中国算力行业市场规模 中国算力行业发展现状分析

算力(也称哈希率)是比特币网络处理能力的度量单位。即为计算机(CPU)计算哈希函数输出的速度。比特币网络必须为了安全目的而进行密集的数学和加密相关操作。在通过“挖矿”得到比特币的过程中，我们需要找到其相应的解m，而对于任何一个六十四位的哈希值，要找到其解m，都没有固定算法，只能靠计算机随机的hash碰撞，而一个挖矿机每秒钟能做多少次hash碰撞，就是其“算力”的代表，单位写成hash/s,这就是所谓工作量证明机制POW(Proof Of Work)。

近年来，随着人工智能、数字孪生、元宇宙等新兴技术的迅速发展，全球算力需求规模呈爆发式增长，而原有分散式布局的数据中心难以满足新兴领域海量高性能计算需求。

作为世界发展最重要引擎之一的中国，也迎来了算力产业发展最快的时代。截至今年6月底，我国数据中心机架总规模超过590万标准机架，服务器规模约2000万台，算力总规模超过150EFlops(每秒1.5万京次浮点运算次数)，位居全球第二。据中国信息通信研究院测算：2022年我国算力核心产业规模达到1.8万亿元。算力每投入1元，将带动3至4元的GDP经济增长。

根据中研普华产业研究院发布的《2023-2028年中国算力行业发展分析与投资前景预测报告》显示：

中国算力行业市场规模 中国算力行业发展现状分析

在数字经济时代，算力如同农业时代的水利、工业时代的电力，既是国民经济发展的重要基础，也是科技竞争的新焦点。加快算力建设，将有效激发数据要素创新活力，加快数字产业化和产业数字化进程，催生新技术、新产业、新业态、新模式，支撑经济高质量发展。

算力作为数字经济核心产业的重要底座支撑，对上游软硬件产业的拉动作用日渐凸显。随着“东数西算”工程全面启动，算力资源提升到水、电、燃气等基础资源的高度，我国算力基础设施建设持续提速，未来算力对我国经济发展的提升作用将得到进一步提升。

算力使用成本高昂主要可以从两个方面来看，一方面，正如前文所述，东西部算力供需失衡，导致了东部地区算力成本高;另一方面，AI算力调度涉及到大量的硬件设备、软件平台和人力资源，因此成本较高。这使得一些中小企业在面临AI算力调度时，很难承受高昂的成本压力。

随着AI算力调度的普及，安全问题也日益凸显。在数据驱动的时代，数据是企业的核心资产。然而，在算力调度过程中，数据的安全与隐私保护存在一定程度的不足。例如，数据泄露、黑客攻击等现象时有发生，给我国的AI算力调度带来了很大的安全隐患。

据中国信通院测算，在算力方面，每投入1元，将带动3至4元的GDP经济增长。加快算力建设，将有效激发数据要素创新活力，加快数字产业化和产业数字化进程，催生新技术、新产业、新业态、新模式，从而实现对经济发展效能的放大、叠加、倍增作用。

当前，全球算力行业正处于快速发展的阶段。根据相关数据显示，全球算力市场规模已经达到了数千亿美元，其中云计算、人工智能、区块链等行业是算力需求最为旺盛的领域。同时，全球算力产业链已经逐渐形成，从芯片、服务器、系统软件、应用软件等多个维度形成了一个完整的产业生态。

随着数字化和智能化时代的到来，算力作为基础设施之一，成为了推动技术创新和产业升级的重要驱动力。工信部计划出台算力基础设施高质量发展的政策文件，进一步强化顶层设计，提升算力综合供给能力。

从算力目标来看，到2021年底，全国数据中心平均利用率力争提升到55%以上，总算力超过120EFLOPS，新建大型及以上数据中心PUE降低到1.35以下。到2023年底，全国数据中心机架规模年均增速保持在20%左右，平均利用率力争提升到60%以上，总算力超过200EFLOPS，高性能算力占比达到10%。国家枢纽节点算力规模占比超过70%。

长期来看，视觉大模型与多模态大模型未来对于算力的需求要远大于语言模型。方正证券分析师方闻千指出，参考从GPT-3.5向GPT-4及GPT-5的进化过程中，OpenAI及微软对算力资源的巨大投入，未来大模型厂商在算力资源的需求上仍存在巨大缺口。

本报告由中研普华咨询公司领衔撰写，在大量周密的市场调研基础上，主要依据了国家统计局、国家商务部、国家发改委、国家经济信息中心、国务院发展研究中心、全国商业信息中心、中国经济景气监测中心、中国行业研究网、国内外相关报刊杂志的基础信息以及算力专业研究单位等公布和提供的大量资料。

对我国算力行业作了详尽深入的分析，为算力产业投资者寻找新的投资机会。为战略投资者选择恰当的投资时机和公司领导层做战略规划提供准确的市场情报信息及科学的决策依据，同时对银行信贷部门也具有极大的参考价值。

了解更多行业数据详情，可以点击查阅中研普华产业研究院的《2023-2028年中国算力行业发展分析与投资前景预测报告》。