2024年中国智能算力行业发展现状及未来趋势分析报告

《2024年中国智能算力行业发展现状及未来趋势分析报告》对智能算力定义、智能算力发展意义、智能算力发展现状、智能算力产业链、智算中心建设现状、智能算力投资机会、智能算力发展趋势等进行了深入的分析。

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报告编号R1190921
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第一章智能算力基本情况概述 6

一、智能算力定义 6

二、算力发展历程 7

第二章智能算力发展意义 9

一、智能算力助力数字经济高速发展 9

二、智能算力赋能人工智能技术加速突破 11

第三章智能算力发展现状分析 19

一、智能算力市场规模 19

二、智能算力相关政策 21

三、智能算力租赁市场现状 24

第四章智能算力产业链核心环节分析 28

一、产业链图谱 28

二、上游核心环节 28

1、AI芯片 28

（1）市场现状 28

（2）竞争格局 32

2、AI服务器 35

（1）市场现状 35

（2）竞争格局 38

3、交换机 40

（1）IB交换机 40

（2）以太网交换机 41

4、光模块 45

三、下游应用场景 47

1、智能驾驶 47

2、机器人 49

3、元宇宙 50

第五章智算中心建设现状分析 52

一、总体框架 52

1、技术框架 52

2、功能定位 53

二、项目建设分布 54

三、项目建设运营模式 56

1、建设模式 56

2、运营模式 57

四、各主体项目建设情况 58

1、政府及国有企业 58

2、运营商 59

3、科技企业 61

第六章智能算力产业投资机会分析 63

一、市场规模预测 63

二、产业投资机会 64

1、国产替代需求为产业链本土企业带来更多发展机遇 64

2、液冷产业链增长空间广阔 65

第七章智能算力未来发展趋势分析 67

一、智能算力发展存在的挑战 67

1、算力“荒”问题仍存，算力灵活调度受限 67

2、AI算力需求爆炸式增长，能耗与碳排放挑战日益突出 67

3、数据量及算法复杂度增加，运行所需要时间和内存资源不断攀升 67

二、智能算力未来发展趋势 68

1、一体化成为智算主流服务模式，实现算力、数据和算法的高效协同 68

2、边缘算力作用不断凸显，有望成为AI算力发展 68

3、AI算力生产绿色化已是大势所趋，筑牢AI绿色发展底座 69

图表目录

图表 1：算力分类 6

图表 2：智能算力的特点 7

图表 3：算力发展历程 8

图表 4：2017-2023年中国数字经济规模 10

图表 5：2022-2023中国数据生产总量 11

图表 6：2021-2023年全球人工智能IT支出 15

图表 7：2020-2023年中国人工智能核心产业规模 16

图表 8：2023年中国人工智能行业应用渗透度 16

图表 9：国内外部分企业发布大模型参数 17

图表 10：2020-2023年全球智能算力规模 19

图表 11：2021-2023年中国智能算力规模 20

图表 12：智能算力下游应用分布 21

图表 13：近期中央层面智能算力行业相关政策 22

图表 14：近期地方层面智能算力行业相关政策 23

图表 15：算力租赁商业模式 25

图表 16：近期部分“跨界”布局算力租赁领域动态 26

图表 17：智能算力产业链重要环节 28

图表 18：主流AI芯片优缺点 29

图表 19：2022-2025年全球AI芯片收入 30

图表 20：2021-2023年中国AI芯片市场规模 31

图表 21：2023年中国AI芯片不同类型市场占比 32

图表 22：2023年中国AI芯片市场格局 33

图表 23：2019-2023年全球及中国AI服务器市场规模 36

图表 24：训练型服务器VS推理型服务器对比 36

图表 25：2022-2027年中国市场训练型与推理型AI服务器占比预测 37

图表 26：2023年中国AI服务器市场结构 38

图表 27：2023年中国AI服务器CR3市占率 39

图表 28：重点AI服务器性能 39

图表 29：两种网络架构对比 40

图表 30：2019-2023年全球以太网交换机收入 43

图表 31：2023年全球以太网交换机市场收入格局 44

图表 32：2023年全球以太网交换机企业格局 45

图表 33：2021-2023年中国L2级辅助驾驶乘用车渗透率 48

图表 34：2017-2023年全球及中国机器人市场规模 49

图表 35：2020-2023年中国元宇宙产业规模 51

图表 36：智能计算中心总体架构 53

图表 37：中国投运/在建/规划智算中心项目区域分布（截至2024年3月） 55

图表 38：2023-2024年部分政府智算中心建设情况 58

图表 39：2024年上半年三大运营商部分智能中心建成运营情况 60

图表 40：近几年科技企业智算中心部分建设动态 61

图表 41：2023-2030年全球AI计算市场规模预测 63

图表 42：2023-2030年中国智能算力规模预测 64

图表 43：2024年上半年中国AI芯片领域部分投融资事件 65

图表 44：2022-2028年中国液冷数据中心市场规模预测 66

研究方法

报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息，使用案头研究与市场调研相结合的方式，依据“S-C-P”、“可竞争市场理论”、“新制度经济学”等产业组织理论，科学、综合的使用SWOT、PEST、回归分析等各类型研究模型与方法综合的分析行业各种影响因素。对行业的市场环境、产业政策、市场规模、行业现状、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素。

公司通过对特定行业长期跟踪监测，分析行业供给端、需求端、经营特性、盈利能力、产业链和商业模方面的内容，整合行业、市场企业、渠道、用多层面数据和信息资源，为客户提供深度的行业市场研究报告，全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、细分数据、进出口市场需求特征等，并根据各行业的发展轨迹及实践经验，对行业未来的发展趋势做出客观预测。

本公司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系，分析师采集信息后，严格按照公司评估方法论和信息规范的要求，并结合自身专业经验，对所获取的信息进行整理、筛选，最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。

01数据与资料来源

本公司利用大量的一手及二手资料来源核实所收集的数据或资料。二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等，根据具体行业，应用的二手信息来源具有一定的差异。一般会应用的收集到的二手信息有来自新闻网站及第三方数据库如SEC 文件、公司年报、万得资讯、国研网、中国资讯行数据库、csmar 数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。

一手资料来源于研究团队对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据，主要采访对象有公司CEO、营销/销售总监、高层管理人员、行业专家、技术负责人、下游客户、分销商、代理商、经销商等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。

02研究方法与模型

SWOT分析、PEST分析、波特五力模型、行业生命周期理论、S-C-P分析方法、产业结构理论、产业竞争力模型、产业集群理论等。

03规模测算方法（三角测定）

本公司一般会通过行业访谈、电话访问等调研获取一手数据时，调研人员会将多名受访者的资料及意见、多种来源的数据或资料、供应端及需求端进行比对核查。在资料验证过程中，一般通过三角测定的方式，从供需两个方向出发，验证资料的合理性。

在数据验证过程中，本公司一般采用自上而下和自下而上方法来评估和验证数据的合理。产品关键生产商通过二手及一手信息来确定，行业规模（产销量及产值等），通过一手和二手信息判断，所有的市场份额、数据细分比例等，基于收集到的一手和二手信息核对和评估。本研究涵盖的所有可能影响市场的参数都已经被考虑进去，进行了广泛的细节观察，通过一手资料得到了验证，并进行了分析，以得到最终的定量和定性数据。研究一般包括了关键生产商公开的报告、评论、时事通讯以及对这些生产商相关人员的采访信息。

售后保障

品质保证

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◆ 本报告分析师具有专业研究能力，报告中相关行业数据及市场预测主要为公司研究员采用桌面研究、业界访谈、市场调查及其他研究方法，部分文字和数据采集于公开信息，并且结合智研咨询监测产品数据，通过智研统计预测模型估算获得；企业数据主要为官方渠道以及访谈获得，智研咨询对该等信息的准确性、完整性和可靠性做最大努力的追求，受研究方法和数据获取资源的限制，本报告只提供给用户作为市场参考资料，本公司对该报告的数据和观点不承担法律责任。

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