总规模位居全球第二，为多个新兴产业赋能

数字经济时代，算力已成为“水电煤”一样支撑经济社会发展新的关键生产力。正如有了电，人们才能使用方便生活的电器，工厂的机器设备才能运转，在数字时代，无论是衣食住行还是行业发展，几乎都离不开算力的支撑。有了高效、低成本的算力，人脸识别、虚拟现实、自动驾驶、精准医疗等新技术、新场景才能更好实现和普及。

早前发布的《中国综合算力指数报告（2024）》显示，截至2023年年底，全球算力基础设施总规模达到910EFLOPS，我国算力规模达到246EFLOPS、位居世界第二，智能算力同比增速超过65%。在算力中心建设上，我国58.3%的算力中心已连接到国家骨干网，为数据的高效传输提供了有力支撑。在综合算力指数排名中，河北省首次跃居榜首，广东、上海、江苏、北京则连续三年稳居前五。

名词解释

算力到底是个啥？

算力是衡量数据中心计算能力的一个综合指标，数值越大代表综合计算能力越强。核心要素包括通用算力和智能算力。通用算力是指数据中心服务器仅包含CPU的算力。智能算力是指数据中心服务器不仅包含CPU，也包含GPU或AI芯片的算力。

算力最常用的单位是FLOPS（Floating Point Operations Per Second，每秒浮点运算次数）。事实上，FLOPS已成为各种设施（如计算机、超算机、服务器等）衡量计算性能的代名词。FLOPS是一个基本单位，它的更大的数值单位有K（千）、M（兆）、G（吉）、T（太）、P（拍）、E（艾）等。一般情况下，算力规模测算时统一折算为单精度浮点数（FP32）算力进行统计。

算力精度不同，实际算力水平差别巨大。如果因此衡量算力水平，单一采用运算次数指标是不够的，还应考虑算力精度。

根据参与运算数据精度的不同，可把算力分为：双精度算力（64位，FP64）、单精度算力（32位，FP32）、半精度算力（16位，FP16）及整型算力（INT8、INT4）。数字位数越高，意味着精度越高、可支持的运算复杂程度越高、适配应用场景越广。

01

八大枢纽节点形成“算力网络”

让算力像水电般整合调度

如果说数据是数字经济的燃料，那么算力就是驱动这一切运转的动力。算力，即计算能力，是指处理数据、执行算法所需的硬件和软件资源的综合能力。随着数据量的爆炸性增长和算法复杂度的提升，对算力的需求也在不断攀升。从个人电脑的CPU到云计算中心的大规模服务器集群，从边缘计算到量子计算，算力的提升为数据的快速处理和算法的高效执行提供了可能。

算力不仅是数字经济的基础设施，也是技术创新的重要支撑。强大的算力能够加速新药研发、天气预报、基因测序等领域的科学研究，缩短产品开发周期，提高生产效率。同时，算力的发展还直接关联到国家的信息安全和数字主权，是维护国家利益的重要力量。

按照算力类型划分，数据中心可以分为通用算力数据中心、超算数据中心、智算数据中心。通用算力数据中心为当前市场主力，能够服务各行业的数字化转型；超算数据中心应用于解决大规模数据计算的科研问题，如基因分析、气象研究；智算数据中心依托人工智能和算法能够提供智能算力服务，可以应用于自动驾驶汽车等。云计算平台和通信网络技术的发展，让算力资源如同水、电般得以整合调度成为可能。

在“东数西算”政策号召和“新基建”浪潮下，开放共享的公共算力数据中心在全国各地如雨后春笋般破土而出，如武汉人工智能计算中心、上海市人工智能公共算力服务平台、广州人工智能公共算力中心等。公共算力中心由点到面进行建设，终将形成我国的“算力网络”。

新建算力中心，尤其是大型、超大型算力中心逐渐向八大枢纽节点转移，八大枢纽节点中京津冀和长三角的在用机架数的全国占比分别为21.5%和24.5%，其余六大节点的在用机架数的全国占比总和为25.5%。

从经济发展水平和数据中心建设情况来看，京津冀、长三角和粤港澳大湾区等经济发达地区的数据中心建设起步较早，多数已建成或正在建设的数据中心位于东部地区。各区域对服务器的需求量随时间保持平稳增长，其中京津冀地区的年需求量预计将达到236.7万台，长三角和广东省的年需求量将分别达到98.0万台和67.4万台。相比之下，西部地区的需求较为平稳且规模较小。预计未来几年内，京津冀、长三角和粤港澳地区将继续占据服务器需求前三的位置，尤其是京津冀地区。尽管西部地区的数据枢纽和数据中心规划增加了对服务器的需求，但总体规模仍远小于东部地区。

02

人工智能推动算力规模快速增长

头部企业追平国际平均线

当前，算力作为数字经济时代的核心生产力，正在加速数字经济与实体经济深度融合。

实际上，我国算力产业的发展不仅提升了传统产业的竞争力，还推动了新兴产业，如云计算、物联网、人工智能等的数字化发展和智慧城市建设。而随着数字技术与各行业领域的深度融合，算力应用正在向金融服务、医疗健康、文化教育、交通运输等多个领域加速渗透。

人工智能产业，作为数字经济生态中的技术推进器和创新加速器，受到企业的高度重视和持续性的技术资金加码，在2023年全球人工智能市场的技术投资总额约为1835亿美元，预计将保持28%的年复合增长，到2028年将超过6000亿美元。投资重点聚焦在四个关键业务板块：AI模型开发企业、AI基础设施提供商、AI应用软件开发商以及企业终端用户。

截至2023年第三季度，全球人工智能企业达29542家，其中美国和中国的数量占全球总数的49%，是目前行业发展的引领者。英国、印度、加拿大、德国、以色列、法国、韩国、新加坡位列第二梯队。

人工智能服务器是智能算力的载体。中国人工智能领域投资额在2023年突破193亿美元，占全球总量的10%左右，主要集中在生活服务、智慧医疗和汽车物流领域。中国人工智能核心产业规模在2023年达到5764亿元人民币，企业超过4300家，广泛应用于生活服务、智慧医疗、智慧制造、智慧汽车和物流仓储等，在无人机、语音图像识别、智能机器人、虚拟现实等领域实现了一系列的标志性成果。

中国大模型市场正在经历快速的技术迭代和商业化落地，目前头部企业的水平已经追平国际平均线，如第一梯队的百度文心一言、腾讯混元、商汤日日新商量和阿里巴巴通义千问，以及第二梯队的Moonshot Kimi、360智脑、智谱AI、豆包、讯飞星火和百川智能。数据显示，中国大模型市场2023年规模约为132亿元，预计在2028年突破800亿元，逐步向轻量化小模型，垂直化以及多功能化的方向发展。

03

算力企业主要分布在广东地区

约半注册金额千万元以上

数据显示，2023年全球数字经济规模约45万亿美元，占GDP比重达44%，数字经济已经成为全球经济发展的强大引擎。美国（41%）、中国（18%）和德国（7%）以卓越的数字经济实力，形成三足鼎立的领导格局。

截至2024年2月18日，中国算力行业累计企业共有213家，新增注册企业数量呈逐年增长趋势，2021年迎来注册爆发期，新增注册企业54家，2023年注册企业数量为69家，数量最多。目前存续在业企业160家，约占总企业数的75%;在业企业共有22家，占比为10%，注销企业数量占总企业数的15%。

其中11家企业经营异常，7家企业有裁判文书，环保处罚、动产抵押、经营异常以及股权冻结等企业数量较少，总体来看行业整体经营风险较低。

目前存续和在业的企业以有限责任公司为主，目前共有198家，其次为国有企业，为10家。港澳台企业共8家，外商投资6家。其中有5家企业有融资信息，以种子轮/天使轮为主。分别有4家企业进行种子轮/天使轮，1家企业进行战略融资。可见行业主要处于早期融资阶段，风险极高。

这些企业中共有21家企业获得科技型荣誉，其中高新技术企业有7家，专精特新企业和创新型企业均为5家，2家企业技术中心，专精特新小巨人和重点实验室分别仅1家。其中16家企业有专利信息，21家企业有软件著作权。在专利信息中，AI算力企业以拥有实用新型的专利为主，申请实用新型的企业有11家，申请发明公布的企业有10家。

AI算力行业近年来建立成本有所提升，企业的发展需要越来越复杂的算力技术和优秀的团队进行强有力的支撑，相关投入包括LLM 培训成本、数据限制、模型规模、训练数据量以及硬件发展、员工薪酬等。整体来看注册资本处于较高水平，目前约有50%注册资本在1000万元以上，其中注册资本为1000万-5000万元的企业数量最多，占比达32%;其次为超过5000万元的企业，占比18%。

注册地主要分布在广东地区，共有50家企业，其次是北京，超过20家企业。东北、西南、西北地区AI算力企业较少。

数据来源

沙利文x天罡智算《2024中国智能算力行业白皮书》、2024中国算力大会《中国算力发展报告（2024年）》、前瞻产业研究院《2024年中国AI算力企业大数据全景图谱》《中国AI算力(人工智能算力) 产业发展前景与投资战略规划分析报告》、中国信通院《中国综合算力评价白皮书（2023年）》、清华产业院x浪潮信息《中国算力发展观察报告》、中国信通院《2023中国算力调度发展研究蓝皮书》《2023绿色算力技术白皮书》《中国算力发展指数白皮书（2023年）》《中国综合算力评价白皮书（2023年）》、IDC x浪潮信息《2023-2024年中国人工智能计算力发展评估报告》、中国智能计算产业联盟《2023国家“东数西算”工程算力服务发展研究报告》、艾瑞咨询《2022年算力网络全景洞察白皮书》、华为《算力互联网技术白皮书》、亿欧智库《算力服务发展研究报告》、开放数据中心委员会、企查猫、万得数据库、宏观经济数据库

■策划：新快报记者 罗韵

■采写：新快报记者 罗韵

■制图：廖木兴