2024年中国智算中心产业深度分析：智能算力规模将突破300EFLOPS

智算中心：数字经济时代的算力基石

智算中心作为人工智能时代的新型基础设施，正在全球范围内掀起建设热潮。中国智算中心产业在政策引导与市场需求的双轮驱动下，已进入黄金发展期。根据最新发布的《中国智算中心产业发展白皮书(2024)》，到2025年，我国算力规模将超过300EFLOPS，其中智能算力占比将达到35%。这一数据凸显了智算中心在国家数字经济发展战略中的核心地位。

智算中心通过算力的生产、聚合、调度和释放，为快速增长的人工智能算力需求提供基础支撑，在推进AI产业化、赋能产业AI化、助力治理智能化、促进产业集群化等方面发挥着不可替代的作用。随着生成式人工智能的爆发式增长，大模型训练与推理对高性能算力的需求呈现指数级上升趋势，智算中心正从单纯的基础设施向集算力服务、数据服务和算法服务于一体的综合性平台演进。

政策红利与技术突破双轮驱动智算中心建设

近年来，中国政府高度重视智算中心产业发展，从国家战略层面进行系统布局。2017年国务院印发的《新一代人工智能发展规划》首次将智能计算中心提升到国家战略高度；2020年国家发改委明确将智能计算中心纳入新型基础设施建设范畴；2022年"东数西算"工程实施，对全国算力资源进行统筹和智能调度；2024年9月，工信部等十一部门发布《关于推动新型信息基础设施协调发展有关事项的通知》，强调逐步提升智能算力占比，引导大型及超大型数据中心、智能计算中心、超算中心在枢纽节点部署。

​​政策密集出台的背后​​，是中国对人工智能产业发展的战略考量。在全球科技竞争日益激烈的背景下，智算中心作为支撑人工智能发展的关键基础设施，直接关系到国家在数字经济时代的核心竞争力。政策引导下，中国智算中心建设呈现出"东部先行先试、西部合理布局"的差异化发展格局。东部发达地区依托技术、人才和产业优势，积极探索5G-A、人工智能等建设和应用新模式；西部地区则充分发挥综合成本优势，在适宜地区布局重大算力设施，探索建设超大型人工智能训练算力设施。

技术突破是推动智算中心快速发展的另一重要引擎。AI芯片作为智能算力的核心，技术壁垒高，在GPU、FPGA、TPU、NPU等细分领域，英伟达、赛灵思、英特尔、谷歌等国际巨头占据领先地位，但中国企业的追赶步伐正在加快。华为昇腾系列、寒武纪思元系列、海光深算系列等国产AI芯片性能不断提升，为智能算力发展提供了坚实基础。与此同时，高效网络架构、先进制冷技术、新型供配电系统等配套技术的创新，也为智算中心的高效稳定运行提供了保障。

市场规模与投资主体多元化趋势明显

中国智算中心市场规模呈现爆发式增长态势。截至2024年11月，全国已投运的智算中心项目近150个，在建及规划建设的智算中心项目近400个。从区域分布来看，京津冀、长三角、粤港澳大湾区等经济发达地区是智算中心建设的主要集聚地，这些地区拥有丰富的数据资源、完善的数字产业生态和旺盛的算力需求。与此同时，随着"东数西算"工程的推进，内蒙古、甘肃、宁夏等西部地区凭借能源优势和政策支持，也正在成为大型智算中心项目的重要承载地。

​​投资主体呈现多元化特征​​，形成了政府主导、企业主导和政企合作三种主要模式。政府主导型项目通常以促进区域数字经济发展为目标，注重社会效益；企业主导型项目则以市场需求为导向，更加注重商业回报；政企合作模式则能够兼顾社会效益与经济效益，实现优势互补。从具体参与者来看，基础电信运营商、互联网巨头、专业IDC服务商、地方政府投资平台等各类主体纷纷入局，共同推动智算中心产业生态的繁荣发展。

商业模式方面，机柜托管与算力租赁仍是当前主流服务模式，但随着技术进步和需求升级，算力服务正朝着更加精细化、专业化的方向发展。部分领先企业已经开始尝试提供"算力+算法+数据"的一体化解决方案，满足客户在人工智能应用全链条上的需求。值得注意的是，大模型训练对算力的特殊需求催生了新的服务模式，如专属集群租赁、弹性算力调度等，为智算中心运营商提供了新的业务增长点。

技术创新引领智算中心高质量发展

人工智能技术的快速发展对算力中心建设提出了更高要求，推动相关技术持续创新。在AI硬件领域，国产替代进程加速推进。华为、寒武纪、海光信息、景嘉微等国内企业不仅在自研AI芯片技术上取得重要进展，还通过产品集成、行业解决方案及生态伙伴合作等方式推动国产AI芯片商业化应用。以华为昇腾910B为例，其算力性能已接近国际主流产品水平，并在多个行业场景中得到实际应用。

​​网络架构的创新​​是提升智算中心性能的关键。传统数据中心网络已难以满足AI训练中大规模参数同步的需求，InfiniBand和RoCE等高性能网络技术得到广泛应用。InfiniBand凭借其超低延迟和高带宽特性，在大模型训练场景中占据主导地位；RoCE则依托以太网生态优势，在成本敏感型应用中具有较强竞争力。随着技术的不断演进，两种方案在性能上的差距正在缩小，未来可能出现更加融合的网络架构解决方案。

制冷技术的突破同样值得关注。随着AI服务器功率密度的不断提升，传统风冷方式已接近散热极限，液冷技术逐渐成为智算中心的主流选择。冷板式液冷、浸没式液冷和喷淋式液冷三种技术路线各具优势，适用于不同场景。冷板式液冷改造成本低，适合现有数据中心的渐进式升级；浸没式液冷散热效率高，适合高密度算力集群；喷淋式液冷则在维护便利性方面表现突出。根据白皮书数据，2024年中国高性能算力中心中液冷技术的渗透率已超过30%，预计未来几年将保持快速增长。

供配电系统的创新是保障智算中心稳定运行的基础。与传统数据中心相比，智算中心对电力供应的可靠性和效率要求更高。高压直流供电、分布式储能、智能微电网等新型供配电技术开始在智算中心得到应用，不仅提高了能源利用效率，还增强了电网波动情况下的抗风险能力。与此同时，光伏、风电等清洁能源的引入，也有助于降低智算中心的碳排放，推动行业绿色低碳发展。

应用深化与生态协同构建产业新格局

人工智能大模型的快速发展为智算中心带来了旺盛的需求。截至2024年7月底，全国范围内已有197个生成式人工智能服务完成备案，10亿参数规模以上大模型数量已超100个。通用大模型如百度文心一言、阿里通义千问、讯飞星火认知等持续迭代升级，任务处理能力不断提升；行业大模型则深耕金融、医疗、制造、交通等垂直领域，提供专业化的人工智能解决方案。这种"通用+行业"的大模型发展格局，为智算中心创造了多层次、多样化的算力需求。

​​行业应用场景不断拓展和深化​​。在金融领域，大模型被用于风险管理、智能投顾、反欺诈等场景，显著提升了业务效率和客户体验；在医疗健康领域，大模型辅助影像诊断、药物研发、健康管理等应用取得突破性进展；在智能制造领域，大模型赋能生产流程优化、设备预测性维护、质量检测等环节，推动制造业向智能化转型。随着技术的成熟和应用的深入，人工智能正从单点应用向全业务流程渗透，从效率提升工具向业务创新引擎转变，这一趋势将进一步释放对智能算力的需求。

生态协同是智算中心产业健康发展的关键。白皮书指出，构建开放协作的产业生态已成为行业共识。硬件厂商、软件开发商、算法提供商、云服务商、行业用户等各方通过技术合作、标准共建、市场协同等方式，共同推动智算中心产业生态的繁荣。一些领先的智算中心运营商已经开始构建开发者社区，提供工具链、模型库、培训资源等支持，降低人工智能应用门槛，培育创新生态。这种开放协作的发展模式，有助于加速技术创新和产业落地，形成良性的产业发展循环。

运营服务的智能化升级是提升智算中心效能的重要手段。面对复杂的算力资源管理和调度需求，传统人工运维方式已难以满足要求，智能化运维平台成为智算中心的标配。通过引入AI技术，智算中心实现了资源调度的自动化、运维管理的智能化和服务交付的精准化。在数据安全方面，智算中心采用隐私计算、区块链等技术，构建多层次的安全防护体系，确保数据在采集、存储、处理、应用全生命周期的安全可控。这些创新不仅提高了运营效率，也增强了智算中心的服务能力和市场竞争力。

以上就是关于2024年中国智算中心产业的全面分析。从政策引导到技术创新，从规模扩张到应用深化，中国智算中心产业已进入高质量发展的新阶段。随着数字经济的深入发展和人工智能技术的持续突破，智算中心作为新型基础设施的战略价值将进一步凸显。

未来，中国智算中心产业将呈现以下发展趋势：一是算力规模持续快速增长，智能算力占比不断提高；二是区域布局更加优化，东西部协同发展格局形成；三是技术创新步伐加快，国产化替代深入推进；四是应用场景不断拓展，行业赋能效应显著增强；五是绿色低碳成为共识，可持续发展能力提升；六是产业生态日益完善，协同创新水平提高。

面对全球数字竞争新格局，中国智算中心产业需要进一步加强顶层设计，推进算力基础设施建设；加强先进技术创新与推广，突破关键核心技术瓶颈；提升智算中心绿色低碳水平，促进可持续发展；深化算力赋能行业应用，释放人工智能的经济社会价值；构建开放协作的产业生态，形成发展合力。通过多方共同努力，智算中心必将为数字中国建设提供强大支撑，为经济高质量发展注入新动能。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）