2024年基礎(chǔ)云服務(wù)行業(yè)發(fā)展洞察報告

2024年中國基礎(chǔ)云服務(wù)行業(yè)發(fā)展洞察報告CONTENTS目

錄01中國基礎(chǔ)云服務(wù)行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀02中國基礎(chǔ)云服務(wù)行業(yè)發(fā)展洞察03中國基礎(chǔ)云服務(wù)行業(yè)發(fā)展趨勢2中國基礎(chǔ)云服務(wù)行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀013基礎(chǔ)云服務(wù)概念界定以云服務(wù)的形式提供的IT基礎(chǔ)資源、開發(fā)工具、能力平臺虛擬機云主機GPU云服務(wù)器FPGA云服務(wù)器彈性計算高性能計算表單存儲文件存儲塊存儲云硬盤對象存儲CDNVPN帶寬網(wǎng)關(guān)負載均衡計算資源存儲資源網(wǎng)絡(luò)資源軟件定義SDS超融合SDN/SD-

WAN基礎(chǔ)軟件操作系統(tǒng)云原生數(shù)據(jù)庫容器微服務(wù)DevOps函數(shù)計算關(guān)系型數(shù)據(jù)庫非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫云安全云點播/云直播實時音視頻視頻處理即時通訊短信/語音服務(wù)云視頻與云通信數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)查詢/搜索數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)中臺數(shù)倉/數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)治理大數(shù)據(jù)機器學習語音技術(shù)計算機視覺自然語言理解內(nèi)容審核/業(yè)務(wù)安全人工智能基礎(chǔ)資源開發(fā)工具及能力平臺IaaSPaaS聯(lián)系日益緊密界限逐漸模糊來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2024.9iResearch

Inc.44基礎(chǔ)云服務(wù)產(chǎn)業(yè)鏈基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)商云廠商行業(yè)用戶渠道及生態(tài)伙伴軟件定義服務(wù)商

垂直功能服務(wù)商CDNIDC硬件廠商電信運營商集成商綜合型云廠商混合云廠商私有云廠商SDN/SD-

WANSDS超融合上游中游下游基礎(chǔ)軟件供應(yīng)商云原生廠商大數(shù)據(jù)廠商人工智能廠商視頻及通信服務(wù)商泛互聯(lián)網(wǎng)政務(wù)來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2024.9iResearch

Inc.55金融制造……SIMSPISV代理安全廠商基礎(chǔ)云服務(wù)產(chǎn)業(yè)圖譜運營商IDCCDN大數(shù)據(jù)集成商SDSSDN/SD–

WAN超融合綜合云廠商非公有云廠商操作系統(tǒng)云原生數(shù)據(jù)庫軟件定義基礎(chǔ)軟件安全人工智能視頻/通信多云管理來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2024.9iResearch

Inc.66中國整體云服務(wù)市場規(guī)模及增速整體云服務(wù)市場增長穩(wěn)健，云服務(wù)行業(yè)在機遇與挑戰(zhàn)中加速轉(zhuǎn)型394.0520.5693.11026.31612.42256.13280.23992.04758.05326.55985.76690.97414.88141.032.1%33.2%48.1%57.1%39.9%45.4%21.7%19.2%11.9%12.4%11.8%10.8%9.8%2026e2027e2028e市場概覽：2023年中國整體云服務(wù)市場規(guī)模為4758億元，增速為19.2%。以大模型為代表的人工智能相關(guān)技術(shù)發(fā)展，驅(qū)動中國整體云服務(wù)市場從“完善綜合能力”向“構(gòu)建融合能力”轉(zhuǎn)型。技術(shù)能力革新與商業(yè)實踐創(chuàng)新成為整體云服務(wù)行業(yè)關(guān)注焦點。技術(shù)能力：以模型為核心，實現(xiàn)“云、數(shù)、智”深度融合，構(gòu)建“內(nèi)外兼顧”的技術(shù)能力。對外，云廠商圍繞模型發(fā)展所需關(guān)鍵要素，為自研模型、第三方模型提供相關(guān)算力、算法、數(shù)據(jù)產(chǎn)品與服務(wù)；對內(nèi)，云廠商借助自研模型、第三方模型升級傳統(tǒng)云產(chǎn)品，深化云產(chǎn)品服務(wù)能力，強化運行效率，優(yōu)化使用體驗。商業(yè)實踐：以落地為目標，推進“模型與行業(yè)”深度融合，打造“由點到面”的實踐能力。云廠商依托現(xiàn)有行業(yè)解決方案，立足長期客戶服務(wù)經(jīng)驗，借助行業(yè)客戶與生態(tài)伙伴支持，從行業(yè)場景切入，構(gòu)建行業(yè)垂類模型。在商業(yè)實踐中評估模型效果，探索商業(yè)模式，縮小理論預(yù)期與應(yīng)用效果的差異，縮短技術(shù)投入與商業(yè)回報的周期。2015-2028年中國整體云服務(wù)市場規(guī)模及增速2015

2016

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2025e整體云服務(wù)市場規(guī)模（億元） 整體云服務(wù)市場增速（%）來源：專家訪談、公開資料整理、結(jié)合艾瑞云市場模型、艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2024.9iResearch

Inc.78?2024.9iResearch

Inc. ?2024.9iResearch

Inc.來源：專家訪談、公開資料整理、結(jié)合艾瑞云市場模型、艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。 中國基礎(chǔ)云服務(wù)市場結(jié)構(gòu)人工智能加速發(fā)展，驅(qū)動基礎(chǔ)云服務(wù)市場產(chǎn)品結(jié)構(gòu)變革市場概覽：

2023年中國IaaS市場規(guī)模為3121億元，增速為17.1%；PaaS市場規(guī)模為750億元，增速為29.5%。隨著以大模型為代表的相關(guān)人工智能技術(shù)的發(fā)展，有望驅(qū)動基礎(chǔ)云市場進一步形成“PaaS帶動IaaS”的聯(lián)動效應(yīng)，成為基礎(chǔ)云市場新的增長引擎。IaaS市場：國產(chǎn)化與智能化，推動基礎(chǔ)設(shè)施層減弱同質(zhì)化。相較于傳統(tǒng)IaaS層在基礎(chǔ)算力領(lǐng)域，以價格多樣化和算力精細化的商業(yè)模式來塑造差異。在大模型時代，政企客戶對自研產(chǎn)品和智能算力質(zhì)量需求顯著提升，逐步成為云廠商升級底層IaaS能力的重點。PaaS市場：在大模型時代，基礎(chǔ)云廠商偏重于“基礎(chǔ)大模型”與“行業(yè)大模型”雙管齊下的發(fā)展模式。在基礎(chǔ)大模型領(lǐng)域，云廠商一方面不斷提升自研大模型產(chǎn)品能力，并推出

MaaS

概念，構(gòu)建全鏈路模型產(chǎn)品和服務(wù)能力。在行業(yè)大模型領(lǐng)域，云廠商則依托其自研基礎(chǔ)大模型，結(jié)合行業(yè)客戶服務(wù)經(jīng)驗，生態(tài)伙伴能力，聚焦典型業(yè)務(wù)場景，“以點帶面”逐步探索大模型商業(yè)落地。1087.51639.42201.42652.731213607.94076.9

4521.370.4%50.7%34.3%20.5%17.7%15.6%13.0%10.9%2019-2026年中國整體IaaS市場規(guī)模及增速2019 2020 2021 2022 2023 2024e2025e

2026e整體IaaS市場規(guī)模（億元） 整體IaaS市場增速（

）183.8271.7420.7579.2750990.01207.81457.827.0%47.8%54.9%37.7%29.5%32.0%22.0%20.7%2019-2026年中國整體PaaS市場規(guī)模及增速2019 2020 2021 2022 2023 2024e2025e

2026e整體PaaS市場規(guī)模（億元） 整體PaaS市場增速（

）中國公有云服務(wù)市場規(guī)模及增速公有云服務(wù)市場面臨增長壓力，新增長要素仍需較長周期培養(yǎng)市場概覽：2023年中國公有云服務(wù)市場規(guī)模為3287億元，市場增速為19.3%。存量市場廠商競爭壓力激增，增量商機回報周期較長，導致中國公有云服務(wù)市場難以保持高速增長態(tài)勢。行業(yè)競爭：從需求端看，公有云主要行業(yè)客戶受宏觀環(huán)境影響，用云支出更為謹慎。對已在云上的業(yè)務(wù)內(nèi)容也進行全面評估用云成本，精簡不必要的用云支出。從供給端看，公有云廠商經(jīng)歷了一波“以價換量“的價格戰(zhàn)后，實際效果并不理想，廠商間的內(nèi)卷，更多消耗了廠商自身利潤空間，關(guān)注價格的更多是短期云用戶，難以形成長期粘性，帶來穩(wěn)健收益增量機遇：公有云廠商圍繞大模型，提供一系列產(chǎn)品和服務(wù)，但模型相關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)所帶來的收益較為有限，大模型發(fā)展仍處于初期。目前更多是基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)及能力提升階段，穩(wěn)健的商業(yè)模式仍有待積累，雖然在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，模型開發(fā)者為廠商營收貢獻頗豐，但在傳統(tǒng)政企行業(yè)，大模型落地周期，回款周期仍然漫長，需要更多時間將技術(shù)能力轉(zhuǎn)為經(jīng)濟收益172.1241.5336.9609.42015201620172018201920202021202220232024e2025e2026e2027e2028e1011.81500.32290.52754.53287.03658.44115.74609.65121.35618.140.3%39.5%48.3%52.7%20.3%

19.3%11.30%12.5%12.0%11.1%9.7%2015-2028年中國公有云服務(wù)市場規(guī)模及增速80.9%66.0%公有云服務(wù)市場規(guī)模（億元）公有云服務(wù)市場增速（%）來源：專家訪談、公開資料整理、結(jié)合艾瑞云市場模型、艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2024.9iResearch

Inc.9中國非公有云服務(wù)市場規(guī)模及增速非公有云市場增速放緩，行業(yè)增長與客戶需求變遷緊密相連221.9279356.2416.9600.62015201620172018201920202021202220232024e2025e2026e2027e2028e755.8989.71237.51471.01668.11870.02081.32293.52522.925.7%27.7%17.0%25.8%30.9%25.0%18.9%13.4%12.1%11.3%10.2%10.0%市場概覽：2023年中國非公有云服務(wù)市場規(guī)模為1471.1億元，市場增速為18.9%。傳統(tǒng)行業(yè)客戶始終是私有云和混合云主要客發(fā)展趨勢：行業(yè)大模型發(fā)展有望進一步打開非公有云市場增量空間。1）處于合規(guī)及安全角度考慮，傳統(tǒng)政企客戶在部署行業(yè)大模型時，更偏向采用非公有云服務(wù)，推動非公有云部署規(guī)模增長。2）非公有云客戶數(shù)字化投入呈現(xiàn)“整體IT投入規(guī)模較高，但IT支出中落地到云領(lǐng)域有限”的特征。因此，從數(shù)據(jù)看，傳統(tǒng)政企客戶用云空間廣闊；但從實踐看，傳統(tǒng)政企客戶用云場景有限，用云動力不足，IT支出轉(zhuǎn)云支出比例較低。行業(yè)大模型的發(fā)展，一方面，有望重塑當前非公有云產(chǎn)品服務(wù)能力，改善用云體驗；另一方面，能進一步幫助客戶探索潛在用云場景，提升云在業(yè)務(wù)中的覆蓋度。2015-2028年中國非公有云服務(wù)市場規(guī)模及增速44.1%非公有云服務(wù)市場規(guī)模（億元）非公有云服務(wù)市場增速（%）來源：專家訪談、公開資料整理、結(jié)合艾瑞云市場模型、艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2024.9iResearch

Inc.101129.1%13.0%9.0%6.0%5.9%5.2%3.5%5.2%2023年中國公有云

IaaS

市場（僅國內(nèi)市場）排名及份額9.0%3.0%阿里云AWS騰訊云浪潮云京東云11.1%天翼云百度智能云其他來源：專家訪談、公開資料整理、艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2024.9iResearch

Inc. 來源：專家訪談、公開資料整理、艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2024.9

iResearchInc. 中國基礎(chǔ)云服務(wù)市場競爭格局（1/2）運營商背景云廠商加速發(fā)展，逐步重塑基礎(chǔ)云市場競爭格局互聯(lián)網(wǎng)背景云廠商仍占據(jù)市場主導地位，但市場分額均有下滑。ICT背景云廠商及運營商背景云廠商市場份額均有提升?？蛻艚Y(jié)構(gòu)調(diào)整和發(fā)展策略升級成為影響互聯(lián)網(wǎng)背景云廠商市場表現(xiàn)的關(guān)鍵因素?；ヂ?lián)網(wǎng)背景云廠商從“擴張式發(fā)展”轉(zhuǎn)向為“精細化運營”：在優(yōu)勢行業(yè)深挖客戶需求，在傳統(tǒng)行業(yè)，聚焦高利潤業(yè)務(wù)內(nèi)容。對大規(guī)模，高成本，長周期的項目均進行精細化篩檢。雖然，縮減項目數(shù)量及投入會對營收規(guī)模造成影響，但較為理想的利潤空間可以幫助互聯(lián)網(wǎng)背景云廠商，在日益“燒錢”的大模型競賽中構(gòu)建長久競爭力。運營商背景云廠商，通過完善基礎(chǔ)設(shè)施布局，重點發(fā)展傳統(tǒng)政企客戶，持續(xù)擴大在云市場的投入，在基礎(chǔ)云領(lǐng)域取得顯著增長。在大模型時代，運營商背景云廠商聚焦算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，并同步提升PaaS能力，努力實現(xiàn)IaaS與PaaS發(fā)展平衡化。依托其在政企行業(yè)堅實的客戶基礎(chǔ)，加速推進各類型云業(yè)務(wù)落地。29.0%12.5%10.5%9.3%6.3%5.6%6.3%3.5%5.0%2023年中國公有云

IaaS

+

PaaS

市場（僅國內(nèi)市場）排名及份額9.3%2.7%阿里云AWS騰訊云浪潮云京東云華為云移動云聯(lián)通云天翼云百度智能云其他華為云亞馬遜云科技

移動云聯(lián)通云亞馬遜云科技12?2024.9iResearch

Inc.中國基礎(chǔ)云服務(wù)市場競爭格局（2/2）來源：專家訪談、公開資料整理、結(jié)合艾瑞云市場模型、艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。25.2%10.6%10.1%7.1%6.4%40.6%互聯(lián)網(wǎng)背景云廠商占據(jù)公有云

PaaS

市場主導地位想比較IaaS基礎(chǔ)云市場，互聯(lián)網(wǎng)背景云廠商市場份額逐步下滑，在PaaS市場中，互聯(lián)網(wǎng)背景云廠商則處于領(lǐng)導地位。相比IaaS基礎(chǔ)設(shè)施建層，云產(chǎn)品能力同質(zhì)化嚴重，市場競爭以價格優(yōu)勢和規(guī)模優(yōu)勢為主，逐步成為客戶判斷云廠商“性價比”的關(guān)鍵。PaaS層由于更偏重軟件和技術(shù)，逐步成為區(qū)分云廠商“數(shù)智能力”的關(guān)鍵。即使同為互聯(lián)網(wǎng)背景云廠商，各獨立廠商在大數(shù)據(jù)、人工智能、大模型等技術(shù)領(lǐng)域仍有不同側(cè)重，更好地聚焦各自優(yōu)勢行業(yè)客戶，在探索商業(yè)模式的同時，優(yōu)先構(gòu)筑技術(shù)護城河，提升行業(yè)準入門檻。未來，隨著基礎(chǔ)大模型和行業(yè)大模型的進一步發(fā)展，企業(yè)客戶在PaaS層的投入將進一步提升，PaaS能力層將成為繼續(xù)帶動IaaS基礎(chǔ)層支出的有效引擎，也將成為區(qū)分云廠商競爭力的關(guān)鍵。2023年中國公有云PaaS

市場（僅國內(nèi)市場）排名及份額阿里云

騰訊云

華為云

亞馬遜云科技

百度智能云

其他13中國基礎(chǔ)云服務(wù)行業(yè)發(fā)展洞察02“智能”重塑基礎(chǔ)云底座能力數(shù)據(jù)中心（IDC）超算中心（HPC）智算中心（AIDC）建設(shè)目標整合通用算力資源，為各類企 匯集高質(zhì)量算力資源，以滿足大 聚合智能算力資源，結(jié)合智算服務(wù)及生業(yè)業(yè)務(wù)提供綜合的算力支持 規(guī)?？茖W研發(fā)及工程計算需求 態(tài)，為企業(yè)人工智能業(yè)務(wù)提供專業(yè)服務(wù)核心設(shè)施搭載CPU芯片的通用計算服 服務(wù)特定場景的超算服務(wù)器為主 搭載GPU芯片為主的AI服務(wù)器務(wù)器應(yīng)用領(lǐng)域企業(yè)綜合業(yè)務(wù)場景 氣象預(yù)測、基因測序、工業(yè)仿真、芯片 模型訓練、模型推理、圖像渲染、設(shè)計 金融量化、醫(yī)藥開發(fā)、自動駕駛…………來源：公開資料、專家訪談、艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2024.9iResearch

Inc.14智能算力中心主要建設(shè)者基礎(chǔ)云廠商運營商ICT廠商AI廠商……智能算力需求激增，驅(qū)動智能算力中心加速建設(shè)智能算力中心，是為高計算量AI工作提供專業(yè)算、存、網(wǎng)硬件設(shè)備及軟件服務(wù)，聚焦大模型訓練、推理及AI相關(guān)場景的新型專業(yè)算力基礎(chǔ)設(shè)施；是服務(wù)人工智能產(chǎn)業(yè)，為高計算量人工智能業(yè)務(wù)場景提供專業(yè)智算資源、智算服務(wù)、智算生態(tài)的新型基礎(chǔ)設(shè)施。從發(fā)展歷程看，智算中心是數(shù)據(jù)中心在服務(wù)能力上從“綜合化”向“專業(yè)化”的轉(zhuǎn)型。在應(yīng)用領(lǐng)域上，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心以服務(wù)各類企業(yè)業(yè)務(wù)應(yīng)用場景為主，智算中心則專注于人工智能領(lǐng)域，服務(wù)大模型訓練、推理及其他人工智能相關(guān)場景，如圖像渲染、金融量化、醫(yī)藥開發(fā)、自動駕駛、智能制造等。智能算力中心概念及主要建設(shè)者智算中心能力概述智算資源能力平臺生態(tài)支持企業(yè)孵化場景應(yīng)用解決方案研發(fā)支持人才培養(yǎng)算力算法數(shù)據(jù)模型云化資源物理資源為各類人工智能業(yè)務(wù)提供優(yōu)質(zhì)智算資源、專業(yè)智算服務(wù)及智算生態(tài)支持智算中心具備為企業(yè)各類人工智能業(yè)務(wù)提供包括軟硬件在內(nèi)，從資源到服務(wù)及生態(tài)的完整能力。智算中心通過聚合智能算力資源有效解決大模型時代各類企業(yè)在大規(guī)模模型訓練和推理中所面臨的智算資源稀缺問題；結(jié)合專業(yè)算力、算法、數(shù)據(jù)等工具和服務(wù)，加速大模型開發(fā)、調(diào)優(yōu)、迭代，強化大模型的通用能力和行業(yè)適配性；依托生態(tài)伙伴提供應(yīng)用、解決方案開發(fā)能力，加強大模型的商業(yè)實踐能力。物理資源：智算中心根據(jù)模型訓練和推理需求差異，提供技術(shù)架構(gòu)統(tǒng)一、可實現(xiàn)內(nèi)部各組件高速互通互聯(lián)的AI服務(wù)器和服務(wù)器間以低時延、高帶寬網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)的AI服務(wù)器集群。云化資源：除物理形態(tài)的智算設(shè)備外，智算中心支持以云的形式，將智能算力資源更靈活地對外輸出，實現(xiàn)智算資源的彈性調(diào)度、高效管理，并為算力、算法、數(shù)據(jù)、模型等能力平臺構(gòu)建技術(shù)底座智算中心能力平臺以大模型為核心，將構(gòu)成大模型的關(guān)鍵要素：算力、算法、數(shù)據(jù)以“服務(wù)”的形式對外輸出。算力服務(wù)：聚焦智算資源的高效管理、調(diào)度算法服務(wù)：多類算法自由調(diào)用以支持不同場景大模型開發(fā)數(shù)據(jù)服務(wù)：模型訓練和推理所需各類數(shù)據(jù)全生命周期管理模型服務(wù)：提供預(yù)訓練大模型和模型調(diào)優(yōu)服務(wù)，降低模型開發(fā)成本，加快模型部署網(wǎng)絡(luò)

存儲AI

服務(wù)器AI

服務(wù)器集群訓練服務(wù)器推理服務(wù)器RDMANVLinkAI

芯片GPUASICFPGA互聯(lián)協(xié)議PCIENVLinkIPOS算力監(jiān)控……算力管理算力調(diào)度自然語言處理機器學習知識圖譜模式識別數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)交易數(shù)據(jù)標注模型訓練模型測試模型部署……算力資源池向量數(shù)據(jù)庫來源：公開資料、專家訪談、艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2024.9iResearch

Inc.15SSD與AI應(yīng)用開發(fā)伙伴、行業(yè)應(yīng)用開發(fā)者等合作，依托智算中心提供的資源底座和能力平臺，加速AI應(yīng)用的商業(yè)落地速度，提升AI應(yīng)用的實踐效果智算中心發(fā)展背景

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大模型大模型迭代加速，訓練參數(shù)量驟增，需要大規(guī)模智算集群支持Google在2017年提出Transformer大語言模型，克服傳統(tǒng)RNN（遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）模型和CNN（卷積神將網(wǎng)絡(luò)）模型在自然語言處理過程中的局限性，模型訓練所需數(shù)據(jù)集和參數(shù)規(guī)模顯著擴大，大語言模型已步入“千億參數(shù)”時代。大模型的能力表現(xiàn)與參數(shù)規(guī)模呈正相關(guān)，高效完成大規(guī)模參數(shù)訓練是提升大語言模型適用能力的關(guān)鍵。智算基礎(chǔ)設(shè)施需要配置更高性能GPU芯片以加速并行計算效率。LLaMa模型開源有效降低模型開發(fā)技術(shù)難度和開發(fā)成本，使開發(fā)者可以基于預(yù)訓練大模型底座進行微調(diào)構(gòu)建行業(yè)垂類模型，加速行業(yè)定制化AI應(yīng)用開發(fā)，推動人工智能行業(yè)進入“百模大戰(zhàn)”階段。垂類大模型的發(fā)展不僅進一步擴大企業(yè)對智算資源的需求，還要求智算中心具備除算力資源外，提供以大模型為核心的相關(guān)算力服務(wù)、算法服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)、模型服務(wù)的綜合能力。GPT-215億La

MDA1370億PaLM5400億GoogleTransformer

模型推出GPT-11.17億XLM6.55億RoBERTa3.55億T-

NLG170億GPT-31750億Codex120億InstructG

PT13億ChatGPT200億BERT3.55億XLNet3.55億ALBERT2.35億ELECTRA3.35億DeBERTa15億Gopher2800億MT-

NLG5300億AlphaC

ode410億201720182019202020212022Transformer編碼器Transformer解碼器2023MetaLLa

Ma

開源模型LLa

Ma

開源模型基座LLa

Ma

模型優(yōu)勢金融互聯(lián)網(wǎng)

工業(yè)設(shè)計零售……確保數(shù)據(jù)安全支持離線部署和升級，可有效保證數(shù)據(jù)安全性，滿足行業(yè)監(jiān)管要求來源：公開資料、專家訪談、艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2024.9iResearch

Inc.16平衡模型開發(fā)成本效益依托預(yù)訓練通用大模型底座進行微調(diào)，所需參數(shù)規(guī)模較低，訓練周期較短廣泛場景定制化能力通過在通用大模型底座引入行業(yè)特征數(shù)據(jù)，實現(xiàn)垂類大模型開發(fā)智能算力中心發(fā)展背景

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智能應(yīng)用各類人工智能應(yīng)用加速普及，應(yīng)用層需求擴張帶動算力層建設(shè)加速ChatGPT發(fā)布后，AIGC逐步成為人工智能行業(yè)新熱點，AIGC應(yīng)用相關(guān)網(wǎng)站訪問量顯著增長，應(yīng)用內(nèi)容逐步從對話類向圖像、音視頻等多種類型擴展。個人用戶與企業(yè)用戶對AIGC適用領(lǐng)域的探討和能力升級的期待推動大模型加速開發(fā)迭代。數(shù)據(jù)、算法、算力則是帶動大模型升級迭代的“三駕馬車”。數(shù)據(jù)是模型開發(fā)和調(diào)優(yōu)的基礎(chǔ)樣本，算法是對數(shù)據(jù)處理和分析的方法，算力則是支持大規(guī)模數(shù)據(jù)采集和升級算法處理能力的關(guān)鍵。因此，大模型迭代需要更廣泛的算力資源支持。通用大模型的進步驅(qū)動訓練算力增長，要求智算基礎(chǔ)設(shè)施集中部署智算設(shè)備，配套完整的網(wǎng)絡(luò)和存儲設(shè)備以支持高密度計算任務(wù)。垂類大模型的發(fā)展帶動推理訓練增長，要求智算基礎(chǔ)設(shè)施布置分散，并降低網(wǎng)絡(luò)延時、提升響應(yīng)速度，以滿足高并發(fā)任務(wù)的要求。16%14%10%10%8%圖像類AI對話類AI寫作類AI視頻類AI音頻類AI設(shè)計類AI其他0.24 0.3 0.30.61.21.92.73.63.43.12.82022.92022.102022.112022.12

2023.12023.22023.32023.42023.52023.62023.7

2023.8訪問量（十億次）算法技術(shù)不斷升級數(shù)據(jù)規(guī)模持續(xù)擴大2022-2023年全球訪問量前50AIGC應(yīng)用網(wǎng)站訪問量4.12022-2023年全球訪問量前50AIGC應(yīng)用網(wǎng)站類型14%28%智能算力需求增長訓練算力模推

型理

數(shù)算

量力場景數(shù)量模型數(shù)量參數(shù)量數(shù)據(jù)量訓練次數(shù)單 日用 活戶 用數(shù)據(jù) 戶量 量應(yīng)用時間算力設(shè)施能力特征訓練芯片設(shè)計復(fù)雜AI服務(wù)器分布集中、且需要高規(guī)格存儲及網(wǎng)絡(luò)配套設(shè)施聚焦高密集任務(wù)單卡計算精度一般8-32位精度算力設(shè)施能力特征推理芯片設(shè)計簡易AI服務(wù)器位置分散、更關(guān)注網(wǎng)絡(luò)延時性聚焦高并發(fā)任務(wù)單卡精度低：一般4-16位精度來源：Writerbuddy，公開資料、專家訪談、艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2024.9iResearch

Inc.17智算中心發(fā)展背景

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政策《數(shù)字中國建設(shè)整體布局規(guī)劃》《規(guī)劃》指出，要夯實數(shù)字中國建設(shè)基礎(chǔ)。一是打通數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施大動脈。需要系統(tǒng)優(yōu)化算力基礎(chǔ)設(shè)施布局，促進東西部算力高效互補和協(xié)同聯(lián)動，引導通用數(shù)據(jù)中心、超算中心、智能計算中心、邊緣數(shù)據(jù)中心等合理梯次布局。整體提升應(yīng)用基礎(chǔ)設(shè)施水平，加強傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字化、智能化改造。二是暢通數(shù)據(jù)資源大循環(huán)。構(gòu)建國家數(shù)據(jù)管理體制機制，健全各級數(shù)據(jù)統(tǒng)籌管理機構(gòu)。推動公共數(shù)據(jù)匯聚利用，建設(shè)公共衛(wèi)生、科技、教育等重要領(lǐng)域國家數(shù)據(jù)資源庫。釋放商業(yè)數(shù)據(jù)價值潛能，加快建立數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)制度，開展數(shù)據(jù)資產(chǎn)計價研究，建立數(shù)據(jù)要素按價值貢獻參與分配機制?！端懔A(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動計劃》《行動計劃》提出，

到2025年，

計算力方面，

算力規(guī)模超過300EFLOPS（1EFLOPS=每秒10^18次浮點運算），智能算力占比達到35%，東西部算力平衡協(xié)調(diào)發(fā)展；運載力方面，國家樞紐節(jié)點數(shù)據(jù)中心集群間基本實現(xiàn)不高于理論時延1.5倍的直連網(wǎng)絡(luò)傳輸，重點應(yīng)用場所光傳送網(wǎng)（OTN）覆蓋率達到80%，骨干網(wǎng)、城域網(wǎng)全面支持IPv6、SRv6等創(chuàng)新技術(shù)使用占比達到40%；存儲力方面，存儲總量超過1800EB，先進存儲容量占比達到30%以上，重點行業(yè)核心數(shù)據(jù)、重要數(shù)據(jù)災(zāi)備覆蓋率達到100%；應(yīng)用賦能方面，打造一批算力新業(yè)務(wù)、新模式、新業(yè)態(tài)，工業(yè)、金融等領(lǐng)域算力滲透率顯著提升，醫(yī)療、交通等領(lǐng)域應(yīng)用實現(xiàn)規(guī)模化復(fù)制推廣，能源、教育等領(lǐng)域應(yīng)用范圍進一步擴大。智能算力規(guī)模占比其他算力規(guī)模占比22.8%35%（智能算力目標）77.2%智算資源具有稀缺性，政策引導鼓勵各類廠商加速智算中心建設(shè)從人工智能行業(yè)軟硬件產(chǎn)品發(fā)展看，得益于模型算法升級和開源模型被廣泛采用，大模型已從年度迭代轉(zhuǎn)變?yōu)樵露鹊?，周度迭代，且每次迭代所需的算力資源也呈倍數(shù)增長。但提供智能算力的關(guān)鍵設(shè)施，GPU芯片的升級周期和AI服務(wù)器的生產(chǎn)周期顯著滯后于AI軟件的開發(fā)周期，導致有限的智算供給需要滿足高速增長的智算需求。因此，可以滿足大模型開發(fā)的高性能智算資源存在天然的稀缺性。為改善智算供需結(jié)構(gòu)，更好地支持數(shù)字經(jīng)濟建設(shè)，國家提出《算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動計劃》引導算力基礎(chǔ)建設(shè)，并提出到2025年，在計算力方面，智能算力占比達到35%的目標。由于智能算力基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展相較于通用算力基礎(chǔ)設(shè)施存在滯后性，智能算力規(guī)模在整體算力占比與預(yù)計目標仍有顯著差距。智算資源的稀缺性和國家政策的引導為各類型廠商進入智能算力行業(yè)提供機遇。智算中心產(chǎn)業(yè)相關(guān)政策 2022年中國算力結(jié)構(gòu)運營商結(jié)合國家政策引導，

在核心樞紐節(jié)點加速智算中心建設(shè)云廠商將智算資源池化，

以云形式對外輸出，

并提供AI開發(fā)平臺專業(yè)智算廠商致力于提供完整的覆蓋從物理設(shè)施到軟件能力的一體化智算服務(wù)……來源：

《中國綜合算力評價白皮書》、

《中國算力指數(shù)發(fā)展白皮書（2023）》、公開資料、專家訪談、艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2024.9iResearch

Inc.18基礎(chǔ)硬件廠商為智算中心提供智算芯片、智算服務(wù)器及配套軟件中國智能算力市場規(guī)模（1/2）供給側(cè)產(chǎn)品快迭代，需求側(cè)資源高投入，市場總體供不應(yīng)求且增速較高，短期增長來源于訓練算力，長期增長來源于推理算力市場概覽：從行業(yè)規(guī)模來看，2023年中國智能算力總規(guī)模已經(jīng)達到了

389.1EFlops，預(yù)計到2027年，規(guī)模將會增長至1694.9EFlops。從算力結(jié)構(gòu)的視角來看，雖然目前訓練算力占比仍然比較多，但隨著大模型應(yīng)用的不斷加深和推廣，推理算力的需求正在逐步增加。供給特征：智能芯片架構(gòu)的快速迭代升級，單張芯片可承載的算力快速增長；智能芯片廠商加緊增加產(chǎn)能，保證產(chǎn)量的供給，但高端算力的供給缺口仍然嚴重。需求特征：應(yīng)用端的人工智能需求迅速爆發(fā)并向下傳導，影響了各企業(yè)對于自身數(shù)智業(yè)務(wù)布局。各行業(yè)的企業(yè)都積極探索人工智能潛在應(yīng)用場景。對算力資源的采購上也有所傾斜，整體算力仍處于供不應(yīng)求的狀態(tài)。68.2109142.3237.9389.11329.7 1694.9945.0616.859.8%30.6%67.2%63.6%58.5%53.2%40.7%27.5%2019202020212025E2026E2027E2019-2027年中國智能算力規(guī)模及增速（浮點運算口徑）2022

2023智能算力（EFlops）2024E增長率（%）注釋：口徑為以浮點運算為單位，智算服務(wù)器提供的總算力。來源：專家訪談，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2024.9iResearch

Inc.19中國智能算力市場規(guī)模（2/2）訓練需求拉動行業(yè)走向萬億量級，高成長與不確定性并存3955598411,42314,83710,7738,1645,7363,46641.4%50.6%69.1%65.5%42.3%32.0%37.7%2019202020212025E2026E2027E2022

2023智能算力（億元）2024E增長率（%）注釋：按需求方以使用智能算力為目的，向供給方支付智能服務(wù)器/智能云租金為口徑。若供給方與需求方為同一企業(yè)，仍按照市場租賃價格計算。來源：專家訪談，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2024.9iResearch

Inc.20市場概覽：以金額為口徑看行業(yè)規(guī)模，2023年中國智能算力總規(guī)模已經(jīng)達到了

3466億元，預(yù)計到2027年，規(guī)模將會增長至14837億元。增長驅(qū)動:

2023年，大模型發(fā)展驅(qū)動訓練算力投入支出顯著增加。具體表現(xiàn)為：1）從芯片能力看，英偉達H系列比A系列單芯片算力提升近5倍；從服務(wù)器構(gòu)成看，訓練服務(wù)器平均載卡數(shù)量已經(jīng)從之前的2-4卡增長至4-8卡。發(fā)展趨勢：第一，訓練算力（Flops）持續(xù)快速增長，智能算力需求規(guī)模將持續(xù)擴大；第二，由于受到高端智能算力產(chǎn)品限制，每單位訓練算力價格下降緩慢，算力供給成本提升與供需缺口導致的“買方市場”將持續(xù)推高智能算力價格。2019-2027年中國智能算力規(guī)模及增速（金額口徑）143.6%58.8%14.2%6.3%7.2%4.0%1.6%0…0…6.3%量化交易大模型虛擬人算法推薦生物制藥自動駕駛

科研制造

其他來源：公開資料及專家訪談，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2024.9iResearch

Inc.21中國智能算力需求結(jié)構(gòu)大模型占據(jù)中國智能算力需求主導地位通用大模型占據(jù)主導：由于大模型本身對高端算力具有強需求，在總體的智能算力需求中，大模型的需求占比最高，將近六成。隨著大模型訓練需求的增長，資源進一步傾斜，預(yù)計未來2-3年內(nèi)大模型算力需求仍然將保持比較高的增長速度，持續(xù)作為智能算力的最大需求方。各類行業(yè)/場景大模型增量空降廣闊：另外，自動駕駛、量化交易、生物醫(yī)藥這些領(lǐng)域，由于比較依賴AI對于數(shù)據(jù)的處理，因此也對智能算力有比較強的需求。從技術(shù)進步以及應(yīng)用需求的角度，這幾個領(lǐng)域預(yù)計未來都會有比較廣闊的發(fā)展空間，因此，上述行業(yè)對于智能算力的需求仍將持續(xù)上升。2023年中國智能算力需求占比各類型廠商智算服務(wù)能力分析綜合云廠商自研能力、軟件平臺、生態(tài)伙伴為核心塑造產(chǎn)品可提供智能算力產(chǎn)品及綜合數(shù)智服務(wù)的綜合云廠商智能算力產(chǎn)業(yè)的重要參與者。從業(yè)務(wù)重點看，綜合型云廠商重點是軟件層，圍繞服務(wù)大模型的軟件平臺構(gòu)建服務(wù)能力，并將產(chǎn)品鏈下沉到算力資源層面，以PaaS帶動IaaS，構(gòu)建“模型和算力”的完整服務(wù)體系。從業(yè)務(wù)實踐看，綜合云廠商積極結(jié)合自身技術(shù)能力和優(yōu)勢行業(yè)，同步提升通用大模型服務(wù)能力與行業(yè)大模型商業(yè)化實踐。綜合型云廠商能力特征業(yè)務(wù)重點生態(tài)建設(shè)軟件平臺自研能力云廠商在與智算芯片企業(yè)合作同時，持續(xù)加大自研GPU芯片研發(fā)投入，以擴大智算資源池，保證底層資源資源充足。圍繞模型訓練、開發(fā)、測試、部署提供各軟件平臺服務(wù)。幫助企業(yè)和開發(fā)者可以迅速構(gòu)建各類模型，或?qū)⒛Ｐ蛻?yīng)用于商業(yè)實踐構(gòu)建覆蓋平臺工具到應(yīng)用開發(fā)的各類生態(tài)伙伴，使云廠商軟件平臺接入更多模型框架，并鼓勵開發(fā)者利用各類模型工具，開發(fā)可應(yīng)用于商業(yè)實踐的應(yīng)用產(chǎn)品為緩解算力資源的稀缺性，云廠商正加速建設(shè)新型智算中心，打造智算集群，以更好的滿足模型訓練的需求。此外，隨著開源模型推動垂類模型開發(fā)加速，云廠商需要完善邊緣節(jié)點，并強化“云邊端”協(xié)同，以滿足日后推理場景的需要“由內(nèi)至外”推動大模型商業(yè)化落地在向外部企業(yè)和開發(fā)者提供模型服務(wù)的同時，將模型能力賦能給云廠商所在集團內(nèi)部產(chǎn)品。通過將大模型能力與內(nèi)部產(chǎn)品打通，更好的觀察產(chǎn)品的業(yè)務(wù)表現(xiàn)，為大模型進一步向行業(yè)推廣積累經(jīng)驗。完善基礎(chǔ)設(shè)施

強化軟件服務(wù)構(gòu)建算力軟件平臺，提升算力管理效率，拓展算力輸出模式，除硬件外，支持以“云”形態(tài)將算力資源對外輸出，讓智算資源更彈性、敏捷。打造能力平臺，強化算力、算法、數(shù)據(jù)要素的結(jié)合，提升智算服務(wù)附加值和用戶粘性“由下至上”驅(qū)動行業(yè)大模型落地來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2024.9iResearch

Inc.22針對行業(yè)大模型，云廠商優(yōu)先聚焦自身優(yōu)勢行業(yè)，通過鏈接生態(tài)伙伴，打通數(shù)據(jù)要素，聚焦典型場景。嘗試將大模型逐步引入到商業(yè)實踐中，并不斷加速模型迭代，提升使用體驗。通過整合應(yīng)用端實踐反饋，逐步精細化行業(yè)大模型的個性化特點，提升其在行業(yè)中的普適性。23中國基礎(chǔ)云服務(wù)行業(yè)發(fā)展趨勢0324來源：公開資料整理、專家訪談、艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2024.9iResearch

Inc. 基礎(chǔ)云發(fā)展趨勢

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行業(yè)大模型各行業(yè)數(shù)智進程加速，業(yè)務(wù)場景深度與廣度持續(xù)提升，需要大模型支持行業(yè)大模型的加速落地有望帶動大模型擴大在傳統(tǒng)行業(yè)中的應(yīng)用范圍。升級傳統(tǒng)行業(yè)中已部分采用AI功能的業(yè)務(wù)場景，如營銷、銷售、客服、研發(fā)等；構(gòu)建全新AI能力，如自動駕駛、虛擬現(xiàn)實、元宇宙、智慧城市等，逐步推動社會從“從“萬物互聯(lián)”轉(zhuǎn)為“萬物智聯(lián)”。為實現(xiàn)“萬物智聯(lián)”進一步釋放企業(yè)AI能力，模型并行訓練能力、可拓展性、模型輕量化能力都需要進一步提升。并行訓練要求模型可以更高效地同時完成多次大參數(shù)規(guī)模訓練，可拓展性要求模型能力可以更高頻地更新，由此將帶來對訓練算力及推理算力資源更廣泛的需求、模型輕量化可進一步降低模型訓練成本。21.9%12.8%6.0%5.3%5.3%3.8%4.2%3.8%28.2%2023

年中國行業(yè)大模型分布醫(yī)療4.2%4.5%金融 科研教育政務(wù)法律工業(yè) 工業(yè) 營銷 媒體 其他來源：公開資料整理、專家訪談、艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2024.9

iResearchInc. 汽車行業(yè)37%交通行業(yè)37%政企行業(yè)38%金融行業(yè)40%通信行業(yè)41%工業(yè)行業(yè)43%政務(wù)行業(yè)15%零售行業(yè)22%醫(yī)療行業(yè)23%能源行業(yè)27%各行業(yè)企業(yè)對

AIGC

類產(chǎn)品應(yīng)用現(xiàn)狀正在積