产业丨军备竞赛，谁掌握了中国算力？

·聚焦:人工智能、芯片等行业

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前言：

所有过往，皆为序章。全球算力进入新一轮快速发展期，人工智能、数字孪生、元宇宙等新兴领域的崛起，推动算力规模快速增长。

作者| 方文三图片来源|网 络

算力产业重构重塑，我国算力发展的机遇

国内芯片厂商、整机系统厂商、互联网厂商纷纷加速AI芯片的研发和产业化，算力产业格局有望重构重塑。

根据国家数据资源调查报告数据，2021年全球数据总产量67 ZB，近3年平均增速超过26%。

然而，我国算力产业发展仍面临产业基础薄弱、技术创新不足、供需匹配失衡等挑战。

其中基础算力、智能算力、超算算力规模分别为369、232和14 EFlops。

目前，国家在8地启动建设国家算力枢纽节点，并规划了10个国家数据中心集群，协调区域平衡化发展，推进集约化、绿色节能、安全稳定的算力基础设施的建设。

在2022年中国人工智能城市排行榜中，北京、杭州、深圳继续保持前三名，其中北京连续四年蝉联首位，上海和广州分列第四、五名；

天津首次进入前十，成都、苏州、南京、济南保持前十。

从行业维度看，2022年中国人工智能行业应用渗透度排名前五的行业依次为互联网、金融、政府、电信和制造。

IDC预计，到2025年人工智能芯片市场规模将达726亿美元。

异构计算成为主流趋势，未来18个月全球人工智能服务器GPU、ASIC和FPGA的搭载率均会上升,算力多元化发展趋势明显。

IDC今年3月发布的《2022年中国服务器市场跟踪报告》显示，2022年中国服务器市场规模约为273亿美元，同比增长9.1%。

出货量前五强分别是浪潮（28.1%）、新华三（17.2%）、超聚变（10.1%）、宁畅（6.2%）、中兴（5.3%）。

万亿级的算力市场，中国是巨大的算力蓝海
巨头入场和[东数西算]的助推，让中国离这个万亿级算力蓝海更近了一步。

在算力网络建设层面，三大运营商成为算力网络的主导者。

2022年三大运营商云业务总营收1352亿元，增速超过100%。

2022年，中国移动、中国电信和中国联通的资本开支分别为，1852亿元、952亿元和742亿元。

一方面，人工智能的发展带动数据流量增长，从而使算力规模激增；

另一方面，算力深度融入互联网、电信、金融、制造等行业，助推各行业各领域完成数字化转型。

据中国信通院统计，截至2022年，算力需求最大的行业是互联网，占整体算力份额的近一半；

其次，政府、服务和电信业也在加大算力投入，占比分别为12%、10%、7.2%。

[东数西算]加速，给算力网产业链带来利好

截至4月20日，国内已建成并运营人工智能计算中心的城市共有7座。

分别是深圳（1000PFLOPS 算力）、 武汉（200PFLOPS算力）、西安（300PFLOPS算力）、成都（300PFLOPS算力）、许昌（100PFLOPS算力）、南京（40PFLOPS算力）、杭州（40PFLOPS算力）。

在传输侧，长距离光网络建设先行；

在计算侧，服务器等基础计算设施将会保持稳健成长属性，同时国资主导下的采购会更倾向于国产自主可控的国产CPU等核心部件。

网络建设方面，[东数西算]工程的实施将带动相关产业有效转移，而网络建设是业务迁移前提。

因此适配[东数西算]需求的网络特别是中西部地区的网络建设将进一步提速，光纤通信将加速向全光网演进，我国中西部地区骨干网等环节将有很大上升空间。

云厂商开启算力储备竞赛

微软是首个采购英伟达高端GPU以构建算力集群的云厂商。

据英伟达去年11月公告，微软Azure上部署了数万枚A100/H100高性能芯片。

在国内，为发展大模型，并以云的方式满足客户AI算力需求，阿里、百度、腾讯等纷纷开启了算力储备赛。

阿里云今年芯片采购量在1万枚左右，其中6000枚是H800；

百度年初紧急下单3000台 8卡的A800服务器，共2.4万张卡，预计全年百度会有A800和H800共5万枚的需求。

阿里云目前云市场份额第一，智能算力资源相对充足，看起来最有条件。

腾讯、百度、字节跳动有云、有数据，但云在亏损，这考验资金储备、战略意志。

华为有云，但因被美国政府制裁无法获得英伟达GPU芯片。

电信运营商有云和资金，却缺少智算资源、技术积淀。

中国通用算力规模虽大，智能算力却相对不足。

国内阿里云、华为云、腾讯云、百度云、天翼云、移动云、联通云竞争加剧，不断亏损，市场变得更割裂。

为节省算力成本，企业开始芯片自研

AI爆发让全球算力大盘中的智能算力占比提升，通用算力占比下滑。

为此，百度基于FPGA打造的昆仑芯，阿里平头哥自研的神经网络加速芯片含光800等。

此外，国内的芯片设计企业，例如寒武纪、海光、壁仞、燧原等也瞄准了AI芯片市场，希望从这波大模型训练潮中分一杯羹。

阿里云也会采购国产芯片，例如寒武纪MLU370，性能是A100的60-70%。

今年阿里云对寒武纪MLU370的采购量大约在2000张，主要用于CV等小模型的训练或推理上。

掌握中国算力资源的主要势力

①阿里、华为、腾讯、百度等科技公司；

②中国电信、中国移动、中国联通等电信运营商；

③光环新网、万国数据、世纪互联等数据中心服务商；

④地方政府[国资云]项目、大数据产业园，政府、金融机构与其他企业自建机房。

科技公司、电信运营商身后是设备厂商，它们向云厂商销售服务器等硬件。

国际设备厂商包括戴尔、HPE等，国内设备厂商包括浪潮、新华三、超聚变、中兴、联想等。

结尾：

算力竞争中，中国算力产业应该做的三件事：一是建设基础设施规模，二是提升算力效率，第三是在基础设施上提供足够的开发能力。

部分资料参考：CSDN：《中国算力的危与机》，产业家：《中国算力的想象力有多大？》，经济观察报：《在密集发布大模型之外，我们离算力自由还有多远？》，赛智时代：《中国算力中心布局与比较研究》，新智元：《中国最新AI计算力地图出炉》，神往《算力军备竞赛重启》，财经十一人：《中国算力，雄心与软肋》

部分资料参考：读数一帜《长三角“上进生”合肥IPO狂飙》，问芯：《晶合集成董事长：晶圆厂群聚合肥是成功关键》，科创板日报：《大陆晶圆代工三强之一今日登陆科创板》， 创投智库：《1800亿何氏家族，拿下一个芯片IPO》

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