全球算力发展势态如何？

先进计算兴起带动全球算力高速发展。

1.先进计算多元发展，计算技术创新活跃

先进计算是计算产业的基础和核心，也是推动新型工业化、构建现代化产业体系的重要力量。当前，人工智能、智能网联汽车等应用对先进计算的需求不断增长。2023 年我国算力规模位居全球第二，近 5 年年均增速近 30%。预计未来3 年我国算力规模年均增速将达 45%，算力需求强劲增长势头有望长期延续。先进计算呈现多元化创新发展态势。芯片工艺持续升级，计算芯片、异构计算不断突破，计算技术迭代呈现体系化、全链条式创新。从摩尔定律延续看，先进工艺如 3nm 量产和2nm以下节点的研发推动了晶体管技术的革新，芯粒技术利用高级封装实现不同工艺和类型的芯片立体集成，有效应对设计难度和成本问题。从计算处理器看，通用芯片性能持续提升，面向特定应用场景的高性能、低功耗、定制化的专用算力芯片也在智能驾驶、智能语音、图像识别等领域发挥愈加重要的作用。从计算架构看，单一 CPU 提供的通用算力在部分特定场景下处理效率不高，“CPU+专用芯片”的异构架构在高性能计算、人工智能等计算应用场景中正渐趋成为主流计算架构。

智能计算需求带动先进计算各层次突破创新与协同升级。2023年，大模型成为先进计算技术发展的主要目标场景，其对算力需求的提升直接带动基础工艺、硬件、软件、整机等多维度技术创新。基础工艺方面，极紫外光（Extreme Ultra-violet，EUV）光刻机应用持续深入，3nm 工艺实现量产，环绕栅极（Gate-All-Around，GAA）晶体管结构正式应用于芯片制造；先进封装技术应用深化，如AMD、苹果等实现了 CPU 和 GPU 共封。计算硬件方面，高带宽、大密度存储技术持续突破，HBM3E 样片实现交付，带宽高达1.2 TB/s；片间高速互联技术持续发展，如英伟达 NVLink-C2C 技术可实现900GB/s 的片间高速互联。计算软件方面，操作系统、编译器、数据库持续优化，以适配多类型计算芯片，提升大模型运行效率。PyTorch2.0 版本新增 Transformers 自定义内核架构功能，能够更好适配各种计算芯片；英伟达推出 TensorRT-LLM 大模型加速库，能够提升LLM大模型的运行速率。计算整机方面，基于高速网络的大规模智算集群成为重点演进方向，英伟达、华为等厂商相继推出DGX GH200、Atlas 900 SuperCluster 等多卡互联的超级计算机，并用于大模型训练推理。

前沿计算部分领域进入产业化阶段。存算一体、量子计算、光计算等前沿颠覆计算技术创新活跃，逐渐在部分领域展现出算力优越性，部分技术路线进入产业化阶段。存算一体已在语音降噪、唤醒、命令词识别等领域实现规模应用，并在AI 推理领域具备显著的算力优势。Groq、Cerebras 先后发布基于SRAM的存算一体芯片，其大语言模型推理速度较英伟达 GPU 提高10~20 倍。量子计算技术持续演进，并与人工智能技术深度融合。如谷歌、帝国理工大学等在化学模拟中引入量子机器学习算法，从而加速量子化学的科学研究。光计算与经典算力混合，为人工智能、数据中心等场景提供加速能力已成为光计算应用探索方向。

2.数字产业稳步推进，算力赋能深化发展

算力是数字经济发展的要素之一，不仅加速了信息技术产业的发展，还深刻促进了制造、交通、教育、媒体等传统产业的数字化转型与升级。同时，算力在创新商业模式、优化用户体验方面也展现出了巨大的潜力和价值。 算力是数字产业化的重要组成部分。计算产业的发展助推计算芯片市场稳定增长。据 WSTS1统计，2023 年全球集成电路市场同比下降8.2%，同期全球计算芯片销售额为1785亿美元，同比增长1.1%，是集成电路细分领域唯一增长的大类。云计算是计算应用的重要场景之一，也是数字产业化的重要领域之一。在算力上云、企业上云以及行业数字化转型的带动下，云原生技术加速发展，据Gartner 统计，2023 年全球云计算市场规模达 5864 亿美元，同比增长19.4%，近两年平均增速 20%，持续保持高速增长态势。

计算应用助力产业数字化转型发展。算力正加速向政务、工业、交通、医疗等各行业、各领域渗透。在算力的加持下，数据的价值得以加速释放，智能引擎可以更好地优化生产资源、重构生产流程，提高生产力。“智改数转”成为工业制造发展主旋律，算力赋能推动工业制造从传统自动化控制向工业大模型演进。西门子、特斯拉、海尔卡奥斯等公司推出 gPROMS、Grok-1、COSMO-GPT等工业大模型，已成功应用于工业指标优化、工业信息生成、工业问答等多个领域。算力对生产方式的改变也进入到金融领域，微软发布面向金融的 AI 助手 Copilot for Finance，通过自动化和智能化的方式处理繁琐的财务数据，减轻财务人员的工作负担。

3.算力规模持续增长，智算占比超过六成

全球算力规模持续高速稳定增长。随着生成式人工智能的蓬勃发展，全球数据总量与算力规模正保持高速增长态势。据IDC数据，2023 年全球数据总产量为 129.3 ZB，过去五年平均增速超过25%，预计 2024 年全球将生成数据 159.2 ZB，2028 将达到384.6 ZB，较2024 年翻一番。算力规模方面，经中国信通院测算，2023 年全球计算设备算力总规模为 1397 EFlops，增速达54%，其中基础算力规模（2 FP323）为 497 EFlops；智能算力规模（换算为4 FP32）为875 EFlops，占总算力比例达到 63%，较去年增加 13 个百分点；超算算力规模（换5 算为 FP32）为 25 EFlops。预计未来五年全球算力规模仍将以超过50%的速度增长，至 2030 年全球算力将超过16 ZFlops，其中智能算力占比将超过 90%。

算力多元化发展态势持续。基础算力保持稳定增长，其中云计算、边缘计算等场景依然是基础算力的主要应用场景。根据Gartner 统计，2023 年全球基础设施即服务(IaaS)市场增长至1400 亿美元，同比增长 16.2%。智能算力方面，大模型牵引算力需求持续增长。Sora、Gemini 等文生视频、多模态大模型相继发布，所使用的数据量和参数规模进一步增加，线上运行所需算力规模更为庞大，进一步带来智能算力需求爆炸式增加。2023 年全球用于训练的算力规模达到 357 EFlops，同比增长全球竞争的焦点。继 Frontier 成为全球首台E 级超算后，美国阿贡国家实验室与英特尔携手打造的 Aurora 系统成功跨越E 级算力门槛，峰值算力达到 1.012 EFlops，全球 E 级超算增加到两台。

4.计算产业快速发展，AI 服务器加速增长

通用计算领域，全球服务器市场持续发展。整机方面，根据IDC数据，2023 全球服务器市场出货量为 1197 万台，同比下降21%，但销售额达 1362 亿美元，同比增长 12%，反映单台服务器售价平均增长 42%，服务器价值进一步提升。戴尔、HPE/新华三、浪潮、超微和联想位列全球服务器市场前五，市场份额分别为11.5%、11%、6.6%、6.2%和 4.6%，超微超越联想和 IBM 排名提升两位。白牌服务器定制化程度高、溢价低，受到越来越多云服务厂商的青睐，其占比从 2022 年的 26.2%增长至 2023 年 37.4%，增长率达42.6%。芯片方面，X86 架构仍主导服务器芯片市场，但市场份额持续下滑；ARM 市场份额快速增长至 10.1%，竞争力进一步提升。X86 服务器芯片格局持续分化，英特尔主导地位进一步受到削弱，AMD市场份额持续提升。根据 Mercury Research 数据，英特尔、AMD在数据中心用 CPU 总体市场份额分别为 60%、26%，分别同比下降11个百分点和上升 6 个百分点。ARM 服务器芯片规模化应用成效显著，英伟达、亚马逊、华为、阿里等国内外巨头相继推出ARM服务器CPU，预计未来 ARM 服务器市场份额将进一步提升，成为通用算力的重要补充力量。

智能计算领域，AI 服务器和 AI 芯片市场急速增长。整机方面，据 IDC 数据，2023 年全球 AI 服务器市场规模达470 亿美元，同比增长 157%，增幅远超全球 AI 整体市场（含硬件、软件及服务）。大型云服务商及品牌客户等对高端 AI 服务器的需求旺盛，据TrendForce 数据，2023 年全球 AI 服务器的出货量为118 万台，同比增长 34.5%；预计 2024 年全球 AI 服务器出货量将达到167 万台，年增长率达 41.5%。2023 年全球 AI 服务器市场中，浪潮、戴尔、HPE、联想和华为位列全球前五，市占率分别为22%、14%、10%、7%和 5%。芯片方面，据 Gartner 数据，2023 年全球AI 芯片销售收入为 536 亿美元，预计 2024 年、2025 年收入总额将分别达到710亿美元和 920 亿美元。从 AI 芯片类型来看，搭载GPU的AI 服务器占比约为 71%，其中英伟达的市场占有率接近90%，AMD约为8%。随着全球领先的云服务商不断加大对自研芯片的应用力度，非GPU的 AI 芯片市场规模显著增长，其中 ASIC 芯片在AI 服务器中的占比已攀升至 26%。

超算积极部署加速处理器，E 级超算增添新成员。整机方面，在 TOP500 的榜单上，联想6、HPE、Eviden7、戴尔以165 台、114台、49 台和 35 台位列前四位，浪潮和英伟达以23 台并列第五位。芯片方面，CPU 仍以英特尔和 AMD 为主，TOP500 榜单上使用英特尔 CPU 的超算高达 315 台，占比 63%，同比下降了9 个百分点；使用 AMD 处理器的超算有 156 台，同比增加35 台。此外异构计算芯片在超级计算机中的应用进一步增加，TOP500 榜单上共有194台超级计算机使用了加速/协同处理器技术，同比增加9 台；其中有83台使用了 NVIDIA Ampere GPU，48 台使用NVIDIA Volta GPU，14台采用 AMD GPU。

量子计算、类脑计算、光计算、存算一体等前沿领域产业规模较小，仍处在早期发展的阶段。量子计算方面，2023 年全球市场规模达到 16 亿美元，较去年增长 48%，主要营收来自企业投资和与金融、交通、生物医药、军事等领域的技术合作。类脑计算方面，全球市场规模达到 20 亿美元，较去年增长15%，主要营收来自医疗和教育领域。光计算方面，目前还处于商业化极早期阶段。存算一体方面，由于在大模型推理领域具备算力优势，预计两年内存算一体计算芯片将部署在手机等智能设备中作为端侧大模型的推理载体。2023 年，存算一体全球市场规模达到 1.1 亿美元，同比增长150%，预计市场规模将进一步增长。