报告简介
算力是基于芯片、加速计算、服务器等软硬件技术和产品的完整系统，也是承载人工智能应用的基础平台，算力的提升是个系统工程。算力作为数字经济时代的关键生产力，已经成为挖掘数据要素价值，推动数字经济发展的核心支撑力和驱动力。算力是数据中心的服务器通过对数据进行处理并实现结果输出的一种能力，是衡量计算能力的一个综合指标。算力是以算力规模为核心，包含绿色低碳水平、经济效益和供需情况在内的综合能力。在数字革命的背景下，算力是决胜信息时代的关键实力。
在以万物感知、万物互联、万物智能为特征的数字经济时代背景下，当前全球算力规模呈现高速增长态势，据中国信息通信研究院测算，2023年全球计算设备的算力总规模已达到1369EFlops，增速每年达到47%，预计未来五年全球算力规模将以超过50%的速度增长，到2025年全球计算设备算力总规模将超过3ZFlops，至2030年将超过20ZFlops。值得注意的是，近年来，全球算力结构发生革命性变化，智能算力占比由10%左右增长至60%以上，年均增速超100%。
随着数字经济时代的全面开启，算力作为重要“底座”支撑，基础设施发展成效显著，赋能作用日趋明显。2023年我国计算设备算力规模达450EFlops，全球占比三分之一，增速近50%。从2018年到2023年5年间，我国智能算力占比由11%增长至65%，过去5年平均增速117%，高于全球增速。
2023年8月发布的《中国综合算力指数（2023年）》从算力、存力、运力、环境等维度衡量我国各省区市算力发展的综合水平。从“综合算力指数”来看，广东省、江苏省、上海市等排名靠前；从“算力分指数”来看，河北省、广东省、江苏省等排名靠前，宁夏在全国排名第八；从“资源环境层面”来看，宁夏、内蒙古、青海等排名靠前。
政策支持方面，2023年10月，工业和信息化部、中央网信办、教育部、国家卫生健康委、中国人民银行、国务院国资委等六部门联合印发《算力基础设施高质量发展行动计划》，计划提出，到2025年，计算力方面，算力规模超过300EFLOPS（EFLOPS是指每秒百亿亿次浮点运算次数），智能算力占比达到35%，东西部算力平衡协调发展。2024年1月29日，工信部等七部门联合发布《关于推动未来产业创新发展的实施意见》，要求加强前瞻谋划部署，重点推进未来制造、未来信息、未来材料、未来能源、未来空间和未来健康六大方向产业发展，《实施意见》通过加强技术创新、扩大产业规模、完善基础设施、提供政策支持以及优化区域布局等多方面措施，对算力产业产生了深远的影响，推动其在数字经济时代成为新的生产力和竞争力的重要支撑。
图表：2022-2024年我国算力产业相关政策汇总
资料来源：中投产业研究院整理
随着新一代信息通信技术加速融入经济社会各领域全过程，算力为越来越多的行业数字化转型注入新动能。目前，算力已经在数字政府、工业互联网、智慧医疗、远程教育、金融科技、航空航天、文化传媒等多个领域得到广泛应用，供给普惠化、业态多样化的融合创新成果加速涌现。
图表：我国各行业通用算力应用分布情况
数据来源：中国信息通信研究院、IDC，中投产业研究整理
中投产业研究院发布的《2024-2028年中国未来产业之算力产业趋势预测及投资机会研究报告》共十二章。首先介绍了算力产业的相关概念，接着全面分析了全球算力产业发展情况，然后详细分析了中国算力产业发展环境以及算力产业发展状况。随后，报告分析了算力产业区域布局，核心产业及产业链发展状况。接下来，报告对国内算力产业重点企业经营状况进行了详细分析。最后，报告分析了算力产业行业投资案例，并对其前景趋势做出了科学的预测。
报告目录
第一章 算力产业相关概述
1.1 算力基本介绍
1.1.1 算力概念界定
1.1.2 算力的分类
1.1.3 算力的衡量
1.2 算力产业发展特征
1.2.1 高能化
1.2.2 多样化
1.2.3 泛在化
1.2.4 绿色化
1.2.5 产业化
第二章 2022-2024年全球算力产业发展状况分析
2.1 全球算力指数评估分析
2.1.1 算力指数评估
2.1.2 算力发展水平评估
2.1.3 算力的经济影响
2.1.4 算力的社会价值
2.1.5 算力发展行动建议
2.2 全球算力发展现状分析
2.2.1 算力规模现状
2.2.2 算力产业分析
2.2.3 算力技术进展
2.2.4 算力发展价值
2.2.5 算力竞争格局
2.3 全球主要国家算力发展水平分析
2.3.1 美国
2.3.2 日本
2.3.3 德国
2.3.4 新加坡
2.3.5 法国
2.3.6 韩国
2.3.7 爱尔兰
2.3.8 意大利
第三章 2022-2024年中国算力产业发展状况全面分析
3.1 中国算力产业相关政策分析
3.1.1 全国政策
3.1.2 地方政策
3.2 中国算力产业发展运行状况
3.2.1 算力发展环境
3.2.2 算力规模现状
3.2.3 算力供需水平
3.2.4 算力应用现状
3.2.5 算力经济地位
3.2.6 算力主要城市
3.2.7 算力产业主要短板
3.2.8 算力产业发展机遇
3.3 中国算力发展指数评估
3.3.1 指标建立依据
3.3.2 指标体系建立
3.3.3 算力发展指数
3.3.4 算力规模分指数
3.3.5 算力产业分指数
3.3.6 算力技术分指数
3.3.7 算力环境分指数
3.3.8 算力应用分指数
3.3.9 算力发展指数与经济的关系
3.4 中国数字经济一线城市算力建设状况分析
3.4.1 算力建设优势条件
3.4.2 算力建设制约因素
3.4.3 算力建设思路分析
3.4.4 算力建设的突破口
3.5 中国算网协同发展及影响分析
3.5.1 算网协同发展历程
3.5.2 算网协同产业实践
3.5.3 对算力产业带来的影响
3.5.4 算网协同发展建议
3.6 中国算力产业发展对策分析
3.6.1 引导基础设施布局
3.6.2 促进核心技术研发
3.6.3 提升计算产品供给
3.6.4 优化网络数据服务
3.6.5 强化算力行业赋能
3.6.6 推进一带一路建设
3.6.7 其他发展策略分析
第四章 中国八大算力枢纽布局状况分析
4.1 八大算力枢纽布局总析
4.2 京津冀枢纽
4.2.1 京津冀枢纽定位布局
4.2.2 京津冀枢纽数据中心发展现状
4.2.3 京津冀枢纽数据中心盘点
4.2.4 京津冀枢纽数据中心最新审批情况
4.2.5 京津冀枢纽节点的独特优势
4.2.6 京津冀枢纽建设正式启动
4.2.7 北京市算力供给现状
4.2.8 张家口数据中心集群介绍
4.2.9 天津市算力资源创新应用分析
4.2.10 京津冀算力产业发展趋势
4.3 长三角枢纽
4.3.1 长三角枢纽建设定位
4.3.2 长三角枢纽发展规划
4.3.3 芜湖数据中心集群介绍
4.3.4 长三角生态绿色一体化发展示范区集群介绍
4.4 粤港澳大湾区枢纽
4.4.1 粤港澳大湾区枢纽建设定位
4.4.2 粤港澳大湾区枢纽建设的战略需求
4.4.3 粤港澳大湾区枢纽节点的建设方向
4.4.4 粤港澳大湾区枢纽的产业前景展望
4.4.5 粤港澳大湾区枢纽部署推动数据中心集群方案编制
4.4.6 韶关数据中心集群介绍
4.5 成渝枢纽
4.5.1 成渝枢纽建设定位
4.5.2 成渝枢纽相关解释
4.5.3 成渝枢纽建设优势
4.5.4 成都算力产业发展分析
4.5.5 天府数据中心集群介绍
4.5.6 重庆数据中心集群介绍
4.6 贵州枢纽
4.6.1 贵州枢纽建设定位
4.6.2 贵州枢纽发展优势
4.6.3 贵州枢纽准备状况
4.6.4 贵州枢纽发展机遇
4.6.5 贵州枢纽发展措施
4.6.6 贵安数据中心集群介绍
4.7 甘肃枢纽
4.7.1 甘肃枢纽建设定位
4.7.2 甘肃枢纽准备状况
4.7.3 甘肃枢纽推进策略
4.7.4 甘肃枢纽相关规划
4.7.5 庆阳数据中心集群介绍
4.8 宁夏枢纽
4.8.1 宁夏枢纽建设定位
4.8.2 宁夏枢纽准备状况
4.8.3 宁夏枢纽建设要求
4.8.4 宁夏枢纽建设方案
4.8.5 宁夏枢纽发展举措
4.8.6 中卫数据中心集群介绍
4.9 内蒙古枢纽
4.9.1 内蒙古枢纽建设定位
4.9.2 内蒙古枢纽发展优势
4.9.3 内蒙古枢纽准备状况
4.9.4 内蒙古枢纽建设状况
4.9.5 内蒙古枢纽发展机遇
4.9.6 内蒙古枢纽面临的挑战
4.9.7 内蒙古枢纽发展建议
4.9.8 和林格尔数据中心集群介绍
第五章 2022-2024年中国算力核心产业发展状况分析
5.1 中国算力核心产业规模
5.2 云计算
5.2.1 云计算产业发展特点
5.2.2 云计算产业发展规模
5.2.3 云计算市场竞争格局
5.2.4 云计算市场应用状况
5.2.5 云计算服务商业模式
5.2.6 云计算企业典型模式
5.2.7 云计算产业发展前景
5.3 数据中心
5.3.1 数据中心规模分析
5.3.2 数据中心收入状况
5.3.3 数据中心需求状况
5.3.4 数据中心机柜分布
5.3.5 数据中心竞争分析
5.3.6 数据中心低碳发展
5.3.7 数据中心投资规模
5.4 人工智能
5.4.1 人工智能行业发展特点
5.4.2 人工智能市场发展规模
5.4.3 人工智能算力规模分析
5.4.4 人工智能融资情况分析
5.4.5 人工智能企业主体分类
5.4.6 人工智能应用前景广阔
第六章 2022-2024年中国算力产业上游核心环节--边缘计算发展分析
6.1 边缘计算基本概念
6.1.1 基本概念
6.1.2 基本特征
6.1.3 原理分析
6.1.4 计算模型
6.1.5 分类情况
6.2 2022-2024年中国边缘计算行业发展概况
6.2.1 行业发展价值
6.2.2 行业产生原因
6.2.3 行业实现形式
6.2.4 行业发展历程
6.2.5 产业发展结构
6.2.6 解决问题分析
6.2.7 资源整合分析
6.3 2022-2024年中国边缘计算市场运行情况
6.3.1 主要政策发布
6.3.2 市场发展规模
6.3.3 细分市场发展
6.3.4 市场参与主体
6.3.5 应用情况分析
6.3.6 技术发展分析
6.3.7 行业投融资分析
6.4 2022-2024年中国边缘计算竞争情况分析
6.4.1 市场竞争派系
6.4.2 区域竞争情况
6.4.3 企业排名情况
6.4.4 企业竞争力分析
6.4.5 竞争状态总结
6.5 2022-2024年中国边缘计算企业发展分析
6.5.1 企业注册规模
6.5.2 上市公司汇总
6.5.3 业务布局情况
6.5.4 业绩对比分析
6.5.5 业务规划对比
6.6 中国边缘计算行业发展问题及建议解析
6.6.1 边缘计算面临挑战
6.6.2 边缘计算研究思路
6.6.3 政策顶层设计建设
6.6.4 完善理论技术基础
6.6.5 加强技术应用规范
6.6.6 探索行业发展路径
6.7 边缘计算发展前景趋势展望
6.7.1 行业发展机遇
6.7.2 技术发展趋势
6.7.3 行业发展方向
6.7.4 信息化建设方向
第七章 2022-2024年中国算力产业上游基础设施--算力网络建设分析
7.1 算力网络基本概念
7.1.1 算力网络基本定义
7.1.2 算力网络主要特征
7.1.3 算力网络框架构成
7.1.4 算力网络产业链条
7.2 全球算力网络发展状况分析
7.2.1 算力网络市场规模
7.2.2 算力网络市场格局
7.2.3 算力网络区域分布
7.3 中国算力网络发展状况分析
7.3.1 算力网络政策发布
7.3.2 算力网络市场规模
7.3.3 算力网络区域布局
7.3.4 算力网络典型企业
7.3.5 算力网络企业格局
7.4 中国算力调度发展状况分析
7.4.1 算力调度发展背景
7.4.2 算力调度关键技术
7.4.3 算力调度区域布局
7.4.4 算力调度企业布局
7.4.5 算力调度发展路径
7.5 中国算力网络发展面临的挑战和建议
7.5.1 算力网络发展面临的挑战
7.5.2 算力网络网络发展对策建议
7.5.3 算力网络未来发展前景
7.5.4 算力网络发展趋势分析
7.5.5 算力网络技术发展路线
第八章 2022-2024年中国算力产业中游制造设备发展状况分析
8.1 半导体设备
8.1.1 政策发布情况
8.1.2 市场销售规模
8.1.3 市场结构分析
8.1.4 企业竞争态势
8.1.5 企业营收情况
8.1.6 市场国产化率
8.1.7 行业投融资分析
8.1.8 行业发展前景
8.2 服务器
8.2.1 行业基本概况
8.2.2 市场规模分析
8.2.3 出货规模分析
8.2.4 市场竞争格局
8.2.5 下游应用格局
8.2.6 专利申请分析
8.2.7 行业投融资分析
8.2.8 行业发展展望
8.3 超级计算机
8.3.1 行业基本定义
8.3.2 性能发展情况
8.3.3 研发机构布局
8.3.4 厂商布局情况
8.3.5 典型产品分析
8.3.6 行业发展展望
第九章 2022-2024年中国算力产业下游应用领域发展分析
9.1 智能制造
9.1.1 智能制造发展阶段
9.1.2 智能制造发展水平
9.1.3 智能制造产值规模
9.1.4 智能制造重点领域
9.1.5 智能制造区域发展
9.1.6 算力赋能智能制造
9.1.7 智能制造发展趋势
9.1.8 智能制造发展方向
9.2 工业互联网
9.2.1 工业互联网基本介绍
9.2.2 工业互联网市场规模
9.2.3 工业互联网市场结构
9.2.4 工业互联网竞争格局
9.2.5 工业互联网平台示范
9.2.6 工业互联网投融资分析
9.2.7 算网融合发展趋势分析
9.2.8 工业互联网行业发展展望
9.3 智慧城市
9.3.1 智慧城市行业概况
9.3.2 智慧城市市场规模
9.3.3 智慧城市建设模式
9.3.4 智慧城市排名分析
9.3.5 智慧城市企业布局
9.3.6 智慧城市投融资分析
9.3.7 算力应用于智慧城市
9.3.8 智慧城市行业发展展望
9.4 智能交通
9.4.1 智能交通基本介绍
9.4.2 智能交通政策发布
9.4.3 智能交通市场规模
9.4.4 智能交通需求分析
9.4.5 智能交通竞争格局
9.4.6 智能交通项目分析
9.4.7 智慧交通投融资分析
9.4.8 算力应用于智能交通
9.4.9 智能交通发展展望
9.5 智慧教育
9.5.1 智慧教育基本介绍
9.5.2 智慧教育政策发布
9.5.3 智慧教育市场规模
9.5.4 智慧教育应用场景
9.5.5 智慧教育企业布局
9.5.6 智慧教育融资现状
9.5.7 算力应用于智慧教育
9.5.8 智慧教育发展趋势
9.6 金融产业
9.6.1 金融产业基本介绍
9.6.2 金融市场运行现状
9.6.3 金融行业改革进程
9.6.4 金融行业数字化转型
9.6.5 算力应用于金融产业
9.6.6 金融市场发展困境
9.6.7 金融市场改革建议
第十章 2021-2024年中国算力产业重点企业运营状况分析
10.1 中科曙光
10.1.1 企业发展概况
10.1.2 经营效益分析
10.1.3 业务经营分析
10.1.4 财务状况分析
10.1.5 核心竞争力分析
10.1.6 未来前景展望
10.2 科大讯飞
10.2.1 企业发展概况
10.2.2 经营效益分析
10.2.3 业务经营分析
10.2.4 财务状况分析
10.2.5 核心竞争力分析
10.2.6 公司发展战略
10.2.7 未来前景展望
10.3 浪潮信息
10.3.1 企业发展概况
10.3.2 经营效益分析
10.3.3 业务经营分析
10.3.4 财务状况分析
10.3.5 核心竞争力分析
10.3.6 公司发展战略
10.4 中国长城
10.4.1 企业发展概况
10.4.2 经营效益分析
10.4.3 业务经营分析
10.4.4 财务状况分析
10.4.5 核心竞争力分析
10.4.6 公司发展战略
10.4.7 未来前景展望
10.5 寒武纪
10.5.1 企业发展概况
10.5.2 经营效益分析
10.5.3 业务经营分析
10.5.4 财务状况分析
10.5.5 核心竞争力分析
10.5.6 公司发展战略
10.5.7 未来前景展望
10.6 国网信通
10.6.1 企业发展概况
10.6.2 经营效益分析
10.6.3 业务经营分析
10.6.4 财务状况分析
10.6.5 核心竞争力分析
10.6.6 公司发展战略
10.6.7 未来前景展望
10.7 易华录
10.7.1 经营效益分析
10.7.2 业务经营分析
10.7.3 财务状况分析
10.7.4 核心竞争力分析
10.7.5 未来前景展望
10.7.6 企业发展概况
10.8 神州数码
10.8.1 企业发展概况
10.8.2 经营效益分析
10.8.3 业务经营分析
10.8.4 财务状况分析
10.8.5 核心竞争力分析
10.8.6 未来前景展望
10.9 首都在线
10.9.1 企业发展概况
10.9.2 经营效益分析
10.9.3 业务经营分析
10.9.4 财务状况分析
10.9.5 核心竞争力分析
10.9.6 公司发展战略
10.9.7 未来前景展望
第十一章 中国算力产业投资项目案例分析
11.1 天和防务5G通讯产业园天融大数据（西安）算力中心项目
11.1.1 项目基本概述
11.1.2 项目建设规模
11.1.3 项目效益分析
11.1.4 项目可行性分析
11.1.5 项目影响分析
11.1.6 项目存在的风险
11.2 亚康股份全国一体化新型算力网络体系（东数西算）支撑服务体系建设项目
11.2.1 项目基本情况
11.2.2 项目实施背景
11.2.3 项目投资必要性
11.2.4 项目投资可行性
11.2.5 项目投资测算
11.2.6 项目建设安排
11.2.7 项目经济效益
11.2.8 新增算力中心业务
第十二章 2024-2028年中国算力产业发展前景及趋势分析
12.1 中国算力产业发展趋势分析
12.1.1 加快建设算力基础设施
12.1.2 营造良好算力发展环境
12.1.3 提升产业链供应链竞争力
12.1.4 强化算力应用需求牵引
12.1.5 持续扩大国际合作
12.1.6 其他发展趋势分析
12.2 中投顾问对2024-2028年中国算力行业预测分析
12.2.1 2024-2028年中国算力行业影响因素分析
12.2.2 2024-2028年中国算力总规模预测
12.2.3 2024-2028年中国算力核心产业规模预测