的广泛应用，推动人类进入电气时代，让美国、德国崛起，英国丧失了垄断地位；20 世纪四五十年代以来，人类进入信息时代，美国在第三次工业革命中成为主导，处于霸主地位，发达国家和发展中国家的差距进一步拉大。

在当前的人工智能浪潮中，美国以 OpenAI、谷歌为代表的企业的引领下，处于绝对的主导地位。我国虽然在人工智能领域也处于全球领先地位，但是较美国在大模型领域仍有较大差距。随着美国针对人工智能领域禁令的持续加码，我们在算力方面还面临着较大的发展瓶颈。

2、核心产业国产化比率持续提升

3.1 美国芯片禁令持续加码

在美国禁令的影响下，华为曾面临了严重的芯片生产问题。在 2021-2022 年期间，华为的旗舰手机发布频率从一年 2 次，减少到 1 年一次；手机芯片从自家的麒麟芯片变为了高通的产品；基带芯片也从 5G 退回到了 4G 产品。与此同时，华为从 2020Q2 全球手机市场第一，到 2021Q1 直接跌出了前五大手机厂商行列。华为的消费者业务板块原本是公司规模最大、增速最高的业务，在禁令出台后，2021 年直接下滑了 49.6%，拖累整体收入下滑28.6%，2022 年消费者业务继续下滑了 11.9%。

美国对 AI 芯片相关的限制也在持续扩大。2022 年 8 月，美国禁止了英伟达 A100 和即将推出的 H100 向中国和俄罗斯的所有出口实施一项新的许可要求。2022 年 10 月 7 日，美国商务部工业和安全局（BIS）正式宣布了其对中国超算和半导体制造物项实施的出口管制新规，全面加大了对超算和芯片制造领域的限制措施，对 28 家实体清单公司的限制进一步扩大，同时还有 31 家实体被其加入未经核实名单（UVL）。

本次新规对我国务高端芯片领域供给产生了全面而深远的影响，使得产业界对维持正常市场供应的期望最终破灭。为了避开美国的限制，英伟达分别在 2022 年 11 月和 2023 年 3 月发布了 A100、H100的中国特供版本 A800 和 H800。而 2023 年 10 月 17 日，美国商务部工业和安全局（BIS）发布了针对芯片的出口禁令新规，对于中国半导体的制裁进一步升级。受管制的包括但不限于英伟达 A100、H100、A800、H800、L40、L40S、RTX 4090 以及集成这些高性能计算卡的DGX/HGX 系统。根据英伟达财报数据，随着最新禁令的出台，2023Q4 英伟达来自美国的收入占比进一步提升到了 55%，而与此同时其来自中国大陆的收入从 2023Q3 的 40 亿美元降低到了 19 亿美元。

3.2. 华为引领国产化突围

近年来，华为全面构建自身的核心能力，以一己之力对标多个 IT 核心领域，成为了国产厂商当之无愧的领军者。软件层面，产品涉及到了最底层的编译器、编译语言，核心软件层的鸿蒙操作系统、GuassDB 数据库实现了突围，MetaERP、EDA 软件通过多年攻关摆脱了对海外产品的依赖。

芯片层面，拥有自研的达芬奇架构，芯片产品全面覆盖了手机芯片、基带芯片、CPU 芯片、GPU 芯片。在人工智能领域，华为从底层的昇腾芯片、CANN 异构计算架构、昇思AI 计算框架到自有的盘古大模型实现了完整的产品覆盖，作为国内最具竞争实力人工智能芯片厂商，带领我国人工智能产业实现了突围。

2023 年 8 月，华为 Mate60 系列正式发售，实现了麒麟 9000S 芯片和 5G 通信功能的回归。至此，Mate60 的上市意味着华为在芯片生产环节实现了突围，成为了芯片国产化的重要转折点。

3.3. 国产化比例提升

趋势除了前期在政府侧推动的信创采购，当前我们看到国产化正呈现出全面落地的趋势。根据工信部和海光总署的数据进行测算，我们看到 2021 年以来，我国自用的集成电路中，来自进口的比例呈现持续下滑的趋势，已经从 2021 年前 2 个月的 94%下滑到了 2024 年前 2 个季度的 77%。在应对禁令的同时，国产芯片也在快速成长，带动我国自主可控方面能力的持续提升。

运营商采购侧的采购来看，国产服务器的采购比例也呈现逐年提升趋势。2020 年 5 月电信服务器集采中，国产芯片服务器占比为 20%，到了 2021 年 11 月的电信集采的国产化率进一步提升至 27%。

而与此同时，移动于 2021 年 10 月启动的集采和 2022 年 3 月的补充采购合并来看，国产化占比达到了 44%，而后移动在 2021 年 4 月到 11 月启动的第二批“2021—2022 年 PC 服务器集中采购”中，国产化率小幅提升到了 47%。2023 年 10 月，电信启动了AI 服务器采购，采购金额超过 80 亿元，其中国产化比例也达到了 47%。

与此同时移动在2023 年 9 月至 2024 年 1 月进行的新型智算中心集采中（试验网），国产化比例达到了 70%（预估值），在 2024 年 4 月进行的新型智算中心集采中，服务器国产化比例已经达到了100%，同时采购金额也超过 190 亿元，再次刷新了行业内 AI 服务器集采的记录。而在 2024年 2 月到 3 月启动的 2024 年移动 PC 服务器集采中，我们预估国产化服务器的集采占比也到达了 60%以上。

4、数字化转型持续深入，数据要素价值亟待释放

4.1 数据要素的基础制度建设

从 2019 年 10 月中国共产党第十九届中央委员会第四次全体会议第一次将数据列为生产要素，到 2022 年 12 月《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》的颁布，我们看到数据作为五大生产要素之一，其开发和利用的底层制度在持续构建和完善过程中。新的生产要素的提出和利用，意味着数据将作为未来最重要的要素资源，形成经济发展的新动能，同时数据的价值也将在这一过程中得到极大地释放。

2023 年 12 月 31 日，财政部发布了《关于加强数据资产管理的指导意见》，明确了数据的资产属性，针对数据的权责、使用、开发、价值评估、收益分配、信息披露等作出明确规定，旨在加强数据资产全过程管理，更好发挥数据资产价值，推动数字经济发展。2023 年 3 月 16 日，中共中央、国务院印发了《党和国家机构改革方案》，并在国家发展和改革委员会下组建了国家数据局。

2018 年机构改革时，省级政府顺应了数字化转型的需要，纷纷建立了大数据局。地方的大数据局整合了原本分散于地方发改、经信等多个部门的相关职能，帮助政府打破了“数据孤岛”的状态，数据管理从单一化的行业管理迈向了整体化的功能管理。但与此同时，地方大数据相关工作同时受到了中央网信办、工信部、发改委等多个部门的管理，在中央层面缺乏统筹机构。在国家大数据成立以后，有利于相关管理职能的集中，统一制定大数据战略和国家数据共享平台等。

2024 年 1 月 4 日，国家数据局为代表的 17 个部门联合印发了《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026 年)》，来推动数据在多场景的应用，提高资源配置效率，培育发展新动能，推动数据要素发挥乘数效应。按照“有基础、有场景、有需求”的原则，国家数据局先期选取了 12 个行业和领域，推动发挥数据要素的乘数效应。国家数据局还将联合有关部门、地区研究组织“数据要素×”试点示范工程。

4.2 数据作为新的生产要素，将在交易中发掘出新的价值

从我们产业 IT 系统建设来看，我们认为主要经历了几个重要的阶段：

（1）信息化：重心逐步从办公系统、财务软件，转移到各业务的信息化管理，包括政府层面典型的金字工程建设，企业层面 OA 软件、ERP 软件应用。

（2）云化、集中化：信息系统云化、集中化趋势下，跨部门级（如一网通办）、跨区域级（如不动产登记）地进行自上而下的系统建设，打破信息孤岛，实现部门间信息的联动。大型企业通过建设数字中台、技术中台、业务中台，建设微服务架构，加快系统对业务创新的支持响应。

（3）智能化：随着数据的累积，大模型给人工智能领域技术带来的推动作用，两者的结合将在未来产生更加智能的信息系统。

从以上的三个阶段来看，我们产业的信息系统建设集中在云化、集中化的阶段，随着数据作为重要资源不断积累并进入交易市场，跨产业的数据结合将产生更大的价值，同时也将为未来系统步入智能化阶段做必要的铺垫。

数据作为新型生产要素，有望成为新的经济拉动因素。数据作为五大生产要素之一，其开发和利用的底层制度在持续构建和完善过程中。其中作为数据要素中权威性、通用性、基础性、可控性、公益性较强的数据类型，公共数据的合理有偿使用在制度上实现破冰，再配合国家数据局的成立，有望在数据要素价值释放方面发挥巨大的价值。

更多行业研究分析请参考思瀚产业研究院《2024-2029年中国数字经济行业竞争分析与投资风险预测分析报告》，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。