全球算力进入新一轮快速发展期-智能算力中心建设项目可研报告
思瀚产业研究院    2024-04-25

算力是数字时代的新生产力。万物智能时代对计算的需求呈百千倍递增态势，科学研究、人工智能、数字孪生以及元宇宙等新兴领域的快速崛起，推动全球算力规模的快速增长，驱动算力技术与产品的多元创新，带动产业格局的重构重塑，算力成为全球数字经济发展新引擎和各国战略竞争新焦点。

1、数据量增长带来算力需求提升，智能算力规模有望快速增长

数据海量增加，算法模型愈加复杂，应用场景的深入和发展，带来了对算力需求的快速提升。根据《昇腾计算产业发展白皮书》数据显示，从 2012 年开始的 6 年中，Al 计算的需求增加了 30 万倍。

算力发展推动我国数字经济量质齐升。2022 年我国算力规模稳步扩张，智能算力保持强劲增长。我国算力产业保持稳健发展，并且为拉动我国 GDP 增长做出突出贡献，在 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%。

各地也将算力发展放在重要位置。从算力发展指数来看，我国京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝双城经济圈等区域算力发展保持领先水平，其中广东、北京、江苏、浙江、山东、上海仍然位于第一梯队。

中西部核心省份算力发展日益崛起，贵州、内蒙古、甘肃、宁夏等核心省份算力发展优势突出，随着“东数西存”“东数西训”“东数西算”等链条并行发展，中西部地区技术创新、算力应用、产业基础等制约算力发展的条件不断得到改善。

根据 IDC 测算，国内智能算力规模正在高速增长。2022 年中国智能算力规模达 259.9 每秒百亿亿次浮点运算(EFLOPS)，2023 年将达到 414.1EFLOPS，预计到 2027 年将达到 1117.4EFLOPS（基于 FP16 计算）。2022-2027 年期间，中国智能算力规模年复合增长率达 33.9%。

2022 年中国通用算力规模达 54.5EFLOP5，预计到 2027 年通用算力规模将达到 117.3EFLOPS（基于 FP64 计算）。2022-2027 年期间，中国通用算力规模年复合增长率为 16.6%。

2、AI 服务器是智能算力的基础，行业有望保持高景气度

全球市场：全球人工智能技术发展逐渐成熟，数字化基础设施不断建设完善，推动全球人工智能芯片市场高速增长。IDC 预计，全球人工智能服务器市场将从2022 年的 195 亿美元增长到 2026 年的 347 亿美元，五年年复合增长率达 17.3%。其中，用于运行生成式人工智能的服务器市场规模在整体人工智能服务器市场的占比将从 2023 年的 11.9%增长至 2026 年的 31.7%。

国内市场：IDC 预测，未来市场需求量也将会实现大幅度上升，预计 2023年，中国人工智能服务器市场规模将达 91 亿美元，同比增长 82.5%，2027 年将达到 134 亿美元，五年年复合增长率为 21.8%。

同时，从工作负载来看，2023年，大模型的兴起推动了训练服务器的增长速度。IDC 数据显示，2023 上半年国内训练工作负载的服务器占比达到 49.4%，预计全年的占比将达到 58.7%。随着训练模型的完善与成熟，模型和应用产品逐步进入投产模式，处理推理工作负载的人工智能服务器占比将随之攀升。IDC 预计，到 2027 年，国内用于推理的工作负载将达到 72.6%。

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