算力設施產業(yè)圖譜研究報告

[編號OD-????-?????]算力設施產業(yè)圖譜研究報告開放數據中心標準推進委員會????.??發(fā)布算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001版權聲明ODCC（開放數據中心委員會）發(fā)布的各項成果，受《著作權法》保護，編制單位共同享有著作權。轉載、摘編或利用其它方式使用ODCC成果中的文字或者觀點的，應注明來源：“開放數據中心委員會ODCC”。編和翻譯出版等侵權行為，ODCC的配合與支持。I算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001編制說明本報告由中國信息通信研究院云計算與大數據研究所牽頭撰寫，在撰寫過程中得到了多家單位的大力支持，在此特別感謝以下參編單位和參編人員：參編單位（排名不分先后）：中國信息通信研究院參編人員（排名不分先后）：項目經理：王月 wangyue2@張佳琪 zhangjiaqi1@II算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001前言算力是集信息計算力、網絡運載力、數據存儲力于一體的新型生產力，對助推產業(yè)轉型升級、賦能我國科技創(chuàng)新、滿足人民美好生活具有重要意義。作為新一輪科技革命和產業(yè)變革重要的基礎支撐，算力已成為大國博弈的核心和關鍵。我國在算力相關的技術研發(fā)、基礎設施建設和產業(yè)發(fā)展方面擁有獨特的優(yōu)勢，已形成體系較完整、規(guī)模體量龐大、創(chuàng)新活躍的計算產業(yè)，在全球產業(yè)分工體系中的重要性日益提升。2022年至今，中國信通院已連續(xù)發(fā)布《數據中心產業(yè)圖譜研究報告》，出版《算力設施產業(yè)圖譜》書籍等，旨在結合“算力強基行動”，進一步推進算力設施產品標準化建設，構建高水平的中國算力設施建設與服務生態(tài)圈，持續(xù)洞察算力設施產業(yè)鏈生態(tài)變化，映射算力設施發(fā)展的現狀、趨勢和未來，推動算力高效支撐業(yè)務應用，高質量賦能數字經濟。因時間和能力所限，報告內容有所疏漏在所難免，煩請各界不吝指正。如有意見或建議請聯系dceco@。III算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001目 錄版權明 I編制明 II前言 III一、算產總發(fā)勢 1（一）力推經會高量展強引擎 1（二）球力展活躍期 1（三）國力業(yè)態(tài)勢好 2二、2023年力施業(yè)圖譜 3（一）礎施 4（二）力源 16（三）力臺 26（四）力給 35（五）力用 38三、趨與望 43（一）術單突全生周技優(yōu)化 43（二）力臺件字化智化進 44（三）力用局索向產多發(fā)展 44IV算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001一、算力產業(yè)總體發(fā)展態(tài)勢（一）算力是推動經濟社會高質量發(fā)展的強大引擎算力是對數據信息進行處理的能力，貫穿數據的產生、存儲、傳輸、計算、使用等全生命周期，主要由數據中心、智能計算中心等新型基礎設施向全社會規(guī)?；┙o。隨著數字經濟與實體經濟融合程度不斷提升，數字技術在各行各業(yè)的應用持續(xù)深化，生產生活活動中產生的數據量呈現爆發(fā)式增長，算力在經濟社會高質量發(fā)展中的重要地位和賦能作用日益凸顯。算力是做強做優(yōu)做大數字經濟的核心生產力。數字經濟以數據作為關鍵要素，以算力作為核心生產力，是推動數字產業(yè)化、產業(yè)數字化的關鍵引擎，可以實現對經濟發(fā)展的放大、疊加、倍增作用。作為數字經濟最重要的生產工具之一，算力的發(fā)展水平將成為判斷社會生產力發(fā)展水平的重要標志。算力是實現高水平科技自立自強的關鍵支撐。作為先進生產力的代表，算力本身是科技創(chuàng)新的前沿陣地。隨著后摩爾時代的來臨，面對全社會急速增長的算力需求，以及對算力的高性能、低成本、低功耗、實時在線等多樣化需求，計算技術進入新一輪高速創(chuàng)新期，在體系架構、軟硬件、數據交互技術、算力部署模式以及算法應用等方面快速演進升級，不斷孕育可能影響未來數字技術發(fā)展的顛覆式創(chuàng)新。算力是滿足高品質生活需求和實現高效能治理的重要手段。算力在民生服務、社會治理領域的廣泛應用正在促進在線教育、遠程醫(yī)療等數字公共服務的蓬勃發(fā)展，有力支撐數字社會、數字政府建設，驅動社會治理方式從經驗驅動轉向數據驅動、決策過程從事后解決轉向事先預測，顯著提升公共服務水平和社會治理效能。（二）全球算力發(fā)展進入活躍期各國積極通過國家戰(zhàn)略部署算力發(fā)展。2015年起，美國政府開始推行國家戰(zhàn)略計算計劃（NSCI），并持續(xù)迭代更新，不斷完善指導算力發(fā)展的戰(zhàn)略部署。1算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001歐盟實施“歐洲高性能計算共同計劃”，發(fā)展下一代超級計算技術。日本將先進計算納入重點支持的高新科技領域，加大算力科研方面的資金投入。截至2022年底，全球算力總規(guī)模達到650EFLOPS（每秒百億億次計算），增速超過25，美國與中國算力規(guī)模位列全球前兩名，占全球近60。發(fā)達國家引領技術創(chuàng)新掌握發(fā)展主動權。TechInsights202311105呈現以美國企業(yè)為主導的市場競爭格局。在制作工藝上，AMD5nm進制程量產；在云計算、數據庫等基礎技術方面美國也處于領先水平，全球大量云計算業(yè)務都基于其開源技術進行二次開發(fā)。國際巨頭全面發(fā)力競相推動新興應用進程。隨著規(guī)?；懔Φ氖褂贸潭炔粩嗵嵘堫^企業(yè)推出突破性、創(chuàng)新性產品，如谷歌旗下公司開發(fā)的人工智能程序率先預測出了98.5的人類蛋白質結構；微軟聊天機器人（ChatGPT）實現智能寫文章、編程序、創(chuàng)作小說等；Meta推出AR/VR商業(yè)化服務。（三）我國算力產業(yè)發(fā)展態(tài)勢良好算力資源布局不斷優(yōu)化。工業(yè)和信息化部印發(fā)《新型數據中心發(fā)展三年行動計劃（2021-2023年）》、《算力基礎設施高質量發(fā)展行動計劃》，并聯合發(fā)展改革委等部門印發(fā)《全國一體化大數據中心協同創(chuàng)新體系算力樞紐實施方案8130算力技術水平逐步攀升。龍頭企業(yè)加快技術標準研究，以海光、鯤鵬為代表的國產化芯片技術研發(fā)不斷提速，先進產品按照7nm工藝設計，達到國際主流產品同等水平。阿里云自主研發(fā)的云操作系統(tǒng)開始大規(guī)模商用，已在全球上百個數據中心部署，為全球提供云計算服務。液冷、預制化等新技術新產品已2算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001PUE1.08，1304A算力賦能成效逐漸顯現。算力應用領域已經逐步從互聯網行業(yè)向政務、金融、制造等行業(yè)拓展，貴州、新疆等地圍繞云服務、影視動漫渲染等打造一批具有地方特色的算力應用，進一步凝聚產業(yè)共識，推動算力廣泛應用。例如，目前基于強大的算力，人工智能已廣泛應用于醫(yī)學研究、影像診斷、藥物研發(fā)、智能診療、生活方式管理與監(jiān)督、急救與醫(yī)院管理等多個方面，不斷拓展醫(yī)療服務空間和內容，實現普惠醫(yī)療，大大改善人們的醫(yī)療體驗。二、2023年算力設施產業(yè)圖譜萬物智聯時代，單一形態(tài)的計算實體難以高效應對全場景、復雜的算力挑戰(zhàn)，需要多形態(tài)、多種類、多數量算力之間匯聚融通，按需智能化管理與調用。相對于數據中心，算力設施強調算力的賦能，滿足高效、靈活的算力應用需求。2023年算力設施產業(yè)圖譜在既有2022年數據中心產業(yè)圖譜的技術與產業(yè)迭代中，展示了算力設施基礎設施層、算力資源層、算力平臺層、算力供給層、算力應用層五層架構的工具/1。圖1 算力設施產業(yè)圖譜3算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001（一）基礎設施供電系統(tǒng)供電系統(tǒng)是為算力設施內所有需要動力電源的設備提供穩(wěn)定、可靠的動力電源支持的系統(tǒng)，是整個算力設施的動力來源。增長率營收2020 2021 2022 2023E 2024E 2025E 2026E0%02%20004%40006%60008%800010%1000014%12%1200016%1400018%16000營收（$m)年增長率(%)2022（UninterruptiblePowerSupply，簡UPS）市場呈現出快速發(fā)展的態(tài)勢。Omdia增長率營收2020 2021 2022 2023E 2024E 2025E 2026E0%02%20004%40006%60008%800010%1000014%12%1200016%1400018%16000營收（$m)年增長率(%)來源：Omdia，2023圖2 全球UPS市場營收預測UPSUPS2022ODCC2025UPS4算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001200UPS50。高壓直流輸電（HVDC）在互聯網和通信行業(yè)的部分數據中心得到廣泛應用。目前，HVDC依靠節(jié)省投資的優(yōu)勢，已在互聯網和通信行業(yè)的數據中心得以應用，在不斷提升可靠性的過程中將與UPS技術長期共存以滿足不同應用場景下的需求。互聯網企業(yè)作為算力設施建設的參與者，對新技術更為敏感，對業(yè)務創(chuàng)新要求較高，在算力設施供電環(huán)節(jié)中扮演創(chuàng)新領跑的角色。事實上，出于極致的成本與效率考量，互聯網企業(yè)在算力設施供電建設中如預制化等很多前沿理念和實踐，率先迎接了產品化浪潮，在業(yè)內也得到了廣泛應用。以阿里為代表的ODCC技術方案核心思想是在保證高可靠直流供電的基礎上簡化系統(tǒng)，采用移相變壓10kV240V直流這兩個環(huán)節(jié)合二為一，同時減少了設備的占地面積及低壓側電纜損耗，提升了系統(tǒng)效率。未來十年，數據中心供電模式將持續(xù)優(yōu)化，通過走向一體化、預制化和智能化來滿足業(yè)務數字化、在線化、零中斷的迫切需求。當前，數據中心供電設備的節(jié)能潛力較為充分挖掘，PLF（PowerLoadFactor，供電負載系數）下降值接近天花板，供電系統(tǒng)的節(jié)能設備集中于變壓器、不間斷電源等。對于智算1+1UPS2UPS，PLF0.033。5算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001圖3 數據中心供電關鍵技術及對PUE的影響交流不間斷電源仍是主流供電方案，根據技術路線不同，數據中心所用的不間斷電源主要有UPS和HVDC兩種，企業(yè)分類見表1，產業(yè)圖譜見圖4。表1 供設企分類企業(yè)類型UPSHVDC在線雙變換在線互動式技術特點UPSUPS變供電UPSHVDC代表企業(yè)華為、科士達、易事特、施耐德、山特、維諦、伊頓、臺達奧特迅、動力源、豐日、中恒、臺達、維諦代表產品VertivLiebert?EXLS1&APM2.0、華為UPS5000H、科士達YDC9100-RT系列EA600APCSmart-UPS5PUPSATCGZDWDPZ-48/300B6算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001圖4 供電設備產業(yè)圖譜后備電池系統(tǒng)后備電池系統(tǒng)是在市電中斷或者整流器異常時通過逆變器為負荷提供能源供給的電源系統(tǒng)。鉛酸蓄電池的市場集中度提高。100品體系日臻成熟，數據中心常用的鉛酸電池類型是VRLA電池（valve-regulatedlead-acidbattery，閥控式密封型鉛酸蓄電池），高，維護工作量較小。盡管鉛酸電池應用廣泛，但是含有大量的鉛和鉛的化合物以及硫酸，如果在生產、使用和回收過程中處理不當，會對環(huán)境造成污染。在環(huán)保要求和市場競爭的雙重壓力下，鉛酸蓄電池行業(yè)不斷整合，市場集中度日漸提高。近年來我國鋰離子電池行業(yè)快速增長。隨著數據中心機柜功率密度越來越高，配電系統(tǒng)容量越來越大，鋰電池憑借其占地面積小、能量密度大、循環(huán)壽命長、大倍率充放電、綠色環(huán)保等特點，在國內外市場上不斷得以推廣。根據ICTresearch研究調查，我國數據中心鋰離子電池產品市占率逐年上升，202213.0526。市場份額上，華為等廠商起步較早其產品在許多項目中已得到應用；維諦技術也在大力推廣應用鋰電池產品；易7算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001事特、臺達等企業(yè)的數據中心鋰電產品推出相對較晚。技術選型上，業(yè)界主流的鋰電分為鈷酸鋰、錳酸鋰、磷酸鐵鋰和三元鋰。目前數據中心場景普遍采用磷酸鐵鋰和三元鋰2種電芯。行業(yè)分布上，以百度、阿里巴巴、騰訊和京東為代表的互聯網行業(yè)是數據中心鋰離子電池應用的最主要行業(yè)。一方面，由于數據中心機房的建設規(guī)模及設備密度持續(xù)增長，對于供電系統(tǒng)可靠性的要求也越來越高；另一方面，互聯網企業(yè)擁有龐大的數據中心網絡，需要處理海量的數據和信息。此外，金融、政府、交通等傳統(tǒng)數據中心應用領域是鋰離子電池應用的重要主體。傳統(tǒng)行業(yè)在數字化轉型中面臨數據量突增的挑戰(zhàn)，亟需提升數據中心的運行效能和供電可靠性。鋰離子電池因其高能量密度、長循環(huán)壽命、快速充放電能力等優(yōu)勢，能夠滿足這些行業(yè)對數據中心電源系統(tǒng)的升級需求。隨著鋰離子電池技術的不斷成熟和成本的逐步降低，鋰離子電池有望在金融、政府、交通等領域進一步擴大應用，為數據中心提供安全可靠的供電系統(tǒng)。根據正極材料的不同，數據中心的后備電池系統(tǒng)主要有鉛酸蓄電池和鋰離子電池兩種，企業(yè)分類見表2，產業(yè)圖譜見圖5。表2 后電系企類企業(yè)類型鉛酸蓄電池鋰離子電池技術特點技術成熟且價格相對較低；在高溫仍能穩(wěn)定工作，且具有良好的低溫性能；充電壽命較短；能量密度相對較低；短時大倍率放電,可放出的能量很小高能量密度；長循環(huán)壽命；具有較低的自放電率；具有較高的充電和放電效率，可以迅速地儲存和釋放電能；短時大倍率放電,可放出的能量更多代表企業(yè)南都、理士、雙登、圣陽、瑞達、臥龍華為、維諦、易事特代表產品GFMDJMGFM列華為SmartLi3.0、Vertiv?HPL、易事特EA900YL系列8算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001圖5 后備電池系統(tǒng)產業(yè)圖譜制冷系統(tǒng)制冷系統(tǒng)是數據中心IT設備穩(wěn)定運行的重要保障，通過散熱制冷系統(tǒng)將ITIT好運轉。我國的數據中心制冷市場進入快速發(fā)展階段。市場發(fā)展情況來看，風冷依舊是主流的制冷方案，隨著間接蒸發(fā)冷卻技術及全變頻氟泵等技術的創(chuàng)新發(fā)展及應用普及，其市場規(guī)模將不斷增長。液冷系統(tǒng)逐漸普及，風液融合正成為新的發(fā)展趨勢。水冷也是較為常見的制冷方式，市場占有率僅次于風冷。目前，全球高密集度、高供電密度的超大型數據中心已逐漸引入液冷設備，未來風液融合將成為高功率密度機柜的主流制冷方案。從數據中心綠色節(jié)能的發(fā)展趨勢來看，制冷技術的本質都是讓冷卻介質在末端盡可能的貼近設備，減少換熱次數，以便于介質更加高效地與設備進行熱交換，從而提高換熱效率、降低冷損失。數據中心冷卻技術發(fā)展趨勢詳見圖6，PUE1.5（仁和數據中心），5A，PUE1.09。同時，9算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001風冷系統(tǒng)方案也可以采用間接蒸發(fā)冷卻技術，實現最大化利用自然冷源，通過一次換熱，降低數據中心的PUE，例如華為云烏蘭察布數據中心上榜國家綠色數據中心名單，PUE最低可以至1.15。圖6 數據中心制冷技術發(fā)展趨勢PUE以及當地全年氣候變化息息相關。如圖7會對數據中心的制冷效率和PUE實際需求選擇合適的制冷方案。圖7 數據中心制冷關鍵技術及對PUE的影響10算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001回顧數據中心冷卻技術的發(fā)展，傳統(tǒng)制冷設備主要有風制冷型、水制冷型和氟制冷型，在數據中心高密化、節(jié)能化發(fā)展趨勢下，液體制冷型系統(tǒng)逐漸登上數據中心制冷解決方案的舞臺，企業(yè)分類見表3，產業(yè)圖譜見圖8。表3 制設企分類企業(yè)類型技術特點代表企業(yè)代表產品風制冷系統(tǒng)風冷型空調系統(tǒng)簡單、可靠性高、易維護維諦、華為、美的、格力、依米康、諾亞、佳力圖、英維克、施耐德、海爾、克萊門特、AGC、艾特網能華為NetCol-AJKF系列、海爾模塊式風冷冷水（熱泵）機組蒸發(fā)冷卻系統(tǒng)不受室外環(huán)境響、室內濕度穩(wěn)定、節(jié)能節(jié)水華為、維諦、英維克、中興、申菱、阿爾西、艾特網能、世圖茲、美的維諦LiebertXDCS蒸發(fā)自然冷全變頻氟泵多聯熱管空調、華為EHU、艾特網能CoolBlock間接蒸發(fā)冷自然冷節(jié)能空調機組、美的模塊式熱回收蒸發(fā)冷卻空調機組新型氟泵系統(tǒng)能效較高、形式多樣維諦、華為、艾特網能、英維克、世圖茲、依米康DSEFusionCol-A列、依米康氟云系列水制冷系統(tǒng)冷凍水型空調制冷效率較風冷更高，但系雜，日常維護成本高維諦、華為、英維克、佳力圖、艾特網能、世圖茲英維克XRow系列高效列間空調、佳力圖CAHU冷凍水型機房空調、世圖茲CyberRowCW/CW2液體制冷系統(tǒng)冷板式散熱效率高，能耗低、占用空間小IBM、英維克、華為、騰訊、聯想、京東、超聚變、寧暢、史陶比爾、中航光電、中科曙光、維諦、百度、美團、高瀾英維克Coolinside、華為FusionCol-L系列、中科曙光GreenLP冷板式液冷配套基礎設施C7000浸沒式阿里、英特爾、施耐德、GRC、蘭洋、中科曙光、維諦、英維克、3M、中航光電、巨化、杭州云電、海光芯創(chuàng)、富士康、立訊技術、綠色云圖、高瀾ImmersionD1000BBU諦LiebertVIC、綠色云圖微型液冷機柜11算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001圖8 制冷設備產業(yè)圖譜弱電系統(tǒng)弱電系統(tǒng)為數據中心的物理和邏輯組件（含服務器、存儲、網絡、電源、冷卻）提供監(jiān)控、管理和優(yōu)化，是實現數據中心向綠色和智能發(fā)展的數字化系統(tǒng)底座之一。ODCC，2022場規(guī)模已達100億元，隨著數據中心的規(guī)模和復雜度的增加，動環(huán)監(jiān)控系統(tǒng)尚MarketsandMarkets，202286820271486期內的復合年增長率近12。此外，全球數據中心基礎設施管理（DCIM）11的復合年均增長率增長，2026302022DCIM4.922022-2026年該值將超過13。我國作為亞太地區(qū)最高增長的國家，市場規(guī)模為1.83億美元。DCIM由傳統(tǒng)動環(huán)監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)展演變而來，管理范圍更全面。數字技術推動DCIM智能化發(fā)展，監(jiān)控管理等通用能力建設與應用將更加全面與深入。數據中心逐漸走向大型化和集約化，管理模塊劃分越來越精細化，與此同時，物聯網、12算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001AI（ArtificialIntelligence，人工智能）3D、數字孿生等新技術已廣9，DCIM將向基礎設施和多個子系統(tǒng)集中化管理發(fā)展；應用方面，包括部件級、設備級、鏈路級、數據中心級的運行狀態(tài)、關鍵參數、故障告警等信息將向全局可視化發(fā)展，以幫助管理者更直觀地掌控數據中心運行狀態(tài)。圖9 DCIM的管理范疇與服務能力基于基礎設施與IT設施融合管理的目標，智能化管理對象應覆蓋基礎設施（電力、制冷、機柜、安防）、IT設備（服務器、交換機、存儲）及相關聯的環(huán)境，管理活動應貫穿數據中心基礎設施全生命周期的運維運營行為，提供集中監(jiān)控、資源規(guī)劃、日常運維、成本優(yōu)化等管理模塊。有效的運營管理系統(tǒng)可切實幫助數據中心保障基礎設施的高可用并提高基礎設施資源利用率，降低能源消耗和人員綜合成本，并通過流程化管理日常作業(yè)提升服務水平，提高數據中心經營產出和效率，實時、準確提供管理決策信息，最終實現以數據驅動管理價值。按照監(jiān)控與管理的對象，弱電系統(tǒng)企業(yè)可分為監(jiān)控動力與環(huán)境的動環(huán)系統(tǒng)、監(jiān)控樓宇的樓宇自控系統(tǒng)及更加集成化的DCIM，企業(yè)分類見表4，產業(yè)圖譜見圖10。13算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001表4 弱系企分類企業(yè)類型動環(huán)監(jiān)控系統(tǒng)樓宇自控系統(tǒng)DCIM技術特點IT設備運行狀態(tài)進行有效監(jiān)控主要面向樓宇系統(tǒng)等，優(yōu)化建筑的能源效率，側重對各建筑子系統(tǒng)的控制輸出包含了資產管理、容量管理、動環(huán)的監(jiān)控等內容，相較于動環(huán)系統(tǒng)，功能更豐富代表企業(yè)訊信息ABBSoftwareFNTNlyte萬國代表產品維諦RDU監(jiān)控系統(tǒng)、華為iManager-M、力維智聯動環(huán)監(jiān)控與智能融合管理系統(tǒng)、縱橫通IMCP機房監(jiān)控平臺WEBsEMS-500Metasys華為NetEco、維諦SiteWeb6基礎設施管理系統(tǒng)、騰訊智維、百度萬象智能監(jiān)控平臺圖10 弱電系統(tǒng)產業(yè)圖譜模塊化數據中心模塊化數據中心是一種全新的數據中心建設模式，對風、火、水、電核心系統(tǒng)進行整體設計，可以大幅縮短建設周期，實現數據中心的快速部署、交付和應用。14算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001伴隨信息技術的快速發(fā)展，業(yè)務競爭日趨激烈。一方面，用戶對數據中心交付時間的要求越來越短，數據中心建設投產的速度也越來越快；另一方面，數據中心涉及的設備和系統(tǒng)繁雜，現場安裝調試復雜。為了滿足數據中心大規(guī)?？焖俑咝Р渴?，產業(yè)鏈相關企業(yè)開展了一系列的探索和創(chuàng)新，模塊化、預制化成為一種新的建設模式，通過預先標準化設計，工廠組裝、集成、預測試，現場即插即用，實現快速安裝、快速交付，將數據中心的建設由工地遷移到工廠，減少現場施工帶來的安全隱患。集裝箱和預制模塊化數據中心經歷了一體化單機、平層部署、多層部署、建筑級模塊化的技術路線。從最初的一體化單機階段開始，數據中心逐漸采用了模塊化設計，通過分離和部署不同的功能模塊，實現了平層部署或兩層部署。但是由于其空間、外觀、標準化程度、可靠性等多重制約因素，只能小規(guī)模應用或在特定場景應用。隨著裝配式建筑技術與模塊化數據中心深度融合，預制模塊化數據中心可支持多層堆疊，滿足建筑標準，主體結構建筑化、空間及內外使用體驗樓宇化。在這個發(fā)展過程中，預制程度逐步加深，從部件預制到系統(tǒng)設備預制，再到功能區(qū)和整體的預制，提高了建設速度和質量，降低了成本。未來模塊化數據中心將繼續(xù)朝著更高程度的預制化、智能化和綠色化方向發(fā)展，以滿足不斷變化的市場需求和技術進步的要求。按照技術演進的階段，模塊化數據中心可分為集裝箱數據中心、微模塊數據中心、預制模塊化數據中心，企業(yè)分類見表5，產業(yè)圖譜見圖11。表5 ?；瘬姆诸惼髽I(yè)類型微模塊數據中心集裝箱數據中心預制模塊化數據中心技術特點將數據中心劃分為多個獨立模塊，獨立運行及智能化管理，以單機柜為最小顆粒度，配套列間空調，UPS及柔性母線配電系統(tǒng)的深度集成具備可移動性，可有效應對臨時性數據中心、應急性數據中心的需求可根據客戶需求靈活構建，適用于新建輕鋼結構廠房、新建無樓等場景15算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001代表企業(yè)華為、維諦、易事特、Silent-Aire、施耐德、中興、中國移動、M.C.Dean、威圖華為、新華三、戴爾、IBM、思科、維諦、中興、浪潮、威圖、中科曙光華為、維諦、施耐德、中興、M.CDeanSilent-Aire代表產品維諦SmartAisle數據中心、華為Module2000智能微模塊、易事特MC2000&MC6000品、LenovoMDC華為1000A、維諦MOD中心、新華三IC7000集裝箱智慧數據中心華為預制模塊化數據中FusionDC預制全模塊數據中心、施耐德module圖11 模塊化數據中心產業(yè)圖譜（二）算力資源服務器服務器是數據中心重要的基礎設施，服務器通過中央處理器（CPU）、內IO（輸入輸出）業(yè)務處理需求，是算力供給的核心設備。近年來，全球服務器市場處于較高增長態(tài)勢。IDC，20221494.61230持較高速增長，2022273.422。16算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001CPUCPUIntelAMD90以上的市場份額；服務器架構上，x86CPUCPUx8691，ARM8CPU12CPUx86IDCx86376.8110。其他其他awsAMD2021 2022Intel90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%來源：CounterpointAnalysis，2023圖12 2021年和2022年全球數據中心CPU市場收入份額后摩爾定律時代，單靠制程工藝提升帶來的性能受益已經十分有限，單核性能已經趨近極限，CPU未來將關注以多核提升性能功耗比，多核處理器把多個處理器核集成到同一個芯片之上，每個單元的計算性能密度得以大幅提升。同時，原有的外圍部件可以被多個CPU系統(tǒng)共享，可帶來更高的通信帶寬和更短的通信時延，多核處理器在并行性方面具有天然的優(yōu)勢，通過動態(tài)調節(jié)電壓/頻率、負載優(yōu)化分布等，可有效降低功耗，提升性能。隨著高性能計算的發(fā)展，市場開始關注基于GPU（GraphicsProcessingUnit，圖形處理器）、FPGA（FieldProgrammableGateArray17算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001GPU FPGA ASIC/NPU2026E2025E2023E 2024E202220211400080006000400020000單位：百萬美元陣列）等芯片構建的智算服務器。IDC數據顯示，2022672413，GPU60NPU、ASICFPGAGPUGPU FPGA ASIC/NPU2026E2025E2023E 2024E202220211400080006000400020000單位：百萬美元源：IDC，2023圖13 2021-2026中國智能計算服務器市場規(guī)模AI其復雜性和規(guī)模正呈現爆炸式增長。這些龐大的模型正在挑戰(zhàn)當今系統(tǒng)的極限，僅憑CPU的優(yōu)化難以滿足其性能需求。因此，智算服務器主要采用異構形式，表現形態(tài)多為機架式。在異構方式上，可以為CPU＋GPU、CPU＋FPGA、CPU＋TPU、CPU＋ASICCPU＋GPUCPU+GPU的形式。繼續(xù)擴展模型以實現高度準確性和實用性，需要能夠快速訪問大型內存池CPUGPU18算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001IDC，202344.17億元。市場競爭來看，浪潮、超聚變等企業(yè)憑借先進的技術實力和卓越的產品性能在液冷服務器市場中占據領先地位；行業(yè)應用來看，液冷服務器憑借高效的散熱性能、低能耗和低噪音等特點在互聯網、電信、政府和教育領域應用最廣；從技術細分來看，目前有冷板式、浸沒式和噴淋式三條技術路線，冷板式方案成熟度較高，商用基礎較好，已經得到較多的商業(yè)應用。我國邊緣計算服務器市場也呈現蓬勃的發(fā)展趨勢。邊緣服務器可以將數據處理和分析的任務轉移到網絡的邊緣，減少數據傳輸的延遲和帶寬消耗，提高IDC，202240元，未來隨著企業(yè)不斷將數據處理的任務從中心服務器轉移到邊緣設備上，邊緣計算服務器的應用場景和需求將進一步擴大。按照應用場景不同，服務器可分為適用于廣泛應用場景和工作負載的通用服務器、適用于大規(guī)模數據的高速處理和計算的智算服務器、適用于高密場景的液冷服務器、適用于實時數據分析的邊緣計算服務器，企業(yè)分類見表6，產業(yè)圖譜見圖14。表6 服器業(yè)類企業(yè)類型通用服務器智算服務器液冷服務器邊緣計算服務器技術特點以CPU芯片為主，提供多種服務功能，適應不同的計算需求的服務器GPU工智能芯片，以完成大量數據的訓練和迭代液體注入服務器，通過冷熱交換帶走服務器的散熱。包含冷板式液冷服務器與浸沒式相變液冷服務器部署在數據中心之外，靠近終端用戶，提供計算、存儲和網絡等服務，并且可以處理本地或實時的數據流代表企業(yè)及產品浪潮NF5266G7、華為服務器K22R-02服務器V6FitServerV6、中興R5300G5華為 800服務器浪潮NF5468列 、 UniServerR5350G6、科可控X7840H0新華三 R4900LCG5服務器、億萬克液冷服務器EVOCAdamServerR322N6+、天樞液冷整機柜務器、寧暢R620G40LP聯想ThinkEdgeSE360V2、華為TaiShan200器、PowerEdgeXR400019算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001圖14 服務器產業(yè)圖譜存儲數據中心的存儲承載的是千行百業(yè)的高價值數據，其中硬盤是存儲的主要部件，是保存數據的關鍵介質。2022（HardDiskDrive，HDD）介質出貨量超1100EB，較2021年出貨量下降了11，達全球存儲容量的80。2022（SolidStateDrive，SSD）318EB，詳見圖15。據IDC預測，到2025年，全球SSD805EB25。202017 2018 2019 2020 2021 2022HDD出貨量 SSD出貨量 HDD2017 2018 2019 2020 2021 2022HDD出貨量 SSD出貨量 HDD增長率 SSD增長率60%50%40%30%20%10%0%-10%-20%1400120010000出貨量（EB)增長率(%)來源：IDC，Trendfocus，2023圖152017-2022年全球HDD和SSD出貨量及增長率全HDD存儲(EB)全HDD存儲增長率全閃存儲(EB)全閃存儲增長率2018 2019 2020 2021 202280%70%60%50%40%30%20%10%0%-10%35302520全HDD存儲(EB)全HDD存儲增長率全閃存儲(EB)全閃存儲增長率2018 2019 2020 2021 202280%70%60%50%40%30%20%10%0%-10%35302520151050出貨量（EB）增長率（%）源：IDC，2023圖16 2018-2022年全球企業(yè)級存儲出貨容量及增長率21算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001SSDHDDNANDFlash高密度方向演進且存儲密度和傳輸性能不斷提升，單位存儲效率得到優(yōu)化。通NANDFlashNANDFlash128176，2022底，NANDFlash200，NANDSSDIO安全可信成為先進存儲的必備能力，存儲安全可信技術向存儲內生安全方向發(fā)展。底層硬件來看，硬件三防（防側信道，防故障注入，防物理攻擊）和可信啟動已成為存儲底層硬件安全可信能力的基礎；軟件算法來看，AIRGAP（氣隙隔離）技術可以保障數據安全傳輸，WORM（WriteOnceReadMany，一寫多讀）技術用來防止文件被篡改，病毒偵測分析可預防被病毒勒索，執(zhí)行環(huán)境提前檢測能確保數據可信，數據訪問的全路徑和內存加密技術可以防止數據被泄露；應用效果來看，可綜合存儲加密和定期備份兩種方案來面對突發(fā)情況下數據丟失或破壞等問題，充分保障數據的安全性。根據使用介質的不同，主要包括利用旋轉磁盤的HDD和使用閃存芯片的SSD及其他存儲設備，企業(yè)分類見表7，產業(yè)圖譜見圖17。表7 存企分類企業(yè)類型HDDSSD存儲設備技術特點讀寫頭通過驅動臂調整不同磁道位置，驅動器帶著磁盤旋轉，通過磁頭完成數據讀取使用閃存技術，將數據存儲于芯片中，取代了傳統(tǒng)硬盤中的機械盤片和讀寫頭，較機械硬盤抗物理沖擊、抗震存儲設備還包括適合用于大量數據的長期備份和歸檔的磁帶和將大量存儲設備組織起來的存儲列陣代表企業(yè)及產品UltrastarHC550CMRHDD、希捷ExosXMG10FUltrastarHe10SolidigmD5-P5336憶聯UH711a系列、英韌科技Dongting-S1DapuStorH5100、MemblazePBlaze7系列、三星PM893aPE8110FusionCube1000超融合存儲設備、富士膠片FUJIFILMLTOUltrium數據流磁帶、浪潮18000G5-I、H3CCF5000G222算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001圖17 存儲產業(yè)圖譜交換機交換機是一種用于電（光）信號轉發(fā)的網絡設備，可以為接入交換機的任意兩個網絡節(jié)點提供獨享的電信號通路，是搭建數據中心架構的骨骼，具備大緩存、高容量、虛擬化等特征。隨著網絡技術的進步和數據中心的需求增長，全球交換機市場規(guī)模持續(xù)擴IDC，2022250020，100022左右。100GbE20202022品類，200/400GbE2022AristaTOP52022年，我國以太網數據中心交換機市場規(guī)模超過200億元，預計2026年市場規(guī)模將超過300億元。我國交換機市場集中度較高，華為、新華三占據市場近70的份額，主要參與者包括華為、新華三、銳捷網絡以及思科等，市場貢獻主要來自于國內廠商。23算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001無損數據中心解決方案驅動高速率交換機發(fā)展。RDMA（RemoteDirectMemoryAccess，遠程直接數據存取）TCP（TransmissionControlProtocol控制協議）/IP（InternetProtocol，互聯網協議）協議棧處理時延大，服務CPU，RDMA時延問題。RDMAInfiniBand（架構核心技術）RoCE（RDMAoverConvergedEthernet）RDMA白盒技術推動行業(yè)充分競爭，良性發(fā)展。白盒交換機采用開放的設備架構和軟硬解耦的思想，提升了設備可編程性、靈活性，可以有效支撐未來新型業(yè)務對網絡可定制、高性能、可編程、確定性的需求，在網絡戰(zhàn)略發(fā)展中具有重要地位。在全球經濟增長放緩及生成式人工智能算力成本高昂的背景下，白盒交換機成本低、開放性高、操作難度小的優(yōu)勢將會更加突出。傳統(tǒng)交換機的軟硬件開發(fā)均由設備廠商提供，系統(tǒng)完全封閉，滿足新功能快速開發(fā)部署需求慢，采購成本久高不下。在白盒交換機架構下增加芯片接口層，將交換芯片的硬件功能封裝為統(tǒng)一的接口，采用開放的設備架構和軟硬解耦思想，降低購置開發(fā)成本。CPO（ChipPackageOptimization，芯片封裝優(yōu)化）技術減少高速電通損耗，或成高速交換機核心技術。作為新型的光學封裝技術，CPO可將光學元件直接封裝在芯片內部，通過更短的光學路徑和更緊密的光學耦合實現更高效的光通信，同時也可以減少光學連接和對準的復雜性，從而實現更高密度的光電集成和更高性能的光通信系統(tǒng)。全球多家不同背景的大廠商已開始布局該領域研發(fā)。目前AWS、微軟、思科、博通、英偉達均在布局CPO技術和產品。TSN（Time-SensitiveNetwork，時間敏感網絡）成為構建工業(yè)信息技術網絡與運營技術網絡間的重要橋梁。TSNTSN+OPCUA（OPCUnifiedArchitectureOPC）將解決協議碎片化問題，有望加速應用。一方面，TSN可以為網絡連接提供準確的時間同步和時間關鍵數據及時性的保證。作為下一代工業(yè)以太網技術，保證24算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001了來自不同供應商的設備之間的網絡級兼容性。在網絡系統(tǒng)級，TSN通過標準配置分發(fā)給設備的網絡調度接口，支持確定性通信。消息的定時釋放確保了網絡中的延遲可以被確定性地預測和管理。另一方面，TSNOPCUATSN技術基于以太網提供了一套數據鏈路層的協議標準，解決了網絡通訊中數據傳輸及獲取的可靠性和確定性的問題；OPCUATSN能把PROFINET（基于以太網技術的自動化總線標準）OPCUA根據支持網絡協議和接口的不同，主要包括針對以太網協議的以太網交換機、支持各種網絡協議和接口的開放式白盒交換機及針對光纖通道協議的光纖交換機，企業(yè)分類見表8，產業(yè)圖譜見圖18。表8 交機業(yè)類企業(yè)類型以太網交換機白盒交換機光纖交換機技術特點基于以太網傳輸數據，每個端口都直接與主機相連，以全雙工的方式工作，能同時連通許多對端口，使每一對相互通信的主機能無沖突地傳輸數據與傳統(tǒng)交換機的硬件和軟件均由一個供應商提供不同，白盒交換機的硬件和軟件一般來自不同的供應商，可以進行定制化的產品開發(fā)，具有更高的開放性與靈活性采用光纖電纜作為傳輸介質，光纖通道為存儲區(qū)域網絡設計，可將計算機數據存儲連接到服務器的高速網絡中，實現低時延和無損傳輸，適用于大型核心/邊緣網絡代表企業(yè)及產品華為16800系列數據中心交換機、思科Nexus3550Series士通FUJITSU2048JuniperOCX1100、戴爾DellS4112F-ON、AcctonAS8000HPE6960BroadcomBrocade交換機、普聯技術FC342A-20、H3C系列PON產品25算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001圖18 交換機產業(yè)圖譜（三）算力平臺算力支持平臺算力支持平臺是為算力開發(fā)應用提供運行環(huán)境的基礎軟件的集合，下接基礎設施，是算力平臺的底座。算力支持平臺提供操作系統(tǒng)、數據庫、中間件等基礎軟件，并通過對算力資源進行虛擬化，構建起基礎設施與算力開發(fā)應用之間的橋梁。由操作系統(tǒng)、數據庫和中間件組成的環(huán)境支持平臺提供了源代碼運行的基礎環(huán)境和關鍵的支持功能。ODCC11，2022401.2189.6萬套。市場格局來看，我國操作系統(tǒng)市場依然以海外廠商為主，2022Linux1國產服務器操作系統(tǒng)發(fā)展報告（2023）26算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001且保持不斷增長，Windows19.9，Unix0.5。目前，國產服務器操作系統(tǒng)正在強勢崛起，在黨政、金融、電信、互聯網等行業(yè)的國產產品裝機量也在逐步提升。以龍蜥操作系統(tǒng)為代表，其裝機量已500702.0時代，面向云計算、智能計算等方向進化。以阿里云、華為、麒麟軟件、統(tǒng)信軟件為代表的中國技術力量不斷取得核心突破，以龍蜥社區(qū)、歐拉社區(qū)為代表的中國開源社區(qū)正在構建以自主技術為核心的產業(yè)生態(tài)，國產服務器操作系統(tǒng)已基本具備有開發(fā)者社區(qū)、有知識產權、高安全、高可用、可定制、可重構的特征。國內商業(yè)版服務器操作系統(tǒng)主要有統(tǒng)信軟件、浪潮信息、中科方德、凝思軟件、中興新支點、中標麒麟、麒麟信安等，均基于國內操作系統(tǒng)開源社區(qū)進行商業(yè)產品開發(fā)。我國數據庫管理系統(tǒng)市場保持快速增長。隨著各行業(yè)數字化轉型節(jié)奏加快，數據庫作為信息系統(tǒng)的核心基礎軟件，迎來了快速發(fā)展時期。根據信通院報告，2022400業(yè)開始將其業(yè)務應用和數據遷移到云端，云數據庫成為了市場增長的主要動力。目前用戶的數據結構仍以關系型為主，但隨著數字化業(yè)務場景不斷豐富，非關系型和混合型數據庫的應用不斷增加。中間件市場需求及市場規(guī)模也逐年上升。ODCC，202210027算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001虛擬化軟件、云系統(tǒng)軟件、容器基礎架構軟件等采用軟件定義的方式實現資源的虛擬化、統(tǒng)一管理和自動化調配，統(tǒng)稱為算力池化平臺。增長率虛擬化軟件云系統(tǒng)軟件容器基礎架構軟件2022 2023E 2024E 2025E 2026E 2027E20%15%10%5%0%25%450040003500300025002000增長率虛擬化軟件云系統(tǒng)軟件容器基礎架構軟件2022 2023E 2024E 2025E 2026E 2027E20%15%10%5%0%25%450040003500300025002000150010000單位：百萬美元源：IDC，2023圖19 2022-2027年中國虛擬池化平臺市場預測伴隨著云計算、大數據等技術的快速發(fā)展，網絡和存儲軟件也開始與硬件進行解耦，為計算提供了更加靈活和可編程的基礎設施，使得計算能夠更好地28算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001適應不斷變化的應用需求，提高資源的利用率和可管理性，更好地滿足不同應用對于計算和存儲資源的需求。此外，軟硬件解耦后的網絡和存儲通常采用開放的API和標準化的協議，使得第三方開發(fā)者可以基于這些開放接口進行二次開發(fā)和集成，為算力的虛擬池化帶來了更多的創(chuàng)新和可能性，推動了整個生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展和創(chuàng)新。按照功能的不同，算力支持平臺主要包括對算力資源進行抽象化的虛擬池化平臺和由操作系統(tǒng)、數據庫和中間件組成的環(huán)境支持平臺，企業(yè)分類見表9，20。表9 算支平企類企業(yè)類型環(huán)境支持平臺虛擬池化平臺操作系統(tǒng)數據庫中間件技術特點控制管理整個計算機系統(tǒng)的軟硬件資源，并提供給客戶和其他軟件便捷的接口和環(huán)境按照數據結構來儲存和管理數據的應用軟件提供穩(wěn)定、高效的數據傳輸和消息隊列服務，以及處理應用間的協同工作將計算能力以資源池的形式提供給用戶并根據應用需要靈活地進行計算資源調配代表企業(yè)及產品Linus軟Windows系統(tǒng)、華為EulerOS、阿里甲骨文OracleDatabase、人大金倉數據庫管理系統(tǒng)KingbaseES東方通TongWebAS、寶蘭德分布式交易中間件軟件BESVbroker華為解決方案、ESXi、云宏WinStack臺29算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001圖20 算力支持平臺產業(yè)圖譜算力調用平臺算力調用平臺指進行實時資源管理，隨需求調用算力資源的軟件平臺。該平臺旨在提高計算機資源的利用率，是實現計算資源靈活調用的重要路徑。隨著計算技術的飛速發(fā)展，算力調用作為資源管理的重要手段，也在不斷演進。從早期的集中式計算系統(tǒng)到現今的分布式計算系統(tǒng)，算力調用的策略和技術都經歷了顯著的變革。在集中式計算系統(tǒng)中，算力調用主要基于固定的硬件資源，如CPU、內存和存儲都集中在單個高性能服務器或計算機集群上。調用程序或系統(tǒng)管理員需要根據任務的需求和優(yōu)先級來分配和調整這些資源，調用策略更注重資源的有效利用和任務的性能優(yōu)化。例如，采用優(yōu)先級調用確保高優(yōu)先級的任務優(yōu)先獲得資源，而負載均衡技術則確保服務器的負載分布均勻，避免過載。然而，傳統(tǒng)的算力調用無法根據實際需求進行靈活調整，在面對大規(guī)模計算任務或突發(fā)的高并發(fā)請求時，可能會遇到性能瓶頸或資源不足的問題。隨著云計算的興起，分布式計算系統(tǒng)開始得到廣泛應用。在分布式系統(tǒng)中，算力資源分散在多個節(jié)點上，通過網絡進行連接和協同工作。云原生的發(fā)展為分布式計算系統(tǒng)的算力調用提供了更加高效和靈活的基礎架構，通過彈性擴展、自動化管理以及存儲計算分離等方式實現了對計算存儲資源的高效利用。彈性擴展的特性使得資源可以根據實際需求進行動態(tài)分配和調整。調用算法不再受30算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001限于固定的硬件資源，而是可以根據任務的實時需求和資源的使用情況進行智能決策，例如容器化的部署方式使得應用程序可以輕松地跨不同的計算資源進行遷移和擴展。百度智能云推出了彈性伸縮服務，自動化擴縮容用戶云資源，自動關聯負載均衡。隨著Kubernetes生態(tài)的蓬勃發(fā)展，在離線混部技術也得到了廣泛的應用和關注。在過去的十年里，云廠商在混部技術方面取得了顯著的進展。他們不僅研發(fā)出了高效的資源調用算法和管理系統(tǒng)，還積累了大量的實踐經驗。字節(jié)跳動形成了“彈性伸縮”和“常態(tài)混部”互相配合的資源池混部方案，提煉出Katalyst2022Koordinator式開源，致力于解決多樣工作負載混部在一個集群、節(jié)點場景下的調度。隨著云原生技術的發(fā)展和普及，混部技術正在迎來新的發(fā)展機遇。從集中式計算系統(tǒng)到分布式計算系統(tǒng)，算力調用方式經歷了從固定資源到動態(tài)資源、從本地到云端的轉變。這一演進不僅提高了計算資源的利用效率和任務的性能，還為企業(yè)和組織提供了更加靈活、可擴展的計算服務解決方案。隨著新一代信息技術的不斷演進，未來的算力調用平臺將朝著新的發(fā)展方向邁進。智能化程度提升。AI多云環(huán)境支持。目前，許多企業(yè)都采用了多云策略，即在多個云平臺上部署應用。未來，混部技術AI邊緣計算融合。AI彈性容量與邊緣計算融合能實現更高效的資源利用和更低的延遲。在邊緣節(jié)點上部署部分應用，通過混部技術實現資源的動態(tài)調度和管理。按照計算資源組織方式的不同，算力調用平臺主要包括集中式和分布式計算系統(tǒng)下的調用，企業(yè)分類見表10，算力調用平臺圖譜見圖21。31算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001表10 算調平企分類企業(yè)類型集中式計算系統(tǒng)分布式計算系統(tǒng)技術特點主要基于固定的硬件資源，采用優(yōu)先級調用確保高優(yōu)先級的任務優(yōu)先獲得資源，負載均衡則確保服務器的負載分布均勻算力資源分散在多個節(jié)點上，通過網絡進行連接和協同工作。通過彈性擴展、自動化管理以及存儲計算分離等方式實現了對計算存儲資源的高效利用代表企業(yè)及產品Slurm、AWSBatch、IBMWorkloadSchedulerKoordinatorKatalystKapacityStack圖21 算力調用平臺產業(yè)圖譜算力開發(fā)平臺算力開發(fā)平臺是提供軟件開發(fā)工具、庫、框架和算法等開發(fā)應用程序的平臺，是算力應用開發(fā)的重要平臺。根據開發(fā)對象的不同，可將其分為應用開發(fā)平臺和技術賦能平臺。應用開發(fā)平臺用于編寫源代碼，是算力開發(fā)的關鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的應用開發(fā)通常采用單體應用的形式整體部署，需要開發(fā)人員手動編寫大量的代碼來實現32算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001應用程序的功能和邏輯。開發(fā)過程繁瑣，部署方式低效，擴展性方面存在局限性。而基于容器的現代化應用開發(fā)不僅可以通過容器編排工具實現自動擴展和縮容，提高了應用的可用性和可靠性，還能夠通過使用容器鏡像來確保不同環(huán)境的一致性，減少了配置錯誤和環(huán)境差異帶來的問題。業(yè)界在推動基于容器的現代化應用開發(fā)方面進行了大量探索。螞蟻推出了可編程、高靈活性的應用交付及運維技術棧KusionStack，基于平臺服務即代碼的理念，做到一處編寫，隨處交付。人工智能、機器學習和大型語言模型深度集成到開發(fā)中的創(chuàng)新對開發(fā)者工具、開發(fā)流程和方法產生了持久的影響。低代碼/無代碼技術得到了更廣泛的應用，呈現出旺盛的市場需求。具有前瞻性的ITGenAI（工智能）應用于應用程序開發(fā)。2022年，ChatGPT（ChatGenerativePre-trainedTransformer，聊天生成型預訓練變換模型）AIGitHubGPT-4CopilotChat，同的IDE開發(fā)平臺中，通過文本問答的方式完成生成、分析、審核代碼等。國AI網頭部企業(yè)爭相入局，相繼推出通義靈碼、CodeFuse，AICodeGeeXAI具市場將實現強勁增長。技術賦能平臺面向新型技術應用開發(fā)提供基礎服務。核心價值在于提升應用開發(fā)效率，將技術賦能于前端的應用和業(yè)務，降低AI、大數據、區(qū)塊鏈、物聯網、行業(yè)性互聯網的準入門檻。隨著新時代下生產力與生產關系的深度變革與調整，新一代信息技術正迎來其蓬勃發(fā)展期。這種變革為人工智能、大數據、區(qū)塊鏈、物聯網、行業(yè)性互聯網等技術的興起提供了肥沃的土壤，促使它們不斷壯大并引領技術進步的新浪潮。AI和大數據已經成為數字化轉型的核心驅動力，越來越多的企業(yè)開始將AI務流程，提升決策效率。AI和大數據軟件市場的發(fā)展前景也十分可觀，未來五年將呈現良好的增長態(tài)勢。33算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001隨著數字經濟的崛起和數據的爆發(fā)式增長，對數據的安全性、透明性和可信度提出了更高的要求。區(qū)塊鏈憑借去中心化、不可篡改、透明可追溯等特點，能夠滿足新形勢下對數據安全的要求。其中螞蟻和騰訊憑借政府項目資源優(yōu)勢在該領域市場競爭中占據優(yōu)勢。物聯網和行業(yè)性互聯網軟件與平臺產品市場規(guī)模也持續(xù)擴大。按照開發(fā)對象的不同，算力開發(fā)平臺可分為提供源代碼編寫服務的應用開發(fā)平臺和將各種先進技術與應用開發(fā)相結合的技術賦能平臺，企業(yè)分類見表22。表11 算開平企分類企業(yè)類型技術特點代表企業(yè)及產品應用開發(fā)平臺即軟件、工具和開發(fā)環(huán)境，實現自動化編譯、調試、測試、部署等功能，同時可以提高代碼的可讀性和可維護性。GitHubCopilotChat、華為CodeArtsReq、螞蟻KusionStack、amazonCodeWhisperer技術賦能平臺AI技術通過機器學習和深度學習等技術手段，實現對大量數據的處理和分析。SenseFoundryEnterpriseAIBrainEasyDLAI平臺大數據對海量數據的處理和分析，挖掘數據中蘊含的規(guī)律和模式，從而實現對未知數據的預測和推斷。TranswarpDataHub星環(huán)大數據基礎平臺、柏睿大數據平臺RapidsLizard、AmazonElasticMapReduce區(qū)塊鏈去中心化的數據庫，存儲于其中的數據或信息具有不可偽造、全程留痕、公開透明和集體維護。BaaSBaaSBlocFace平臺TBaaS物聯網實現物與物之間的智能互聯、數據共享、實時監(jiān)測和互動交流。AliOSThingsCTWing、微軟IoT行業(yè)性互聯網通過工業(yè)全要素、全價值鏈和全產業(yè)鏈的連接、解耦和重構，構成了數據采集、傳輸、計算、分析、應用的數據閉環(huán)。PTCThingWorx百度智能云開物COSMOPlat34算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001圖22 算力開發(fā)平臺產業(yè)圖譜（四）算力供給算力供給是由算力中心服務商為其他企業(yè)和個人提供的綜合性服務，旨在滿足各類計算需求。這些服務包括數據中心機柜租用、帶寬租用、服務器托管、代理運維、云計算服務、智能算力租賃服務、智算公有云服務、智算集成服務等。算力供給作為紐帶，高效連接算力的生成與實際應用場景，是算力設施產業(yè)中的重要一環(huán)。當前，數據中心是算力供給的重要物理載體。我國數據中心市場格局由基礎電信運營商和第三方數據中心服務商組成?；A電信運營商是以中國電信、中國聯通、中國移動為代表提供基礎電信業(yè)務的企業(yè)，憑借建設起步早、客戶資源豐富、網絡基礎資源領先等優(yōu)勢，基礎電信運營商在數據中心市場一直占據重要份額。然而，隨著全球數據總量的急劇增長，數據采集、數據存儲與管理、數據傳輸與處理等對算力資源的需求大幅提升，基礎電信運營商難以滿足日益增長的算力需求。在此情況下，第三方數據中心服務商如雨后春筍，呈蓬勃發(fā)展態(tài)勢，其多元化的經營與合作模式也為數據中心市場帶來了生機和活力。我國第三方數據中心服務商處于行業(yè)成長擴張期，市場份額保持高速增長。23，202251.68，2021同期增長了1.81。近年來，第三方數據中心服務商憑借資本實力和業(yè)務能力35算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001較強等優(yōu)勢，市場地位不斷提升，市場份額持續(xù)擴大，目前已超過基礎電信運營商市場占比，處于領先地位。目前，國內第三方數據中心服務商數量持續(xù)增加，其中大型服務商有萬國數據、世紀互聯、數據港、普洛斯等，小型服務商也在不斷涌現，行業(yè)市場迎來加速整合期?？傮w來看第三方數據中心服務商市場整合發(fā)展更多體現在資金流向趨于集中、優(yōu)質項目流向趨于頭部企業(yè)，一方面頭部第三方數據中心企業(yè)具有更強的資金實力、資源儲備和品牌影響力，另一方面市場整合會促進行業(yè)的集中度提高，進一步增強它們在資金和資源方面的優(yōu)勢。48.32%48.32%51.68%第三方數據中心服務商 基礎電信運營商來源：IDC、中國信通院云計算與大數據研究所，2023圖232022年電信運營商及第三方數據中心服務商數據中心業(yè)務收入分布第三方數據中心服務商是算力設施產業(yè)鏈中游重要的組成部分。按照在產業(yè)鏈中的位置，第三方數據中心服務商的來源包括專營的數據中心運營商、設施設備提供商延伸服務和數據中心客戶方由需轉供等。專營的數據中心運營商仍占第三方市場主導，主要因其積累了豐富的建設運營經驗、形成了完善的全IT算服務等全套數據中心服務。在不斷推進的發(fā)展實踐中，行業(yè)內已經涌現出眾多表現卓越、領先業(yè)界的企業(yè)典范，如萬國數據總體規(guī)模遙遙領先，持續(xù)優(yōu)化國家“東數西算”關鍵樞紐和東南亞市場資源布局，是第三方數據中心服務商的領跑者；世紀互聯深耕行業(yè)多年，具備互聯互通網絡資源優(yōu)勢，提出并構建“超互聯”新型網絡空間基礎設施體系。此外，第三方市場還涌現出一些勢頭36算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001強勁企業(yè)，如普洛斯近年來在智能計算、液冷等新型算力中心技術方面加大研發(fā)投入和項目布局，主動迎合生成式人工智能時代算力需求，提供全生命周期智算基礎設施服務。業(yè)務發(fā)展上，算力供給側加速擁抱上云新趨勢，算力中心服務商和云廠商雙向融合。一方面，隨著云計算技術的發(fā)展，算力中心服務商逐步加強與云服務商的合作。他們共同構建云服務平臺，提供云計算服務，發(fā)揮資源共享、彈性擴容、快速部署等特點，幫助企業(yè)及客戶提高業(yè)務靈活性和可擴展性。另一方面，大型云服務商也從算力需求方逐漸轉變?yōu)楣┙o方，減少數據中心租賃，積極嘗試自建數據中心?？紤]到資源稟賦和經濟效益，云廠商的自建數據中心主要以超大規(guī)模數據中心為主，選址在二三線城市的偏遠基地，主要放置時延要求較低的業(yè)務，滿足云廠商對大寬帶、大數據量的需求。同時云廠商大量應用自研技術，對IDC上游設備進行深度研發(fā)和定制，在自建數據中心中進行試點應用，在能耗控制、智能運維和模塊化建設等方面取得了一些成就。隨著人工智能及大模型等前沿技術的迅速發(fā)展，AI力供給市場。隨著人工智能技術的廣泛應用和不斷突破，AI炸式增長的趨勢。一方面，圖像識別、語音識別、自然語言處理和大數據分析等領域都需要強大的算力支持。另一方面，AIChat-GPT發(fā)全球大模型研發(fā)浪潮之后，OpenAISora，多模態(tài)階段，算力有望呈現幾何倍數需求。面對急劇增長的算力需求，一些大型云廠商整合產業(yè)鏈資源，積極部署智算業(yè)務，諸如華為云、百度智能云等企業(yè)推出智算集成服務、智算公有云服務、智算租賃等服務。此外，還有一些專營的智算中心運營商，他們專注于智算中心的運營和管理，通過提供高效、穩(wěn)定、安全的算力服務，為各行業(yè)客戶提供計算支持。根據服務內容和業(yè)務模式的不同，算力中心服務商包括基礎電信運營商、第三方數據中心服務商、云服務商和AI企業(yè)，產業(yè)圖譜如圖24所示。37算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001圖24 算力供給產業(yè)圖譜（五）算力應用算力作為一種重要的資源，在各個領域中得到廣泛的應用。算力應用正從互聯網、電子政務等傳統(tǒng)領域，向服務、電信、金融、制造、教育等行業(yè)拓展?；ヂ摼W行業(yè)是算力需求最大的行業(yè)。為了滿足不斷增長的數據處理、分析和應用需求，互聯網行業(yè)需要強大的計算資源和基礎設施支撐能力，包括高性CPU、GPU、TPU25力領域，互聯網算力應用規(guī)模占整體算力39網行業(yè)對數據處理和模型訓練的需求不斷提升，互聯網以53第一。38算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001來源：中國信息通信研究院、IDC，2023圖25 我國各行業(yè)算力應用分布情況金融、工業(yè)等領域算力滲透率穩(wěn)健提升工業(yè)領域算力滲透率的穩(wěn)健提升是工業(yè)數字化轉型的重要體現。隨著工業(yè)4.0、智能制造等概念的提出和實踐，工業(yè)領域對數字化、智能化轉型的需求日益迫切，而算力作為數字化、智能化的基礎支撐，在工業(yè)領域的應用也逐漸普及和深化。算力設施有效推動新型工業(yè)化發(fā)展。一方面，可以支撐工業(yè)企業(yè)智慧決策和提升工業(yè)企業(yè)優(yōu)化經營。算力設施可以幫助工業(yè)企業(yè)實現更高效、更精準的智慧決策。通過利用人工智能、大數據等先進技術，算力設施可以對企業(yè)內外數據進行深入分析和挖掘，提供更全面的市場分析和預測，助力企業(yè)決策。此外，算力設施還可以通過數據可視化等技術手段，將復雜的數據分析結果以更直觀的方式呈現給企業(yè)決策者，提高決策效率和準確性。例如，通過對企業(yè)生產過程中產生的海量數據進行實時分析，可以快速發(fā)現生產過程中存在的問題，并采取措施，優(yōu)化工藝流程，提高生產效率和產品質量。39算力設施產業(yè)圖譜研究報告 ODCC-2024-05001算力助力工業(yè)經濟實現綠色低碳發(fā)展。在“雙碳”戰(zhàn)略背景下，綠色低碳發(fā)展是推進新型工業(yè)化的應有之義，也是促進工業(yè)可持續(xù)發(fā)展的必然要求。工業(yè)是我國能源消耗和碳排放的最主要領域，依托算力搭建能耗監(jiān)測管控平臺，從能源消費低碳化、資源利用循環(huán)化、生產過程清潔化等方面助力工業(yè)節(jié)能減排，推動工業(yè)經濟綠色低碳發(fā)展。金融行業(yè)數據中心的發(fā)展目前處于較為完備的階段，基于安全性和行業(yè)監(jiān)管需求，大型金融企業(yè)數據中心已基本形成兩地三中心的布局。金融業(yè)數據中心的建設部署與金融業(yè)需求和發(fā)達程度高度相關，一線城市、東部沿海省份等地金融數據中心占比較高，超過4050；PUE，1.5心規(guī)模較小、冗余度較高有一定關系，也說明了金融數據中心在能效方面有待提升。金融行業(yè)需要高效的計算和分析能力來