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01 算力及其分類

AI 算力

算力即計算能力。一般地，我們傾向于將CPU（中央處理器）、GPU（圖形處理器）等芯片的計算能力稱為狹義的算力，內存、硬盤等存儲器的存儲技術稱為存力，操作系統、數據庫、中間件、應用程序等軟件技術稱為算法。廣義的算力既包括狹義的算力，也包括存力和算法。

算力的作用在于完成計算任務。計算機、手機、服務器、數據中心等系統及程序軟件的運行是由無數個計算任務支撐起來的，因而算力是硬件系統和程序軟件正常運行的動力源。

算力決定了數字經濟的發展速度和社會智能化的高度。根據IDC、浪潮信息、清華大學全球產業研究院聯合發布的數據顯示，計算力指數平均每提高1點，數字經濟和GDP將分別增長3.5‰和1.8‰。

算力的衡量單位為FLOPS（每秒浮點運算次數），高性能游戲顯卡、AI訓練服務器等常用的算力單位為TFLOPS（萬億次/秒），超級計算機等常用的算力單位為PFLOPS（千萬億次/秒），全國算力統計口徑為EFLOPS（百億億次/秒）。

按照計算精度從低到高可將算力分為：通用算力、智能算力/AI算力、超算算力/高性能計算，對應的數據中心為：通用數據中心、智算中心、超算中心。其中，通用算力以CPU輸出的計算能力為主，用于日常的網頁瀏覽、數據查詢等。AI算力以GPU、FPGA（現場可編程邏輯門陣列）、NPU（神經網絡處理器）、TPU（張量處理器）等AI芯片輸出的計算能力為主，用于人工智能訓練和推理、深度學習等。超算算力以由數萬甚至數百萬個CPU和GPU組成的超級計算機輸出的計算能力為主，用于尖端科研、國防軍工等領域。

根據服務形態可分為：公有云算力、私有云算力、混合云算力、邊緣算力。其中，公有云算力通過互聯網向公眾開放；私有云算力通常為某個特定組織，如政府、銀行、大型企業等單獨構建和使用；混合云算力則結合了公有云和私有云，通常將非核心業務放在公有云上以節省成本，將核心敏感業務放在私有云上以保證安全；邊緣算力則將算力部署在數據產生的源頭附近，以實現低延遲和本地化處理。

02 算力產業鏈及市場規模

AI 算力

算力產業鏈上游主要為IT軟硬件設備，硬件如CPU、GPU、存儲器等芯片，服務器、路由器、交換機、光模塊等網絡設備，軟件如操作系統、數據庫、中間件等。此外，供配電設施如配電柜、變壓器、不間斷電源等，制冷系統如風冷、液冷等也是重要的配套設施。

中游為算力網絡及平臺，包括各類數據中心及基于數據中心開展的運營服務、云服務、安全服務等。

下游為各類應用場景，如互聯網、金融、政務、交通、教育、工業、醫療、能源等領域。

圖：算力產業鏈

注：圖源方正證券研究所

根據中國信通院、IDC等數據，全球算力市場規模正呈現高速增長態勢，從2018年的232EFLOPS持續擴張至2023年的1397EFLOPS，CAGR約43%。預計到2030年，全球算力規模將突破16000EFLOPS，CAGR超42%。此外，全球算力市場規模在2025年預計將突破4200億美元，到2030年有望達到1.2萬億美元，CAGR達16.3%。其中，美國、中國分別占全球算力市場的32%、26%，處于領先地位，其次為日本、德國、英國、加拿大，算力占比分別為5%、4%、3%、3%。

從國內市場來看，根據IDC等與浪潮信息聯合發布的報告，2024年中國AI算力規模為725.3EFLOPS，同比增長74.1%，市場規模達到190億美元，同比增長86.9%。預計到2025年，AI算力規模將達到1037.3EFLOPS，同比增長43%，市場規模將達到259億美元，同比增長36.2%。總體來看，2023-2028年中國AI算力規模和通用算力規模的五年CAGR預計分別達46.2%和18.8%。其中，AI算力在國內算力占比已達到66.5%，成為推動算力增長的核心力量。

END

// 小編觀點僅供參考 //

       原文標題 : 行業觀察筆記1 | AI算力分類及其產業鏈