我国人工智能计算中心的发展现状-智算中心项目可行性研究报告
思瀚产业研究院    2024-04-25

1、政策与发展战略：政策高度关注，已成为国内科技产业发展重要战略

政策大力催化，战略领衔发展。国家已出台多项智算中心相关政策，推动智算中心发展。其中，《新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023 年)》提出加快高性能、智能计算中心部署，《“十四五”国家信息化规划》强调统筹建设面向区块链和人工智能等的算力和算法中心，《“十四五”数字经济发展规划》提出推动智能计算中心有序发展，打造智能算力、通用算法和开发平台一体化的新型智能基础设施。

五部门发文加快构建全国一体化算力网，再次彰显政策支持决心。2023 年12 月，国家发展改革委、国家数据局、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局联合印发《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》（以下简称《实施意见》）。

其中，提出重要目标，包括：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%；

用户使用各类算力的易用性明显提高、成本明显降低，国家枢纽节点间网络传输费用大幅降低；算力网关键核心技术基本实现安全可靠，以网络化、普惠化、绿色化为特征的算力网高质量发展格局逐步形成。政策强调算力建设并且给出明确目标，有助于推动行业进一步发展。智算中心建设布局浪潮快速掀起，数十个城市正在建设或规划建设智算中心。

智算中心能够提供大规模数据处理和高性能智能计算支撑，将经济、社会、产业中各种模型、经验固化下来，形成新的生产力，并支撑智能化的产业、服务和治理。智算中心是具有强公共属性的开放服务平台，能够实现对大区域的数字化辐射带动，成为经济发展的新动力引擎。随着“东数西算”工程、新型基础设施等国家政策规划出台，我国智算中心掀起落地热潮。

当前我国数十个城市正在建设或规划建设智算中心，整体布局以东部地区为主，并逐渐向中西部地区拓展。未来，随着我国智算中心布局的持续优化与完善，以及人工智能应用场景的不断创新和解锁，智能算力需求将得到更大释放，智算中心的赋能作用将被进一步激发。

2、发展趋势：应用快速发展催生海量需求，普惠、绿色也将成为重要趋势

（1）AI 应用侧快速发展带来长期、海量的计算需求，智算中心是发展“东数西算”发展的关键

ChatGPT 能够实现当前如此强大的交互，离不开背后庞大的算力支撑。根据绿色节能数据中心官方公众号，ChatGPT 的总算力消耗约为 3640PF-days。按近期在国内落地的某数据中心为参照物，算力 500P 耗资 30.2 亿落成，若要支持ChatGPT 的运行，需要 7—8 个这样数据中心支撑，基础设施投入需以百亿计。

“东数西算”工程是推进国内算力发展的整体规划。2021 年国家发改委等四部委联合发布了《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》，明确提出在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等 8 个地启动建设国家算力枢纽节点，实施“东数西算”工程，构建全国一体化大数据中心体系。

智算中心业务是全国一体化大数据中心建设和“东数西算”工程的核心关键。通用算力主要用于计算复杂度适中的云计算、边缘计算类场景，通常这些场景对实时性有一定要求，不适合完全将本地数据搬到异地计算。超级计算主要用于科学计算与工程计算等领域，且不同超级计算机的处理器、加速卡、框架等各不相同，商业化服务门槛高。

因此，更适合“东数西算”工程的是智能计算中面向承载后台加工、离线分析、存储备份等大量非实时算力需求业务，而智算中心可以根据不同细分领域业务的算力需求匹配相应的计算能力。在“东数西算”工程下，智算中心可实现算力统筹和智能调度，能够在全国范围内，根据动态业务需求，在云、网、边之间实现按需分配和灵活调度计算、存储、网络等资源。

（2）算力普适普惠化是大趋势，相关服务生态逐步构建

“东数西算”工程的实施，带动数据、算力跨域流动，实现产业跃升和区域平衡发展。根据未来智库官网，算力服务作为算力输出的关键，以多种场景化云服务为代表，成为全新的交付形式。算力的分布决定了企业能否获得最高性价比的算力，基于分布式云技术，近源交付云资源，在一定程度上降低算力成本的同时，将算力输出进工厂、社区和乡村，以算力服务的方式布局到用户身边，用户按业务需求采购算力、存储、带宽等专业服务，实现无处不在的计算。

依托智算中心的超大规模预训练能力，各行业人工智能应用将不必从零开始开发。根据未来智库官网人工智能模型可以实现在众多场景通用、泛化和规模化复制，只需结合领域数据进行调整和增量学习，即可形成具有良好精度和性能的下游应用，助力各行业智能化升级，实现智能算法应用的普适化。

节能降耗的先进技术成为发展重点。根据未来智库官网，智算中心具有高功率密度属性，随着服务器主流芯片的功耗不断增长，用于 AI 训练的机器单机柜功率密度将大幅增加，传统的风冷模式已无法满足智算中心的制冷散热需求，液冷技术的应用为智算中心绿色化运转提供了解决思路。

液冷是指借助高比热容的液体作为热量传输介质满足服务器等 IT 设备散热需求的一种冷却方式，比传统风冷具备更强的冷却能力，其冷却力是空气的 1,000-3,000 倍，热传导能力是空气的 25 倍。同等散热水平时，液冷系统相比传统风冷系统约节电 30%-50%，数据中心 PUE 值可降至 1.2 以下，甚至接近于 1。

3、建设现状：已有超过 30 个城市建设智算中心，未来前景广阔

（1）政府主导，坚持自主技术路线统筹规划建设

政府是国内智算中心发展的主导力量之一。政府已经投入大量资源来建设这些中心，并且一直坚持自主技术路线。政府在人工智能计算中心的建设上发挥着主导作用。政府不仅在政策上给予支持，也在投资上提供了大量的资金。例如，政府已经在各地设立了一系列的 AI 创新中心和 AI 产业园区，旨在推动 AI 的创新和产业化。

政府也坚持自主技术路线，鼓励国内企业和科研机构进行原创性研究和开发，推动 AI 技术的发展。政府鼓励在关键核心技术上进行攻关，打破国外技术的封锁和限制。政府主导的人工智能计算中心的建设不仅体现在物质资源的投入上，还体现在政策的引导和规划上。政府通过制定长远的发展规划，明确了人工智能发展的方向和重点，这有助于聚焦资源，提高效率。

人工智能算力基础设施成为我国数字经济高质量发展的重要战略部署，具有重大发展意义。截至 2023 年 8 月，根据新京智库统计，目前全国至少有 30 座城市已经建成或正在建设智算中心（不包括企业自主建设的智算中心）。未来随着AI 产业的快速发展，预计智算中心数量还将快速增加。

（2）企业主体，构建市场化管理运营机制

企业特别是科技巨头也在人工智能计算中心的建设中扮演着重要的角色。许多大型的科技公司，如阿里巴巴和腾讯，都在自己的人工智能计算中心投入了大量的资源。中国的企业在人工智能计算中心的建设上也起到了关键作用。一方面，企业可以提供强大的技术支持和市场应用，另一方面，企业在中国的人工智能计算中心的建设中，不仅提供了资金和技术支持，还提供了市场化的管理运营机制。相比于政府和学术机构，企业更注重效率和效益，这有助于提高人工智能计算中心的运营效率和服务质量。

根据 IDC 数据，截至 2023 年 4 月，国内已有超过 10 座由大型科技企业主导的智算中心。

4、建设、运营模式：多元化模式并存，政府和科技巨头仍是主导力量

在全国一体化大数据中心协同创新体系构建背景下，地方政府、产业园区、企业等纷纷将智算中心作为培育人工智能产业生态、提升数字经济能力的有力工具

（1）常见的建设模式：独立投资、第三方出资、SPV 模式

独立投资建设模式：以政府、企业或者科研机构为投资主体，也是当前最主流的形式。

1）政府：对建设项目进行直接投资和管理，建设资金主要来自地方政府财政资金、专项债券发行等，建设完成后智算中心所有权归政府所有。出于促进产业发展、优化产业服务的考虑，不同规模的产业园区日益成为智算中心的投资主体，由园区管委会出资建设智算中心。

2）企业：旨在服务于特定产业发展和特定场景应用。部分负责投资的企业可以同时作为智算中心的建设方，部分负责投资的企业需要联合专业化建设企业进行施工。由于智算中心投入一般较高，往往由大型科技企业承担建设。

3）高校或科研机构：建设一般以智能计算平台为主，服务场景相对单一，建设成本比智算中心小。平台可以向师生、研究人员提供免费的算力支撑，服务于科研教育场景，高校和各类科研机构的科研资源叠加智能算力，为基础研究、前沿科学技术研究提供支持。

由第三方出资的建设模式：智算中心建设的第三方一般为国有控股企业。该模式下，既实现了政府对项目的建设全过程把控和需求的充分对接，还能有效利用相关国有控股公司已有的科技、人力资本、平台资源、市场等优势。智算中心建成后归第三方公司所有，可以由政府承诺用其他项目进行补贴或者置换。具体细分为两类。

一种是由地方政府成立新的国有控股公司，专门负责智算中心的建设投资，另一种由地方政府委托或者授权已有的国有控股公司负责出资。基于特殊项目公司的建设运营（SPV）模式：政府与企业共同出资成立智算中心建设运营项目公司，双方在合作框架协议下按比例出资建设智算中心。政府既可以直接投资参与项目建设，也可以通过国有控股公司、下属事业单位等参与项目建设。

项目公司需要由政府授权，按照公司化方式独立运作，负责设计、融资、建造和运营等，向政府、企业提供服务或产品并收取费用。该模式优势在于能够节约政府部门的项目建设成本，实现建设资金筹集，同时启用了专业化建设团队，项目管理方式灵活多样，在项目设计、建设和运营中效率较高。

（2）三类常见运营模式，运营内容逐渐多元化

智算中心出现时间尚短，其运营模式极具探索性，可按照运营方、服务类型、服务内容三方面分析。

运营主体选择：指具体负责智算中心投入建设使用后的运营服务机构。

1）“投-运”一体化模式：即由项目投资方出资成立实体运营公司，负责管理算力服务和生态服务。团队成员一般包括运营公司自身管理职能部门，算力服务营销人员、技术支持工程师等算力建设方人员等组成。

2）“投-建”合作模式：即由投资方和承建方共同成立新公司，专职负责算力的运营和对外服务等。该模式下，可以形成投资方和建设方的运营联合，实现运营风险共担，特别是考虑到智算中心后期维护存在一定的技术门槛，在此种方式下，可以保证运营的专业性和高产出。

3）“建-运”一体化模式：具体由承建方成立运营公司，专职负责算力运营和对外服务。考虑到这种模式下由承建方单独承担运营风险，可以由政府给予运营费用补贴，为了约束运营公司经营行为，可由政府对运营公司进行算力利用率等指标的考核。运营收入收益可以由运营方和政府部门共享。

服务类型和内容逐渐多元化。

1）服务类型：服务对象包括产业发展、科学研究、公共服务等。

2）服务内容：包括提供数据服务、算力服务、算法服务、生态服务等。

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