2022年中國智能算力行業(yè)市場規(guī)模 2023年國內(nèi)服務(wù)器規(guī)模將達(dá)到294億美元

• 朱夢華 2023年9月21日 來源：互聯(lián)網(wǎng) 949 59
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第一節(jié) 2022年中國智能算力行業(yè)市場規(guī)模

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一、智能算力行業(yè)市場規(guī)模及增速

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發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，算力是核心生產(chǎn)力，投資算力對于經(jīng)濟(jì)增長有長期的倍增效應(yīng)。根據(jù)《2021-2022全球計算力指數(shù)評估報告》，一個國家的算力指數(shù)平均每提高1點，數(shù)字經(jīng)濟(jì)和GDP將分別增長3.5‰和1.8‰，當(dāng)一個國家的算力指數(shù)達(dá)到40分、60分時，計算力對于GDP增長的推動力將增加1.5倍和3.0倍?！?/span>2022-2023中國人工智能計算力發(fā)展評估報告》指出，中國人工智能計算力繼續(xù)保持快速增長，2022年智能算力規(guī)模達(dá)到268百億億次/秒(EFLOPS)，超過通用算力規(guī)模。預(yù)計未來5年中國智能算力規(guī)模的年復(fù)合增長率將達(dá)52.3%。

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二、智能算力行業(yè)市場飽和度

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根據(jù)國家數(shù)據(jù)資源調(diào)查報告數(shù)據(jù)，2021年全球數(shù)據(jù)總產(chǎn)量67ZB，近三年平均增速超過26%。根據(jù)中國信通院援引的IDC數(shù)據(jù)，2025年全球算力整體規(guī)模將達(dá)3300EFlops，2020-2025年的年均復(fù)合增長率達(dá)到50.4%。結(jié)合華為GIV預(yù)測，2030年人類將迎來YB數(shù)據(jù)時代，全球算力規(guī)模達(dá)到56ZFlops，2025-2030年復(fù)合增速達(dá)到76.2%。

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GPT-4多模態(tài)大模型將引領(lǐng)新一輪AI算力需求的爆發(fā)，超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心及超算數(shù)據(jù)中心作為泛AI領(lǐng)域的重要基礎(chǔ)設(shè)施支持，其數(shù)量、規(guī)模都將相應(yīng)增長，帶動整個算力基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)業(yè)鏈（如高端服務(wù)器/交換機(jī)、CPO技術(shù)、硅光、液冷技術(shù)）的滲透加速。

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據(jù)IDC數(shù)據(jù)，2021年全球AI服務(wù)器市場規(guī)模為156億美元，預(yù)計到2025年全球AI服務(wù)器市場將達(dá)到318億美元，折合人民幣約2000億元，預(yù)計22-25年CAGR將達(dá)19.5%。2021年中國AI服務(wù)器行業(yè)市場規(guī)模為350.3億元，同比增長68.6%，預(yù)計22-25年CAGR將達(dá)19.0%。

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三、影響智能算力行業(yè)市場規(guī)模的因素

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隨著以人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、AR/VR等關(guān)鍵信息技術(shù)逐漸成熟，社會中大量智能化場景將得到實現(xiàn)。根據(jù)羅蘭貝格報告，人工智能技術(shù)將推動無人駕駛、智能辦公、智慧醫(yī)療等場景的有效落地，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將推動智能消防、智慧工廠、智慧農(nóng)場、智能家居等場景落地，區(qū)塊鏈技術(shù)將推動應(yīng)用于數(shù)字證書、信息加密等場景落地，AR/VR技術(shù)則可推動智慧商場、游戲、智慧課堂等場景落地。這些場景未來將在產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)跨越式發(fā)展、助力各產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新、增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化程度并增強(qiáng)市場活力，在政務(wù)領(lǐng)域幫助政府提升運行效率、提高城市管理水平、加強(qiáng)居民生活幸福度，在民生領(lǐng)域推動社會民生保障、創(chuàng)造宜居空間、實現(xiàn)可持續(xù)化發(fā)展，共同推動社會向智能社會發(fā)展。

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四、2023-2028年智能算力行業(yè)市場規(guī)模及增速預(yù)測

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2023年2月27日，《數(shù)字中國建設(shè)整體布局規(guī)劃》發(fā)布，《規(guī)劃》指出，要全面賦能經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展，一是做強(qiáng)做大數(shù)字經(jīng)濟(jì)，二是發(fā)展高效協(xié)同的數(shù)字政務(wù)，三是打造自信繁榮的數(shù)字文化，四是構(gòu)架普惠便捷的數(shù)字社會，五是建設(shè)綠色智慧的數(shù)字生態(tài)文明。中國智能算力規(guī)模將持續(xù)高速增長，預(yù)計到2026年中國智能算力規(guī)模將達(dá)到1271.4EFLOPS，未來五年復(fù)合增長率達(dá)52.3%，同期通用算力規(guī)模的復(fù)合增長率為18.5%。

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第二節(jié) 市場結(jié)構(gòu)

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算力網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建需要產(chǎn)業(yè)鏈各方參與者鼎力合作，在各領(lǐng)域、各環(huán)節(jié)和各層級優(yōu)勢互補(bǔ)，通過技術(shù)與場景的滲透融合，共同推進(jìn)算力網(wǎng)絡(luò)建設(shè)落地。整體上看，在算力網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建中運營商以提供頂層設(shè)計指導(dǎo)和基礎(chǔ)資源為主，而在資源納管、調(diào)度、安全、運維等軟件層面，以及算力交易商業(yè)模式和具體業(yè)務(wù)場景應(yīng)用等領(lǐng)域均需要與各方參與者展開深度合作。從市場格局來看，當(dāng)前中國整體算力網(wǎng)絡(luò)行業(yè)格局較為分散，CR5集中度不到50%。

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整機(jī)方面，數(shù)據(jù)顯示，2023年國內(nèi)服務(wù)器規(guī)模將達(dá)到294億美元。中興通訊、浪潮、超聚變、HPE/新華三、紫光華山排名市場前五位，市場份額分別為25.6%、17.2%、15.57%、9.6%和7.3%。同時，清華同方、曙光信息、寶德計算、湘江鯤鵬、虹信軟件、寧暢信息等供應(yīng)商也入圍相關(guān)項目。2023年初，隨著第四代英特爾強(qiáng)可擴(kuò)展處理器的發(fā)布，主要制造商積極跟進(jìn)相關(guān)服務(wù)器產(chǎn)品的發(fā)布，未來行業(yè)競爭態(tài)勢將愈演愈烈。

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芯片方面，仍然以X86架構(gòu)為主，英特爾和AMD兩家市場份額合計占比超過95%。ARM服務(wù)器芯片產(chǎn)品因為具備較低的成本和功耗，在經(jīng)歷了多年的推動后，在性能方面上面有了大幅度的提升。同時，數(shù)據(jù)中心市場擴(kuò)大的背景，也為ARM架構(gòu)進(jìn)軍服務(wù)器市場提供了機(jī)會，目前已經(jīng)成為市場的新秀。英偉達(dá)、亞馬遜、華為、阿里等國內(nèi)外巨頭已陸續(xù)推出自研ARM服務(wù)器CPU，2022年第二季度ARM處理器約占服務(wù)器市場的7.1%，預(yù)計ARM處理器市場份額仍將不斷提升，到2024年接近10%。

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Al芯片方面，英偉達(dá)、英特爾、AMD等傳統(tǒng)芯片廠商憑借在芯片領(lǐng)域多年的技術(shù)積累，在人工智能領(lǐng)域積極布局，處于產(chǎn)業(yè)領(lǐng)先地位。而我國當(dāng)前在AI芯片發(fā)展上仍處于起步階段，自主研發(fā)能力較弱。值得注意的是，近年來國家高度關(guān)注AI芯片產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，發(fā)布系列產(chǎn)業(yè)支持政策，同時隨著AI技術(shù)的大規(guī)模落地應(yīng)用，推動了人工智能芯片的發(fā)展，國內(nèi)芯片廠商、整機(jī)系統(tǒng)廠商、互聯(lián)網(wǎng)廠商紛紛加速AI芯片的研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化，算力產(chǎn)業(yè)格局有望重構(gòu)重塑。

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第三節(jié) 市場特點

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一、智能算力行業(yè)所處生命周期

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智能算力行業(yè)所處正處于成長期。

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目前，我國算力產(chǎn)業(yè)鏈已經(jīng)初步形成，涵蓋由設(shè)施、設(shè)備、軟件供應(yīng)商、網(wǎng)絡(luò)運營商構(gòu)成的上游產(chǎn)業(yè)，由基礎(chǔ)電信企業(yè)、第三方數(shù)據(jù)中心服務(wù)商、云計算廠商構(gòu)成的中游產(chǎn)業(yè)，由互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、工業(yè)企業(yè)以及政府、金融、電力等各行業(yè)用戶構(gòu)成的下游產(chǎn)業(yè)。

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工業(yè)和信息化部著力構(gòu)建以新一代信息通信網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，以數(shù)據(jù)和算力設(shè)施為核心，以融合基礎(chǔ)設(shè)施為重點的新型信息基礎(chǔ)設(shè)施體系，加快算力規(guī)劃制定，加強(qiáng)算力核心技術(shù)攻關(guān)，促進(jìn)算力資源供需對接，培育算力新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)和新模式，取得積極成效。

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目前，我國算力發(fā)展規(guī)劃順次出臺，頂層設(shè)計逐步完善，算力設(shè)施建設(shè)有序推進(jìn)，發(fā)展基礎(chǔ)不斷夯實，算力產(chǎn)業(yè)鏈條持續(xù)完善，算力賦能效應(yīng)凸顯。中國信息通信研究院測算和相關(guān)行業(yè)報告，2021年我國互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心服務(wù)市場規(guī)模超過1500億元，云計算市場規(guī)模超過2000億元，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過4000億元。

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二、技術(shù)變革與行業(yè)革新對智能算力行業(yè)的影響

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數(shù)字技術(shù)發(fā)展催生更多應(yīng)用場景。以5G和人工智能為代表的技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)品創(chuàng)新快速演進(jìn)，加速與垂直行業(yè)深度融合，場景應(yīng)用不斷得到優(yōu)化與創(chuàng)新。

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人工智能加速與其他數(shù)字技術(shù)融合，改進(jìn)優(yōu)化了操作流程，并提供了超高的學(xué)習(xí)能力，極大提升生產(chǎn)效率；邊緣計算提升解決方案的效能，為程序提供了更快的響應(yīng)以及更高的自主運行能力；5G技術(shù)通過部署無限網(wǎng)絡(luò)滿足更低延遲的通信需求；機(jī)器人在生產(chǎn)、危險工作環(huán)境操作、疫情防控中起到大范圍的協(xié)助作用。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)中，數(shù)據(jù)成為生產(chǎn)的關(guān)鍵要素，互聯(lián)網(wǎng)是基本載體，計算力則是提高生產(chǎn)力重要工具。隨著數(shù)字技術(shù)的創(chuàng)新以及人們對數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的認(rèn)識的不斷深入，對新技術(shù)的應(yīng)用程度越來越深，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在新技術(shù)的深度融合下迎來高速發(fā)展的契機(jī)。

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數(shù)字技術(shù)走向大規(guī)模應(yīng)用的決定性因素是算力，每一項新技術(shù)的落地應(yīng)用，背后都是龐大的算力資源做支撐。隨著全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長，在經(jīng)濟(jì)的比重越來越高，計算力作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心生產(chǎn)力，增長必然更加迅猛。

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三、智能算力對我國的經(jīng)濟(jì)拉動影響分析

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算力發(fā)展對我國GDP增長的拉動作用顯著。

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一方面，算力規(guī)模與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈現(xiàn)出顯著的正相關(guān)關(guān)系。當(dāng)前，算力已成為繼熱力、電力之后新的關(guān)鍵生產(chǎn)力，在算力作用下，生產(chǎn)力得到前所未有的釋放，算力規(guī)模越大，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高。統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2021年，我國算力規(guī)模增長50%，數(shù)字經(jīng)濟(jì)增長16%，GDP名義增長12.8%。與全球相比，我國算力對GDP增長的拉動作用顯著，在2016-2021年期間，我國算力規(guī)模平均每年增長46%，數(shù)字經(jīng)濟(jì)增長15%，GDP增長9%；全球算力規(guī)模平均每年增長34%，數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模增長8%，GDP增長4%。

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另一方面，算力產(chǎn)業(yè)對我國經(jīng)濟(jì)社會和產(chǎn)業(yè)能級的帶動作用日益增強(qiáng)。通過國家投入產(chǎn)出表模型計算，2021年以計算機(jī)為代表的算力產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到2.6萬億元，約占電子信息制造業(yè)的20%，直接帶動經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出2.2萬億元，間接帶動經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出8.2萬億元。隨著"東數(shù)西算"工程全面啟動，算力資源提升到水、電、燃?xì)獾然A(chǔ)資源的高度，我國算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)持續(xù)提速，未來算力對我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的提升作用將得到進(jìn)一步提升。

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第四節(jié) 中國智能算力行業(yè)供需情況分析

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當(dāng)下，國內(nèi)投資者對于算力的認(rèn)識尚處于較為初級的階段，目光局限于"IDC"+"服務(wù)器"兩大產(chǎn)業(yè)鏈中，短期由于國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)"過冬"，2020年IDC行業(yè)擴(kuò)建等影響，國內(nèi)投資者對于"算力"過剩的擔(dān)憂影響了對于"算力革命"迫切性的認(rèn)識。我們認(rèn)為，一來算力并不能僅用大型IDC需求表征，其只代表集中式算力的規(guī)模；二來隨著自動駕駛，智能機(jī)器人，人工智能等新需求的快速成熟，邊緣側(cè)與終端側(cè)算力需求涌現(xiàn)，全球現(xiàn)有算力將快速進(jìn)入"供不應(yīng)求"的局面，算力革命已經(jīng)迫在眉睫。

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究其根本，"算力革命"爆發(fā)的根本原因在于"供需失衡"，供給方面主要受到CPU發(fā)展極限、流量成本、碳排放等因素制約，集中式算力的邊際性價比正在減弱。需求方面，受到車聯(lián)網(wǎng)、AI等同時需要"海量數(shù)據(jù)處理"+"低延時"的行業(yè)帶動，算力需求將在未來呈現(xiàn)指數(shù)型爆發(fā)式增長。

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第五節(jié) 中國智能算力行業(yè)供給概況

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一、2020-2022年中國智能算力供給情況分析

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中國積極發(fā)揮體制機(jī)制優(yōu)勢，對數(shù)據(jù)中心建設(shè)進(jìn)行國家層面的一體化布局，相繼發(fā)布《"十四五"國家數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》、《"十四五"國家信息化規(guī)劃》、《關(guān)于加快構(gòu)建全國一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系的指導(dǎo)意見》《全國一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系算力樞紐實施方案》、《新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展三年行動計劃（2021-2023年）》等政策，加快構(gòu)建算力、算法、數(shù)據(jù)、應(yīng)用資源協(xié)同的全國一體化大數(shù)據(jù)中心體系。中國將建設(shè)全國一體化算力網(wǎng)絡(luò)國家樞紐節(jié)點作為重點，統(tǒng)籌建設(shè)面向區(qū)塊鏈和人工智能的的算力和算法中心，引導(dǎo)全國數(shù)據(jù)中心適度集聚、集約、綠色發(fā)展。中國計劃分兩批在8個地區(qū)建設(shè)全國一體化算力網(wǎng)絡(luò)國家樞紐節(jié)點，并在樞紐節(jié)點內(nèi)規(guī)劃設(shè)立10個數(shù)據(jù)中心集群，劃定了物理邊界，并明確了綠色節(jié)能、上架率等發(fā)展目標(biāo)。另外，面向AI應(yīng)用對算力的龐大需求，政府層面推動智能計算中心有序發(fā)展，打造智能算力、通用算法和開發(fā)平臺一體化的新型智能基礎(chǔ)設(shè)施，主要面向政務(wù)服務(wù)、智慧城市、智能制造、自動駕駛、語言智能等重點新興領(lǐng)域。企業(yè)層面積極構(gòu)建集約高效的智能計算中心這一新型算力生產(chǎn)供給形態(tài)。以南京智能計算中心為例，已運營系統(tǒng)的AI計算性能達(dá)每秒80億億次，僅南京當(dāng)?shù)乜膳c算力中心構(gòu)成生態(tài)的企業(yè)就超過300個，核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過60億元，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模近800億元。

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作為算力網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分，算力基礎(chǔ)設(shè)施市場得到長足發(fā)展，包括高性能芯片、數(shù)據(jù)中心、網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)也為算力、應(yīng)用以及產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供可持續(xù)發(fā)展的保障。當(dāng)前，我國已建成全球最大規(guī)模光纖和移動通信網(wǎng)絡(luò)，截至2022年6月底，我國5G基站數(shù)達(dá)到185.4萬個，5G移動電話用戶數(shù)超過4.5億戶，所有地級市全面建成光網(wǎng)城市，千兆光纖用戶數(shù)突破6100萬戶，啟動建設(shè)多條東數(shù)西算干線光纜，在用數(shù)據(jù)中心機(jī)架總規(guī)模超過500萬標(biāo)準(zhǔn)機(jī)架，服務(wù)器規(guī)模約2000萬臺，算力規(guī)模超過150EFlops。

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此外，近年來接連不斷的國際制裁導(dǎo)致圍繞算力的軟硬件國產(chǎn)替代全面提速，加上近期ChatGPT的火熱，人工智能行業(yè)再度引發(fā)市場關(guān)注，而因大模型訓(xùn)練和應(yīng)用的龐大算力需求，市場將目光聚焦到了AI芯片之上，國產(chǎn)化算力芯片的大規(guī)模應(yīng)用逐步進(jìn)入加速期，預(yù)計CPU和MPU兩類芯片的市場占比將大幅提升，并在2025年達(dá)到70％的自給率。

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二、2022年中國智能算力行業(yè)供給特點分析

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1、受到量子隧穿效應(yīng)影響和商業(yè)化成本影響，硅基單核芯片制程將在3nm達(dá)到極限。

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硅基芯片晶體管的柵長在低于3納米時極易發(fā)生量子隧穿效應(yīng)（其原理為，當(dāng)柵長縮小到一定程度的時候，即使沒有加電壓，源極和漏極都接近互通，晶體管便失去了開關(guān)的作用，因而無法實現(xiàn)邏輯電路）。因此，通過更加先進(jìn)的納米制程工藝提升單核芯片性能將面臨技術(shù)上的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

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由于量子隧穿效應(yīng)的存在，3納米后，單芯片成本將會急劇上升，根據(jù)華為與羅蘭貝格數(shù)據(jù)顯示，3納米制程手機(jī)端旗艦級SoC單芯片（以高通驍龍855為例）成本較7納米顯著增加約200美元，高昂的成本將會極大程度制約終端客戶需求，最終降低算力供給的增加。

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即使在能夠接受較高成本的大型數(shù)據(jù)中心等用戶中，處理器性能的提升依舊受到制約，受存儲、系統(tǒng)、軟件限制（性能）和單位算力功耗顯著上升（功耗）兩大因素影響，芯片核心數(shù)量將在128核達(dá)到上限。根據(jù)羅蘭貝格數(shù)據(jù)，現(xiàn)有的馮·諾依曼架構(gòu)下，通過擬合不同核心數(shù)量的芯片計算能力樣本數(shù)據(jù)，我們發(fā)現(xiàn)多核處理器隨核數(shù)增長，算力增長的倍數(shù)快速下滑：從2核增至4核時，總算力可提升1.74倍，而當(dāng)核數(shù)由128核增至256核時，總算力水平僅能提升已跌破1.2倍（1.16X），已顯著喪失經(jīng)濟(jì)性。

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在單核性能以及多核提升帶來的雙重壓制下，大型數(shù)據(jù)中心帶來的增量算力邊際增量將會迅速遞減，而興建大型數(shù)據(jù)中心需要的土地，人力，時間成本將在海量算力時代制約"集中式"的算力發(fā)展。

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2、算力爆發(fā)的背景下，網(wǎng)絡(luò)性能限制和成本將會導(dǎo)致數(shù)據(jù)中心的算力難以滿足復(fù)雜場景下的需求。

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網(wǎng)絡(luò)帶寬及網(wǎng)絡(luò)時延共同決定了網(wǎng)絡(luò)信道的傳輸質(zhì)量，影響到網(wǎng)絡(luò)算力的發(fā)揮。具體而言，"網(wǎng)絡(luò)化"算力的使用需要經(jīng)歷終端與云端的數(shù)據(jù)雙向傳輸過程，這段過程是通過網(wǎng)關(guān)、基站、數(shù)據(jù)中心等不同網(wǎng)節(jié)點之間的信道所實現(xiàn)的，其中信道的容量決定了傳輸?shù)乃俾剩◣挘诺赖拈L度與材質(zhì)決定了數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r延，兩者共同影響了數(shù)據(jù)傳輸?shù)男省?/span>

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即使隨著當(dāng)今5G網(wǎng)絡(luò)加速完善，無論從時延以及容量都相較于4G網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)了較大程度提升，但相對于未來社會的海量數(shù)據(jù)需求來看，完全依靠IDC提供算力支撐仍是效率較低的選擇，無論是智能駕駛對于時延的要求，亦或是傳輸高清視頻圖像等帶來的大額帶寬成本，都將進(jìn)一步加劇"集中式"算力與"分布式"需求的錯配。

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3、算力高能耗與全球雙碳目標(biāo)之間的矛盾

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隨著芯片制成逐漸接近量子隧穿效應(yīng)發(fā)生的制程，當(dāng)前主流芯片的能效比正在逐漸接近極限。單位算力功耗在過去10多年間經(jīng)歷了顯著下降，但隨著硅基芯片工藝制程提升的難度凸顯，其進(jìn)一步下探幅度有限，這意味著，等量算力的提升，即將對應(yīng)等量能耗需求的提升。面對未來百倍的算力需求，高能耗問題將成為人類算力發(fā)展過程中的重要瓶頸。

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同時，隨著我國雙碳目標(biāo)的提出，對于數(shù)據(jù)中心的耗電量，PUE值都提出了更嚴(yán)格的要求，截至2020年底，中國數(shù)據(jù)中心耗電量已經(jīng)突破2000億千瓦時，能耗占全國總用電量的2.7%，隨著數(shù)據(jù)中心進(jìn)一步擴(kuò)容，算力需求進(jìn)一步提升，解決數(shù)據(jù)中心能耗問題的需求也愈發(fā)迫切。在可見的未來，具備低時延特性的核心城市IDC供給將進(jìn)一步被壓縮，如何通過有效的邊緣側(cè)處理手段，使得有限的核心城市算力資源得到充分利用，也是本輪"算力革命"急需解決的難題。

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