算力产业链梳理

随着人工智能、大数据、云计算等技术的广泛应用，以及各类大模型的兴起，算力产业链呈现出爆发式增长。

一、产业链

上游：基础设施建设以及设备单位。包括主干网络建设、光模块、光纤光缆、温控设备、主设备；配套的电力系统、能源供应。

中游：应用端的云计算、大数据、物联网等。

下游：算力应用领域的智慧城市、高端装备、智能驾驶、智能医疗等。

二、上游基础设施

2023年，工业和信息化部等6部门近日联合印发《算力基础设施高质量发展行动计划》。 2024年9月，工业和信息化部、中央网信办等十一部门联合印发通知，部署推动新型信息基础设施协调发展。

支持数据中心集群与新能源基地协同建设，推动算力基础设施与能源、水资源协调发展。加强本地数据中心规划，合理布局区域性枢纽节点，逐步提升智能算力占比。鼓励企业发展算力云服务，探索建设全国或区域服务平台。

国家数据局就《国家数据基础设施建设指引（征求意见稿）》公开征求意见，其中提出，推进算力资源科学布局。加快推动通用算力、智能算力、超级算力等多元异构算力的绿色发展、有机协同。

1.通用算力中心

通用算力中心由基于CPU芯片的服务器提供算力，可满足一般企业和个人的计算需求，主要用于基础通用计算，如移动计算、物联网等，投资建设主体以互联网、运营商等企业为主。

目前，随着人工智能的蓬勃发展与需求量的增加，通用算力中心有着向智算中心升级的趋势。据IDC和浪潮公司联合发布的《2022-2023中国人工智能计算力发展评估报告》，预计到2026年通用算力规模将达到111.3 EFlops。在该时段内，我国通用算力规模年复合增长率为18.5%。

2.超算中心

超算中心，即超算数据中心，是基于超级计算机或者是大规模的计算集群的数据中心，能够提供大规模计算、存储和网络服务等功能，广泛应用于航天、国防、石油勘探、气候建模和基因组测序等应用场景。

预计2025年中国超算服务市场规模将达到466亿元，2021年-2025年复合增长率达24.1%。

3.智能计算中心

智能计算中心，即人工智能计算中心，是基于人工智能理论， 采用人工智能计算架构，提供人工智能应用所需算力服务、数据服务和算法服务的一类算力基础设施。在2024年的算力大会上，中国电信研究院发布的《智算产业发展研究报告(2024)》显示，截至2024年6月，中国已建和正在建设的智算中心超250个。

三、中游应用端

AI应用端，即人工智能的应用端，是指将人工智能技术集成到实际业务中的软件端。这些软件端具备自主决策和智能识别能力，能够基于大数据和机器学习技术对数据进行分析和处理，进而自动执行一些任务。

AI应用端广泛应用于下游的自动驾驶、智能家居、医疗保健、金融等多个行业，为用户提供智能化、便捷化的服务。展望未来，AI应用端市场仍有巨大的发展空间。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI应用端将在更多领域发挥重要作用。

1. 行业融合与创新：

AI应用端将与更多行业进行深度融合，产生更多创新应用。例如，在医疗领域，AI应用端可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定；在金融领域，AI应用端可以提供智能投顾和风险管理等服务。

2. 个性化需求满足：

随着用户需求的不断升级和个性化需求的增加，AI应用端将更加注重用户体验和个性化服务。例如，AI应用端可以根据用户的喜好和需求，提供定制化的推荐和服务。

3. 全球市场拓展：

随着全球化的加速和技术的普及，AI应用端市场将逐渐向全球范围拓展。企业需要加强国际合作和交流，推动AI应用端的全球应用和发展。

四、下游算力应用领域

近年来人工智能技术尤其是大模型取得了突飞猛进的进展，伴随着技术迭代的创新，人工智能已经广泛地在政务、金融、工业、医疗、能源等垂直行业扎根。

从智能语音助手到自动驾驶汽车，从机器翻译到智能医疗诊断，从智能制造到智慧城市，各类人工智能产品正逐步走进人们的生活，极大提高了用户的生活质量和工作效率。