據華為預測，預計到2030年，全球通用計算(FP32)總量將達3.3ZFLOPS，相較2020年增長10倍，AI計算(FP16)總量將達105ZFLOPS相較2020年增長500倍。
發展數字經濟，算力是核心生產力，投資算力對于經濟增長有長期的倍增效應。《2022-2023中國人工智能計算力發展評估報告》指出，中國人工智能計算力繼續保持快速增長，2022年智能算力規模達到268百億億次/秒(EFLOPS)，超過通用算力規模。預計未來5年中國智能算力規模的年復合增長率將達52.3%。
算力需求不斷加大，國產算力有望崛起。隨著云計算、大數據等技術廣泛應用到各行各業，以及今年以來人工智能大模型熱潮的興起，全球對于通用算力、AI算力需求不斷加大。
根據中研普華研究院撰寫的《2023-2028年中國智能算力行業發展趨勢與投資研究咨詢報告》顯示：
智能算力行業發展趨勢預投資
當前，新一輪科技革命和產業變革向縱深推進，算力基礎設施的重要性不斷提升。隨著大模型算法推動人工智能向更通用方向發展，我國智能算力需求激增。近期多方積極展開部署，優化算力基礎設施布局，加大高性能智能算力供給，激發創新活力和應用潛力。
算力是計算機設備或計算/數據中心處理信息的能力，是計算機硬件和軟件配合共同執行某種計算需求的能力。中國算力網絡下游應用主要為互聯網、政務、服務、電信、金融、制造、教育等，其中占比最重為互聯網，占比49.7%，其次為政務，占比12%，第三為服務業，占比10%。電信占比7.2%，金融、制造、教育領域合計占比13.9%。
在產業界的共同努力下，算力網絡技術研究在國際和國內都取得了顯著的進展。隨著市場需求持續擴大，到2021年全球算力網絡市場規模達到了231.68億美元，2017-2021年復合增長率達到了38.55%。2022年上半年全球算力網絡市場規模為135.62億美元。
著力推動大模型算法技術突破提升智能芯片算力水平
工業和信息化部新聞發言人、運行監測協調局局長陶青表示，下一步，我們將堅持突出重點領域，大力推動制造業數字化轉型，推動人工智能創新應用。主要從以下四個方面著力。一是夯實人工智能技術底座。通過科技創新重大項目，著力推動大模型算法、框架等基礎性原創性的技術突破，提升智能芯片算力水平，釋放數據價值，強化“根”技術研發。
二是推動重點行業智能化升級。加快制造業全流程智能化。深化人工智能技術在制造業全流程融合應用，大幅提升研發、中試、生產、服務、管理等環節智能化水平。推進人工智能試點示范，拓展特色應用場景，加快“智改數轉”，形成現實生產力，提升制造業發展質量和效益。
三是推動智能產品和裝備發展。發揮大模型強認知、強交互、強生成的特點，促進高端裝備、關鍵軟件、智能終端的升級迭代，提升重點產品和裝備智能化水平。四是加強支撐服務體系建設。加快培育一批行業龍頭企業和專精特新中小企業，組建一批生態型創新聯合體。深化技術研發、標準研制、倫理治理、人才培養等國際交流合作，協同打造良好的人工智能產業生態。
人工智能最底層的技術就是算力，而提高算力就要提升硬件技術，但目前人工智能領域仍沒有出現計算芯片，主要依靠CPU、GPU、FPGA等芯片形成人工智能算力。此外，近幾年發展迅速的人工智能芯片主要是研究自重構、自學習和自定義的類腦芯片，但如果要將人工智能真正落地，未來發展方向還是要發展真正意義的人工智能芯片。
隨著云計算、大數據等技術廣泛應用到各行各業，以及今年以來人工智能大模型熱潮的興起，全球對于通用算力、AI算力需求不斷加大。
據華為預測，預計到2030年，全球通用計算(FP32)總量將達3.3ZFLOPS，相較2020年增長10倍，AI計算(FP16)總量將達105ZFLOPS相較2020年增長500倍。隨著后續算力需求不斷釋放，在算力自主可控的背景下，華為、寒武紀、海光等國產算力有望進一步崛起。
智能算力行業報告對中國行業的發展現狀、競爭格局及市場供需形勢進行了具體分析，并從行業的政策環境、經濟環境、社會環境及技術環境等方面分析行業面臨的機遇及挑戰。還重點分析了重點企業的經營現狀及發展格局，并對未來幾年行業的發展趨向進行了專業的預判。
本報告同時揭示了智能算力市場潛在需求與潛在機會，為戰略投資者選擇恰當的投資時機和公司領導層做戰略規劃提供準確的市場情報信息及科學的決策依據，同時對政府部門也具有極大的參考價值。同時包含大量的數據、深入分析、專業方法和價值洞察，可以幫助您更好地了解行業的趨勢、風險和機遇。
想了解關于更多智能算力行業專業分析，可點擊查看中研普華研究院撰寫的《2023-2028年中國智能算力行業發展趨勢與投資研究咨詢報告》。
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2023-2028年中國算力行業發展分析與投資前景預測報告
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吳亞楠
中國智能算力行業發展趨勢 中國智能算力行業市場規模分析 
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