2023全球計算力指數(shù)評估報告

2022-2023年7

核心觀 引 全球計算力指數(shù)綜合評估結(jié) 行業(yè)計算力發(fā)展水平評 AIGC計算力的經(jīng)濟(jì)影 計算力的社會價 行動建 附

倍，對經(jīng)濟(jì)的拉動作用變得更加顯 根據(jù)對樣本國家的IT支出與數(shù)字經(jīng)元，可以拉動15美元的數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出。在全球多個行業(yè)的Top30企業(yè)以生成式AI為代表的AI計算未來將呈現(xiàn)暴漲態(tài)勢。在IDC的預(yù)測中，全球AI計算市場規(guī)模將從2022年的195.0億美元增長到2026年的346.6億美元，其中生成式AI計算市場規(guī)模將從2022年的8.2億美元增長到2026年的1099億美元。生成式AI計算占整體AI計算市場的比例將從4.2%增長到37%。在AIGC領(lǐng)域，人工智能算法和技術(shù)被應(yīng)用于各種領(lǐng)域和行業(yè)，如自動駕駛汽車、醫(yī)療診斷、金融預(yù)測等。

綠色計算發(fā)展受到各國普遍關(guān)注。在中國，液冷服務(wù)器2021年的出貨量在整個服務(wù)器市場的占比不到.0%，大部分是來自國家科研項目和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心的部署，2022年開始出現(xiàn)較大的增量市場，同比增速達(dá)305.2%。越來越多的傳統(tǒng)行業(yè)用戶開始部署液冷數(shù)據(jù)中心，IDC預(yù)測，2026年中國液冷服務(wù)器在整體服務(wù)器出貨量中的占比將會超過10%，成為增速最快的服務(wù)器子市場之一。2022- 2022- 2017-2026 數(shù)字經(jīng)濟(jì)整 數(shù)字化轉(zhuǎn)型 數(shù)字化轉(zhuǎn)型 數(shù)字化優(yōu) 數(shù)字化業(yè)務(wù)時代來臨的標(biāo)志是全球數(shù)字化發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入普及的臨界點。根據(jù)IDC的研究，到2023年底，全球數(shù)字化轉(zhuǎn)型支出占總體企業(yè)ICT支出中的占比將達(dá)到52%，全球52%的軟件應(yīng)用支出也將是SaaS模式；到2024年，全球擁有數(shù)字化技能的員工將首次超過非數(shù)字化技能員工，占比到51%。領(lǐng)先的數(shù)字化企業(yè)已經(jīng)采用數(shù)字化優(yōu)先策略，從數(shù)字化轉(zhuǎn)型時代進(jìn)入到數(shù)字化業(yè)務(wù)時代。IDC預(yù)測全球數(shù)字化轉(zhuǎn)型（X）技術(shù)的支出將繼續(xù)保持強(qiáng)勁增長，預(yù)測2023年169。

在IDC的預(yù)測中，全球AI計算市場規(guī)模將從2022年的195.0億美元增長到2026年的346.6億美元，其中生成式AI計算市場規(guī)模將從2022年的82億美元增長到2026109.9億美元。生成式AI計算占整體AI計算市場的比例將從42%增 2022- 2022- 在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，企業(yè)的未來越來越依賴于數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用所產(chǎn)生的價值。算力技術(shù)不斷演進(jìn)，圍繞數(shù)據(jù)采集、傳企業(yè)需要為人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)建設(shè)全新的IT基礎(chǔ)架構(gòu)，正在由CPU密集型轉(zhuǎn)向搭載GPU、FPGA、ASIC芯片的加速計算密集型，且越來越多地使用搭載GPU、FPGA、ASIC等加速卡的服務(wù)器。協(xié)處理器能使企業(yè)擁有更高的并行計算和低延遲的計算能力，支持更大容量的內(nèi)存，以滿足當(dāng)下實時負(fù)載增加的需求。此外，還可提供更多的外置硬盤插槽，并廣泛支持NVM/PCI隨著物聯(lián)網(wǎng)終端數(shù)量和數(shù)據(jù)量的爆發(fā)式增長，網(wǎng)絡(luò)通信承受了巨大的壓力。為了滿足數(shù)據(jù)實時性、安全性以及大規(guī)模連接的業(yè)務(wù)需求，邊緣計算成為云計算的重要補(bǔ)充。邊緣計算將算力資源部署在離終端設(shè)備更近的位置，使得數(shù)據(jù)可以在本地進(jìn)行處理，從而減少了數(shù)據(jù)傳傳輸效率。AWS、MicrosoftAzure和阿里云等超大規(guī)

數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長對數(shù)據(jù)中心容量提出新要求，鑒于數(shù)據(jù)中心的空間限制，提高每臺機(jī)架的資源投入是非常實用的解決方案，因此提高機(jī)架密度成為數(shù)據(jù)中心設(shè)計的一個重要趨勢。然而，這也對數(shù)據(jù)中心散熱提出了新的挑戰(zhàn)，采用新型液冷技術(shù)將是應(yīng)對這一挑戰(zhàn)的有效方式。相較于傳統(tǒng)的風(fēng)冷技術(shù)，液冷技術(shù)具有降低能耗、在數(shù)字化業(yè)務(wù)時代，數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)化是企業(yè)創(chuàng)新的核心。在融合架構(gòu)2.0階段已經(jīng)實現(xiàn)了CPU同各種加速單元的協(xié)同，提升了計算的性能，但普遍采用PCIe互聯(lián)的方式，存在內(nèi)存地址空間隔離、不支持緩存一致、延遲高等問題；在融合架構(gòu)3.0階段，將是以數(shù)據(jù)為中心的計算架構(gòu)。在計算節(jié)點內(nèi)部，實現(xiàn)CPU與加速器之間的緩存一致性高速總線互連，加速器與CPU之間可以共享內(nèi)存數(shù)據(jù)、統(tǒng)一編址、協(xié)同工作。在跨節(jié)點級，通過智能數(shù)據(jù)處理單元（iDPU）和高速網(wǎng)絡(luò)形成分布式互連交換，實現(xiàn)CPU、GPU、FPGA、各種加速芯片的算力協(xié)同以及內(nèi)存池化、新型存儲池化，節(jié)點間的數(shù)據(jù)訪問延遲極低，支持高效彈性擴(kuò)展。此外，還可以通過在互聯(lián)處理單元中卸載控制平面，實現(xiàn)控制與計算分離，實現(xiàn)更為靈活的資源重構(gòu)，為數(shù)據(jù)的挖掘與利用提供更加強(qiáng)二.2022- 2022- 計算能 應(yīng)用水

計算效 基礎(chǔ)設(shè)施支

通過觀察不同國家算力指數(shù)的分布，以及算力指數(shù)的提升對經(jīng)濟(jì)增長的影響，三個梯隊國家算力指數(shù)的劃分點分別出現(xiàn)在60分和40分。報告將評分在60分以上的國家歸類為領(lǐng)跑者國家，評分在40—60分之間的國家歸類為追趕者國40 18283705768617084728485858282 27179605561595963806874654180 35846575965526558646668704969 45652606068636656606264694871 55535596363556661555656684859 65346585565556156586164695060 74940575565516061555252674650 84338535461505058425056594045 94332575558496067575459684550 104333585661606457655152684055 114235585562626059584746694045澳大利亞124128575058536262515464684243 134031475354495336354543633136 143635424845343845243842532933 153022394545363336233634522530 8181837977816556656065747775708279767680756281 4236504056395756635561606161646560575558684555 322533264129434948404139363231403027404056283382 71583564 4494 3361美 中 日 德國新加坡英 法 印 加拿大韓 愛爾蘭澳大利亞意大利巴 南2022- 2022- 研究結(jié)果顯示:起步者國家數(shù)量正逐漸減少，印度在2022年大幅增加算力及新興技術(shù)的投入，已躋身追趕者國家陣營。此外，以歐洲國家為主的追趕者國家和領(lǐng)跑者國家的差距也在進(jìn)一步縮小，這歸因于較高的新興技術(shù)應(yīng)用水平帶6.582一級指標(biāo)計算能力增長顯著，包括通用計算能力和AI計算能力。從數(shù)據(jù)來看，2022年，美國服務(wù)器市場規(guī)模達(dá)到530億美元，同比增長197%；人工智能服務(wù)器市場規(guī)模達(dá)到75億美元，同比增長481%，是全球服務(wù)器市場增長的主要驅(qū)動力。同時，美國的五大新興技術(shù)應(yīng)用（人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈和機(jī)器人）支出均呈現(xiàn)兩位數(shù)增長，其中人工智能應(yīng)用支出規(guī)模突破600億美元，同比增長28.3%，表現(xiàn)尤為突出。得益于全球頭部超大規(guī)模云服務(wù)提供商的高能效數(shù)據(jù)中心建PUE

數(shù)據(jù)支出同比增長274%，物聯(lián)網(wǎng)支出同比增長環(huán)境可持續(xù)性和能源效率優(yōu)先：2021年中國平均PUE為.55，截至2022年底，中國累計建成153家國家綠色數(shù)據(jù)中心，規(guī)劃在建的大型以上數(shù)據(jù)中心PUE降至.30。在高質(zhì)量發(fā)展戰(zhàn)略中，綠色發(fā)展不可或缺。作為可持續(xù)發(fā)展的重要因素，數(shù)據(jù)中心的綠色節(jié)能是必然的趨勢，企業(yè)在能效管理方面已經(jīng)普遍有了更深的認(rèn)知，無論從管理層面還是從技術(shù)應(yīng)用與創(chuàng)新層面，都采取了一系列積極舉措。企業(yè)已經(jīng)開始積極規(guī)模部署模塊化數(shù)據(jù)中心，采用以液冷為代表的新的冷卻技術(shù)。隨著可持續(xù)發(fā)展政策逐步落地，業(yè)內(nèi)對液冷技術(shù)的認(rèn)可度和供應(yīng)鏈對液冷技術(shù)的支持度正在提升，液冷技術(shù)的使用范圍有望快速擴(kuò)大，除了過去的教科研和互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域之外，金融、電信行業(yè)也開始積極部署，液冷服務(wù)器市場將會迎過去很長一段時間，中國算力市場缺乏足夠的增長動力，技術(shù)創(chuàng)新緩慢。這一情況在2017至2018年開始發(fā)生改變，云計算的滲透，加上以人工智能、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)為代表的新興技術(shù)加速應(yīng)用，為整體市場注入新的活力。數(shù)字化時代對挖掘數(shù)據(jù)價值需求強(qiáng)烈，催生了新業(yè)提供了更多的選項，從市場份額來看，2022年全

CPU在為了滿足AI工作負(fù)載的需求，越來越多地使用搭載GPU、FPGA、ASIC等加速卡的服務(wù)器。根據(jù)IDC數(shù)據(jù)統(tǒng)計，2022年中國加速服務(wù)器市場規(guī)模達(dá)707億美元，在整體服務(wù)器市場規(guī)模占比超過20%。2017至2022復(fù)合增長率達(dá)48.8%，增速全球第一。在2022年與2019年的市場增量對比中，中國加速服務(wù)器市場增長44.0億美元，而中國整體服務(wù)器市場增長100億美元，這意味著整體服務(wù)器市場增量的一半是來自加速服務(wù)器；IDC預(yù)測2027年中國加速服務(wù)器市場規(guī)模相比2022年還會2160液冷服務(wù)器對于數(shù)據(jù)中心而言，液冷技術(shù)無疑是未來沒式，在222年增量市場中，冷板式服務(wù)器的占比到949%。IDC全球調(diào)研顯示，TCO優(yōu)勢、液冷系統(tǒng)的多樣性是企業(yè)選擇冷板式液冷技術(shù)的主要因素，從未來 追趕者國家：追趕者國家陣營包括日本、德國、新加坡、英國、法國、印度、加拿大、韓國、愛爾蘭和澳大利亞。2022年印度算力指數(shù)從38分提高到43分，躋身追趕者國家陣營。普遍來看，追趕者國家具有較高的新興技術(shù)應(yīng)用水平，同時具備較為完善的基礎(chǔ)設(shè)施支持，在數(shù)據(jù)中心能效方面也相對領(lǐng)先。在這樣的基礎(chǔ)下，追趕者國家計算能力顯著提升，指數(shù)平均增幅超過5%。長5.5%，達(dá)到了58分。日本政府將科技發(fā)展作為增長戰(zhàn)略的第一支柱，并致力于實現(xiàn)科學(xué)技術(shù)立國的目標(biāo)。為了在科技領(lǐng)域保持領(lǐng)先優(yōu)勢，日本采取了一系列措施，包括加強(qiáng)政策體制和增加科研投入。例如，日本政府推出了“社會5.0”計劃，旨在實現(xiàn)人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的融合，為經(jīng)濟(jì)注入新的活力。日本對人工智能的關(guān)注度十分高，科研機(jī)構(gòu)、企業(yè)和政府都在積極投入研究和開發(fā)人工智能技術(shù)。以索尼、松下、豐田等為代表的日本企業(yè)在AI領(lǐng)域取得了顯著成果。日本的AI算力和應(yīng)用的整體投入在2022年分別增長了457%和35.5%，日本的AI應(yīng)用水平更是達(dá)到69分，在德國受全球多重不穩(wěn)定因素的影響，2022年德國數(shù)字

法國是本次研究所覆蓋的西歐國家中計算力指數(shù)增長最快的國家，在全年GDP負(fù)增長59%情況下，在本次評估的各項重要指標(biāo)中均表現(xiàn)優(yōu)異。其中服務(wù)器市場規(guī)模同比增長241%，達(dá)到24億美元，占GDP約09‰（低于美國的21‰和中國的.6‰，但在追趕者國家中處在前列），人工智能服務(wù)器市場規(guī)模同比增長44.0%，法國企業(yè)的數(shù)據(jù)中心、云計算服務(wù)商、科研與教育機(jī)構(gòu)等場景需要強(qiáng)大的算力支撐自身需求，因此服務(wù)器采購規(guī)模十分突出。法國人工智能總支出同比增長34.0%，大數(shù)據(jù)支出同比增長17%，區(qū)塊鏈支出同比增長26.8%。法國政府從2018年起，累計投入超15億歐元發(fā)展人工智能，用于鼓勵科研創(chuàng)新項目及初創(chuàng)企業(yè)，促進(jìn)了AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。據(jù)初創(chuàng)企業(yè)組織平臺“數(shù)字法國”統(tǒng)計，目前法國有超過500家人工智能初創(chuàng)企業(yè)，直接創(chuàng)造.3萬個工作崗位，為法國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展做出較大的貢獻(xiàn)。在數(shù)據(jù)中心建設(shè)方面，法國擁有多個數(shù)據(jù)中心集群，主要數(shù)據(jù)中心位于巴黎、馬賽、里昂、里爾和斯特拉斯堡等主要城市，他們都擁有先進(jìn)的設(shè)備，建立了豐富的商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。同時，法國還擁有良好的能源來源和覆蓋范圍，能夠滿足數(shù)據(jù)中心的能源需求，2022年法國在數(shù)據(jù)中心規(guī)模和能效方面獲得了顯著提升，數(shù)據(jù)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的先鋒，在經(jīng)合組織數(shù)字政府指數(shù)（DGI）中，韓國被列為世界上政府?dāng)?shù)字化程度最高的國家。2022年，在相對領(lǐng)先的數(shù)字化基礎(chǔ)之上，韓國政府圍繞“短期內(nèi)實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)完全復(fù)蘇、長期邁向領(lǐng)先型經(jīng)濟(jì)”發(fā)展目標(biāo)，構(gòu)建更為完善的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，促進(jìn)韓國“DN”（數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)和人工智能）生態(tài)體系擴(kuò)張，以求實現(xiàn)更為廣泛的經(jīng)濟(jì)和社會結(jié)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。隨著各行各業(yè)踐行第四次工業(yè)革命時代的數(shù)字創(chuàng)新，韓國計算力指數(shù)穩(wěn)步提升，達(dá)到43分，其中AI算力投入更是大幅提升441%，凸顯出韓國對人工智能等戰(zhàn)略性新興技術(shù)產(chǎn)業(yè)的重視程度。本土互聯(lián)網(wǎng)公司將AI技術(shù)融入搜索引擎及其他互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)并投資AI初創(chuàng)公司，大型電子集團(tuán)建設(shè)AI算力基礎(chǔ)設(shè)施，共同促進(jìn)AI技術(shù)研發(fā)及產(chǎn)業(yè)化。另外，以汽車行業(yè)為代表的傳統(tǒng)行業(yè)也在加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型，如采用混合現(xiàn)實（MR）和人工智能等技術(shù)來強(qiáng)化智能工廠的數(shù)字化優(yōu)勢，提高一線工人的生產(chǎn)效的臨界值。2022年，意大利的服務(wù)器支出同比增長

追趕者國家在AI計算子項中增長最為顯著，德國、英國、法國、愛爾蘭、新加坡、印度、日本和韓國的人工智能服務(wù)器市場規(guī)模同比增長均超過40%。從過去幾年的評估結(jié)果看，追趕者國家的人工智能在應(yīng)用層面較為領(lǐng)先，但在人工智能基礎(chǔ)設(shè)施投入占比相對較??；高應(yīng)用水平對基礎(chǔ)設(shè)施的拉動作用開始體現(xiàn)，追趕者國家正AI的質(zhì)量問題，提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。在IDC算力指數(shù)調(diào)研中，提供高效產(chǎn)品質(zhì)量檢測手段被認(rèn)為是AI技術(shù)能帶來的最主要商業(yè)優(yōu)勢，選擇占比達(dá)589%產(chǎn)品質(zhì)量是企業(yè)保持競爭力的重要條件，利用深度學(xué)習(xí)、圖像識別等AI技術(shù)，對產(chǎn)品進(jìn)行智能化檢測，及時

CPU

被稱為“史上用戶增長速度最快的應(yīng)用程序”。以3640PF-days

究領(lǐng)域加速化合物的合成和挑選，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對化合物進(jìn)行預(yù)測，合成新的有機(jī)分子;在材料科學(xué)研究領(lǐng)域幫助科學(xué)家預(yù)測不同的材料配置對材料性能的影響，開發(fā)更高性能的材料;在生物科學(xué)研究領(lǐng)域幫助科學(xué)家更好地了解細(xì)胞和生物分子之間的作用，使用深度學(xué)習(xí)算法對細(xì)胞圖像進(jìn)行分析，預(yù)測細(xì)胞的類型和發(fā)育階段，領(lǐng)跑 追趕

算法軟 數(shù)據(jù)中 基礎(chǔ)設(shè) 芯片架 物理器

三.AI2022- 2022- 互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)是新興科學(xué)技術(shù)滲透最快的，也是投資最高的行業(yè)?；ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)對人工智能技術(shù)的研AIGC也十分廣泛，在各個領(lǐng)域中都提供了重要支持。在某些領(lǐng)域，比如游戲開發(fā)、自媒體內(nèi)容生成AIGCAIGC技AIGC章、視頻、音頻等內(nèi)容來提升創(chuàng)作效率和多樣AIGC薦系統(tǒng)、智能客服和自動化的營銷策略等。在社AIGC容過濾和推薦、情感分析等。隨著技術(shù)的不斷發(fā)AIGCAIGC金融業(yè)中，AIGC被廣泛應(yīng)用于自動編寫金融資訊、提供虛擬客服咨詢和輔助數(shù)據(jù)報告生成等方面。通過算法自動編寫資訊，可以提高資訊生成的速度和時效性。虛擬客服可以降低人力時間成本，為客戶提供個性化的服務(wù)。夠輔助分析師進(jìn)行數(shù)據(jù)抓取、數(shù)據(jù)分析和報告生

AIGC功能，例如將2D教材轉(zhuǎn)換為3D教學(xué)模型和合成虛擬教師等。通過圖像處理和渲染技術(shù)，將傳統(tǒng)的2D教材轉(zhuǎn)化為3D教學(xué)模型，提升學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和互動性。合成虛擬教師能夠根據(jù)學(xué)生的提問和需求，自動生成相應(yīng)的教學(xué)內(nèi)容，提供個性76 37 36 互聯(lián) 制政 電 服 教 醫(yī)零事交 能

具，例如中國的教育貼息政策、德國的"Exzellente術(shù)的應(yīng)用也為智慧醫(yī)療帶來了新的機(jī)遇。通過5G技通過在蒼山、洱海流域部署的50套雙光譜火情監(jiān)測系統(tǒng)、240套卡口人員智能識別系統(tǒng)、120套林下地表火監(jiān)測系統(tǒng)、60套蓄水池監(jiān)測儀、10套環(huán)境監(jiān)測儀、5套蟲情監(jiān)測儀等物聯(lián)網(wǎng)前端共同組成的智慧林草系統(tǒng)。使得監(jiān)測面積覆蓋面率達(dá)國土面積80%以上。其中雙光譜火情監(jiān)測系統(tǒng)的監(jiān)控半徑可達(dá)15km，系統(tǒng)具備AI深度學(xué)習(xí)的煙火識別引擎，一旦發(fā)現(xiàn)火焰或紅外熱點，即實時將數(shù)據(jù)回傳到業(yè)務(wù)服務(wù)器，業(yè)務(wù)服務(wù)器將火情信息傳送給對應(yīng)的指控客戶端，客戶端產(chǎn)生相應(yīng)告警信息。同時該視頻調(diào)度系統(tǒng)通過自動設(shè)置巡航軌跡，能夠?qū)崿F(xiàn)24測半徑范圍內(nèi)可監(jiān)測1平方米的火點，并自動報警和定位火點位置，定位精度可達(dá)50米，15公里外的秸稈焚燒、生火做飯或其他野外用火都可以被監(jiān)測到，形成廣覆蓋、全天候、高精度、智慧化的林火監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)。大理市自1990年,智慧林草系統(tǒng)建設(shè)項目濕地保護(hù)率達(dá)95.43%，保護(hù)世界級和國家級瀕危珍稀植物11種，動物18種，古樹名木11種，助力打造綠色生態(tài)經(jīng)濟(jì)。實現(xiàn)森林資源和草原資源的高效利用和可持續(xù)發(fā)展，打造綠色生態(tài)經(jīng)濟(jì)，保護(hù)生態(tài)環(huán)在本次評估中互聯(lián)網(wǎng)仍然是算力發(fā)展水平最高的行業(yè)?；ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)是連接經(jīng)濟(jì)社會和人、物、信息等資源的重要載體，其發(fā)展水平直接反映了一個國家在信息技術(shù)領(lǐng)域的整體實力。隨著全球數(shù)字化進(jìn)程發(fā)展，其影響將更加深度滲透到社會生活的方方面面，隨著5G技術(shù)、人工智能、大數(shù)據(jù)新一代信息技術(shù)的成熟，也將融入到互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中，這也

著越來越多的原生數(shù)字制造企業(yè)和原生數(shù)字工廠的出現(xiàn)，對算力的需求快速增長，并且應(yīng)用場景的邊界也在不斷拓展。除了傳統(tǒng)制造業(yè)IT方面的需求外，設(shè)計仿真、全域數(shù)字孿生、工業(yè)元宇宙、自動駕駛仿真、工業(yè)AI工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)的深度融合使得制造行業(yè)不斷利用數(shù)字技術(shù)實現(xiàn)創(chuàng)新，整個行業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程也在加速。然而，目前制造行業(yè)面臨一個主要挑戰(zhàn)，即IT基礎(chǔ)設(shè)施的敏捷性不足。現(xiàn)有的IT系統(tǒng)和硬件設(shè)備老化，信息孤島問題嚴(yán)重，物理數(shù)據(jù)實時處理能力有待提20222022年7月30日，吉利汽車集團(tuán)建成了國內(nèi)汽車行業(yè)第一個集云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、邊緣計算等多元算力于·資源池，實現(xiàn)了算力資源的打通和共享。按照智能駕駛、智能網(wǎng)聯(lián)、三電管理、車輛仿真等業(yè)務(wù)的上線順序，逐步在云底座中注入人工智能、大數(shù)據(jù)、邊緣計算等算力資源。同時，智算中心搭建了一套能夠?qū)崿F(xiàn)多元異構(gòu)算力統(tǒng)一管理、科學(xué)調(diào)度、智能分發(fā)的算力資源管理調(diào)度平臺，實現(xiàn)智算中心內(nèi)多元異構(gòu)算力的靈活申請和敏捷流轉(zhuǎn)。此

智能交通管理包括智能交通系統(tǒng)和車輛智能管理系統(tǒng)，主要應(yīng)用于交通流信息采集、交電信號配時優(yōu)化、停車場管理及交通應(yīng)急指揮調(diào)度等領(lǐng)域。通過智能交通系統(tǒng)，可以實時掌握道路的通行情況，并為用戶提供準(zhǔn)確的路況信息，為車輛提供準(zhǔn)確的行駛路線，從而緩解交通擁堵狀況。智能交通控制是指對交通系統(tǒng)中的人、車、路、環(huán)境等進(jìn)行智能化優(yōu)化和協(xié)調(diào)，使之達(dá)到安全、快速、經(jīng)濟(jì)的目的。智能交通控制系統(tǒng)通過對城市路網(wǎng)進(jìn)行全面的數(shù)據(jù)采集，通過對大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找出交通擁堵點，再結(jié)合實時路況對信號燈進(jìn)行合理配

車輛進(jìn)行識別，從而了解車輛的行駛情況。在城市里，為了避免出現(xiàn)堵車現(xiàn)象，所以需要智能攝像機(jī)能夠?qū)γ枯v車進(jìn)行識別，并判斷其是否正常行駛，如果出現(xiàn)問題則會發(fā)出警報，并且通知相關(guān)人員前來處理；目前國內(nèi)的智能停車主要是以車牌識別、自動進(jìn)出等方式為主，通過智能停車管理可以有效地緩解城市中停車難的問智能交通作為一個龐大的系統(tǒng)工程，涵蓋了車路協(xié)同、信號控制、無人駕駛、執(zhí)法監(jiān)控、道路養(yǎng)護(hù)等方面。在交通領(lǐng)域中，邊緣計算通過基于對位置的應(yīng)用，能夠進(jìn)行實時的位置狀態(tài)處理和數(shù)據(jù)采集。邊緣計算的應(yīng)用提高了本地的數(shù)據(jù)處理能力，同時減輕了網(wǎng)絡(luò)和云計算平臺的處理壓力和存儲壓力，滿足交通領(lǐng)域?qū)崟r性的高要求，從而顯著提高交通管理的智能化水平。與此同時，邊緣計算在無人駕駛中也具有重要應(yīng)用。智能交通正朝著融合場景的交通服務(wù)方向發(fā)展。通過汽車無線通信互聯(lián)（V2X）技術(shù)，智能駕駛變得更加安全、高效和在2020年3月，中鐵電氣化局集團(tuán)引入4C視覺智能分析系統(tǒng)，并在京滬高速鐵路和全國至少30條其他線路上進(jìn)行了試用，是AI首次大規(guī)模地應(yīng)用于中國高速鐵路的運(yùn)營和維護(hù)中。截止到2022年，已有22條高速鐵路正式采用該在2020年3月，中鐵電氣化局集團(tuán)引入4C視覺智能分析系統(tǒng)，并在京滬高速鐵路和全國至少30條其他線路上進(jìn)行了試用，是AI首次大規(guī)模地應(yīng)用于中國高速鐵路的運(yùn)營和維護(hù)中。截止到2022年，已有22條高速鐵路正式采用該系統(tǒng)。

AI醫(yī)學(xué)影像輔助系統(tǒng)應(yīng)用將極大提升診療精度和效率。如腦卒診斷中，該系統(tǒng)可輔助精確完成梗死病灶的檢出，并根據(jù)不同的醫(yī)療需求完成血供區(qū)域、分水嶺區(qū)域和結(jié)構(gòu)區(qū)域的自動化、智能化、快速分割，實現(xiàn)梗死病灶的快速定性和定量分析，多重區(qū)域同步分割模型的準(zhǔn)9.53四.

2022-

GDP(＄US

加拿 德 南 意大

平均每提高1GDP增長1.7‰

伴隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展，不斷增加的數(shù)據(jù)量引發(fā)了對算力需求的增長，算力增加又產(chǎn)生了新的海量數(shù)據(jù)，進(jìn)而帶來了數(shù)據(jù)量與算力雙向促進(jìn)良性循環(huán)局面的出現(xiàn)，并由此引發(fā)全球范圍的生產(chǎn)技術(shù)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式的一方面，在數(shù)字產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程中，通過對相關(guān)硬件的投資，可以建立滿足數(shù)據(jù)處理、分析等需求的數(shù)據(jù)中心，

2022-轉(zhuǎn)型帶來了硬件層面的需求，例如通過通用計算、AI計算、邊緣計算等硬件設(shè)施，由實體企業(yè)自行搭建數(shù)據(jù)中心將算力引入生產(chǎn)過程等；同時也帶來服務(wù)層面的需求，例如通過租賃公有云等算力服務(wù)實現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的大生產(chǎn)部門中，“最終品廠商”抽象對應(yīng)了實體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)，“中間品廠商”抽象對應(yīng)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)；最終品廠商引入算力資本和算力服務(wù)的生產(chǎn)要素進(jìn)行生產(chǎn)的過程抽象對應(yīng)了“產(chǎn)業(yè)數(shù)字化”轉(zhuǎn)型過程，中間品廠商生產(chǎn)算力服務(wù)用于供給最終品生產(chǎn)的過程抽象對應(yīng)了“數(shù)藉此，本研究假設(shè)最終品生產(chǎn)過程中存在三種要素投，

2022- 2022- 儲蓄投 消 額利潤（ExcessProfit）2。

中間品廠商。中間品廠商根據(jù)最終品廠商對算力服務(wù)的實際有效需求來供給算力服務(wù)。當(dāng)經(jīng)濟(jì)處于穩(wěn)態(tài)情況下，算力資本會根據(jù)最優(yōu)比重進(jìn)行分配，以同時實現(xiàn)生產(chǎn)部門之間的中間品廠商和最終品廠商的利潤最大化的無法獲取超額利潤，其生產(chǎn)利潤為0；壟斷市場（MonopolyMarket），意味著該市場中的廠商可以決定商品價格，從而獲取不為0的超額利潤。

時，在此時的算從模型結(jié)果來看，算力資本的單位成本w存在一個臨界值，使得當(dāng)算力資本的單位成本高于臨界值時，追加算力資本的投資比重τ，會進(jìn)一步提升經(jīng)濟(jì)增長率。結(jié)合IDC數(shù)據(jù)回歸結(jié)果與本研究模型結(jié)論來看，相比于領(lǐng)跑者國家而言，追趕者陣營國家的算力投資有效需求較根據(jù)模型的分析結(jié)果，與傳統(tǒng)非算力資本的邊際生產(chǎn)率類似，算力資本的邊際生產(chǎn)率和算力服務(wù)的邊際生產(chǎn)率也存在著邊際生產(chǎn)率遞減的情況。具體而言，數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，算力資本和算力服務(wù)的初始投資的邊際生產(chǎn)率較高，例如云數(shù)據(jù)中心、智能計算中心等建立會明顯拉動經(jīng)濟(jì)增長，但隨著算力資本、算力服務(wù)的不斷追加，算力資本和算力服務(wù)拉動經(jīng)濟(jì)增長的邊際生產(chǎn)率逐漸降低，經(jīng)濟(jì)逐漸收斂至穩(wěn)態(tài)，直到形成長期穩(wěn)態(tài)增長。對應(yīng)到各陣營國家，從總體上看，算力作為生產(chǎn)要素在穩(wěn)態(tài)情況下依舊提升了各國經(jīng)濟(jì)的整體發(fā)展水平和經(jīng)濟(jì)增算力作為新興生產(chǎn)要素賦能產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，算力資本的投入在一定程度上提升了傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的邊際生產(chǎn)率。在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的初期階段，算力資本和算力服務(wù)所帶來的高邊際收益率能夠加快實體產(chǎn)業(yè)與數(shù)字產(chǎn)業(yè)的協(xié)調(diào)與融合，產(chǎn)業(yè)間的協(xié)調(diào)發(fā)展進(jìn)一步優(yōu)化了算力資本與算力服務(wù)在產(chǎn)業(yè)中的配置，形成了算力與產(chǎn)業(yè)間相互促進(jìn)的雙向正循環(huán)。對于領(lǐng)先者陣營國家而言，由于算力本身對經(jīng)濟(jì)的正向溢出效應(yīng)，其進(jìn)一步加大算力投資在總投資中的占比，將會獲得相較于追趕者陣營國家更高的穩(wěn)態(tài)經(jīng)濟(jì)增長率，這一結(jié)論表明算力先

一方面，在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程中，算力資本的引入能夠以創(chuàng)新的知識和技術(shù)提升非算力資本的邊際生產(chǎn)率，進(jìn)而提升資源利用效率，能夠產(chǎn)生比單純投入非算力資本更高的經(jīng)濟(jì)增長動力。對于實體經(jīng)濟(jì)企業(yè)而言，投入算力資本所形成的算力基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用落地能夠為企業(yè)自身生產(chǎn)活動帶來產(chǎn)出增加和效率提升，進(jìn)而促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)和實體經(jīng)濟(jì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展。另一方面，在數(shù)字產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程中，算力服務(wù)的產(chǎn)生需要一定量的算力資本投入，產(chǎn)生算力服務(wù)的相關(guān)產(chǎn)業(yè)覆蓋了包括數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)、數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)等為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展提供數(shù)字技術(shù)、產(chǎn)品、服務(wù)、基礎(chǔ)設(shè)施和解決方案以及完全依賴于數(shù)字技術(shù)、數(shù)據(jù)要

制 通 2美 8美 5美 8美

五.

2022-

后疫情時代，勞動力短缺的情況下，越來越多的企業(yè)意識到采用環(huán)境、社會和治理（ESG）理念的重要性。2090JohnElkington述的企業(yè)社會責(zé)任概念聲稱，人（社會）、地球（環(huán)境）和利潤都很重要，任何企業(yè)都不能忽視。IDC調(diào)查發(fā)現(xiàn)，80%的企業(yè)將“在未來12至24個月內(nèi)提供可持續(xù)的產(chǎn)品或服務(wù)”當(dāng)作企業(yè)的頭等大事。40%的企業(yè)正在實施可持續(xù)發(fā)展計劃，46%的企業(yè)正在將可持續(xù)發(fā)展采用液冷等技采用液冷等技協(xié)鑫（集團(tuán)）控股有限公司（以下簡稱“協(xié)鑫集團(tuán)”）協(xié)鑫（集團(tuán)）控股有限公司（以下簡稱“協(xié)鑫集團(tuán)”）是一家致力于環(huán)境保護(hù)與可持續(xù)發(fā)展的全球化創(chuàng)新型領(lǐng)先企業(yè)。作為全球新能源500強(qiáng)企業(yè)中排名第2的企業(yè)，協(xié)鑫集團(tuán)在風(fēng)光儲氫、源網(wǎng)荷儲一體化、新能源、清潔能源和移動能源產(chǎn)業(yè)等領(lǐng)域具有領(lǐng)先地位，同時也在硅材料、鋰材料、碳材料和集成電路核心材料等關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)中實現(xiàn)了協(xié)同發(fā)展，為綠色低碳零碳科技的創(chuàng)新發(fā)展做出了重要貢獻(xiàn)。此外，協(xié)鑫集團(tuán)在中國企業(yè)500強(qiáng)新能源行業(yè)中也名列前茅。能算力中心的建設(shè)，并計劃在今年建成4至6個人工智能算力中心，提供近2000PFLOPS的算力。通過這些舉措，協(xié)

算力的提升加速了數(shù)據(jù)分析和模擬、基因組學(xué)和基因編輯、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能、建模和優(yōu)化等方面的進(jìn)展，為農(nóng)作物和家畜的品種改良提供了有利條件。盡管發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家在經(jīng)濟(jì)和技術(shù)上存在差異，但通過生物育種實現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、提高農(nóng)民收入、改善糧食安全和推動農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展是所有國家都需要關(guān)注的重要議題。六.2022- 2022-

來看，算力資本促進(jìn)了企業(yè)之間的協(xié)同與互補(bǔ)，尤其是數(shù)字產(chǎn)業(yè)中提供算力服務(wù)的平臺企業(yè)與實體企業(yè)之間的協(xié)調(diào)配合，有利于實現(xiàn)不同產(chǎn)業(yè)企業(yè)之間的成本配置、生產(chǎn)規(guī)模等方面的優(yōu)化配置。因此，對各陣營國家而言，加快本國的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化