中国智能算力行业市场现状及未来发展趋势分析 2024
2025年发展量化指标——计算力方面，算力规模超过300EFLOPS，智能算力占比达到35%。运载力方面，国家枢纽节点数据中心集群间基本实现不高于理论时延1.5倍的直连网络传输，重点应用场所光传送网(OTN)覆盖率达到80%;
骨干网、城域网全面支持IPv6，SRv6等新技术使用占比达到40%。存储力方面，存储总量超过1800EB，先进存储容量占比达到30%以上。应用赋能方面，围绕工业、金融、医疗、交通、能源、教育等重点领域，各打造30个以上应用标杆。
预计未来5年中国智能算力规模的年复合增长率将达52.3%。
随着AI应用的不断快速发展，AI算力的国产化也将提速。综合成本、性价比、技术迭代和产品支持等一系列因素，相较于国外的算力芯片，未来国内厂商进一步拥抱国产智能算力芯片是大概率事件。
近期算力服务器价格涨幅较大，对客户提供算力租赁服务的价格也水涨船高。汇纳科技发布了关于拟对部分算力服务业务收费价格上调的公告。还有不少A股公司通过证券公司调研报告或投资者互动平台披露了近期涨价的意愿。
截至2023年11月20日，AI算力指数累计涨幅超过13%，而今年以来的累计涨幅超过72%，在278只概念指数中位居第五。
机构也加大了对算力行业的调研力度和相关布局。数据显示，年内共有48只AI算力概念股受到机构调研。从调研内容来看，算力布局及相关收益情况成为机构关注重点。根据已披露的2023年三季报，多家算力概念股被机构持股，中际旭创、新易盛、浪潮信息、中科曙光等均获得超百家机构持股。
工业和信息化部着力构建以新一代信息通信网络为基础，以数据和算力设施为核心，以融合基础设施为重点的新型信息基础设施体系，加快算力规划制定，加强算力核心技术攻关，促进算力资源供需对接，培育算力新产业、新业态和新模式，取得积极成效。
中国面向AI应用对算力的庞大需求，政府层面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，主要面向政务服务、智慧城市、智能制造、自动驾驶、语言智能等重点新兴领域。企业层面积极构建集约高效的智能计算中心这一新型算力生产供给形态。以南京智能计算中心为例，已运营系统的AI计算性能达每秒80亿亿次，仅南京当地可与算力中心构成生态的企业就超过300个，核心产业规模超过60亿元，带动相关产业规模近800亿元。
目前，我国算力发展规划顺次出台，顶层设计逐步完善，算力设施建设有序推进，智能算力发展基础不断夯实，算力产业链条持续完善，算力赋能效应凸显。中国信息通信研究院测算和相关行业报告，我国互联网数据中心服务市场规模超过1500亿元，云计算市场规模超过2000亿元，人工智能核心产业规模超过4000亿元。
一丶中国智能算力行业供需情况分析
当下，国内投资者对于算力的认识尚处于较为初级的阶段，目光局限于"IDC"+"服务器"两大产业链中，短期由于国内互联网产业"过冬"，2020年IDC行业扩建等影响，国内投资者对于"算力"过剩的担忧影响了对于"算力革命"迫切性的认识。我们认为，一来算力并不能仅用大型IDC需求表征，其只代表集中式算力的规模;二来随着自动驾驶，智能机器人，人工智能等新需求的快速成熟，边缘侧与终端侧算力需求涌现，全球现有算力将快速进入"供不应求"的局面，算力革命已经迫在眉睫。
究其根本，"算力革命"爆发的根本原因在于"供需失衡"，供给方面主要受到CPU发展极限、流量成本、碳排放等因素制约，集中式算力的边际性价比正在减弱。智能算力需求方面，受到车联网、AI等同时需要"海量数据处理"+"低延时"的行业带动，算力需求将在未来呈现指数型爆发式增长。
在5-10年内，结合复杂多模态方案的大模型有望具备完备的与世界交互的能力，带来通用机器人等千行百业的广阔应用。除此之外，应用增长及多模态数据处理复杂度提高催生算力需求。如果模型是下一个时代的“流量入口”，那么算力即是模型的动力源泉，在大厂模型竞争加速背景下，算力军备竞赛有望更加强烈。
二丶中国智能算力行业增长速度分析
中国智能算力规模将持续高速增长，预计到2026年中国智能算力规模将达到1271.4EFLOPS，未来五年复合增长率达52.3%，同期通用算力规模的复合增长率为18.5%。
三丶智能算力产业发展潜能
智能算力是科技创新的新引擎。智能算力为科技创新提供强大的计算支持，促进了科技创新的效率和质量。学术和工业界能够处理更加复杂的计算任务，科研人员可以更快速地进行大规模数据处理、模拟实验和模型训练，极大地提高了科技创新的效率和质量。
智能算力推动新兴技术的突破。智能算力可以推动新兴技术的突破，催生众多的创新应用，为科技的发展带来新的思路和方法。在人工智能技术当中，智能算力是算法和数据的基础设施，更快速、更高效的数据处理能力使得人工智能可以应用于更多的领域。
智能算力不断升级与应用。智能算力满足人工智能高并发、高弹性、高精度的计算需求，推动人工智能技术的不断升级与应用。高性能的计算能力为机器学习、深度学习和自然语言处理等人工智能技术的发展提供了有力的支持，通过智能算力的支持，人工智能算法能够处理和分析大规模的数据，实现复杂任务的智能化。
未来五年，人工智能将在企业市场中加快应用与落地，智能算力将成为创新的核心推动力。
