2021-2022 全球計(jì)算力指數(shù)評(píng)估報(bào)告

全球計(jì)算力指數(shù)評(píng)估報(bào)告s核心觀點(diǎn) 02引言 05數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)加速融推動(dòng)疫后經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇全球計(jì)算力指數(shù)評(píng)估結(jié)果 08全球算力競(jìng)爭(zhēng)白熱頭部效應(yīng)顯領(lǐng)跑者國(guó)家優(yōu)勢(shì)進(jìn)一步擴(kuò)大行業(yè)計(jì)算力發(fā)展水平評(píng)估 19互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)算力水平全球領(lǐng)各行業(yè)發(fā)力人工智能等新興領(lǐng)域計(jì)算力的經(jīng)濟(jì)影響 25計(jì)算力指數(shù)和內(nèi)生經(jīng)濟(jì)理論共同驗(yàn)算力是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的關(guān)鍵生產(chǎn)力計(jì)算力的社會(huì)價(jià)值 31計(jì)算力助力新疫研疫情防綠色減和諧共生?行動(dòng)建議 37建議國(guó)家加強(qiáng)算力網(wǎng)絡(luò)頂層設(shè)引導(dǎo)多元資本投入算力基建和運(yùn)營(yíng)等附錄 40

LG2021-2022全球計(jì)算力指數(shù)評(píng)估報(bào)告新冠疫情加速全球數(shù)字化進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)加速融合從2016-2025年的整體趨勢(shì)及預(yù)測(cè)來(lái)各個(gè)國(guó)家的數(shù)字經(jīng)濟(jì)占GDP的比重持續(xù)提預(yù)計(jì)2025年占比將達(dá)到41.5%。本次研究中計(jì)算力指數(shù)與經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的回歸分析結(jié)果顯國(guó)家計(jì)算力指數(shù)與GDP的走勢(shì)呈現(xiàn)出了顯著的正相關(guān)評(píng)估結(jié)果顯示十五個(gè)重點(diǎn)國(guó)家的計(jì)算力指數(shù)平均每提高1點(diǎn)國(guó)家的數(shù)字經(jīng)濟(jì)和GDP將分別增長(zhǎng)3.5‰和1.8預(yù)計(jì)該趨勢(shì)在2021-2025年將繼續(xù)保持。計(jì)算力作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的關(guān)鍵生產(chǎn)力要已經(jīng)成為挖掘數(shù)據(jù)要素價(jià)推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心支撐力和驅(qū)動(dòng)力算力資本可與傳統(tǒng)資本形成互補(bǔ)效應(yīng)和協(xié)同效一個(gè)國(guó)家或地區(qū)增加對(duì)算力相關(guān)的投資可以帶來(lái)經(jīng)濟(jì)的增且這種增長(zhǎng)具有長(zhǎng)期性同一國(guó)投資總量中算力投資比重的增加會(huì)進(jìn)一步提高穩(wěn)態(tài)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率。計(jì)算力指數(shù)國(guó)家排名結(jié)果顯美國(guó)和中國(guó)分別以77分和70分位列前兩同處于領(lǐng)跑者位置追趕者國(guó)家得分在40分到60分區(qū)包括日本德國(guó)英國(guó)法國(guó)加拿大韓國(guó)澳大利亞得分低于40分的為起步者國(guó)包括印意大巴俄羅南非和馬來(lái)西亞。評(píng)估結(jié)果顯全球各國(guó)間的算力競(jìng)爭(zhēng)愈加白熱除南非其余國(guó)家算力評(píng)分均有所提其中中國(guó)計(jì)算力水平增幅最達(dá)到13.5%各樣本國(guó)家所屬陣營(yíng)的劃分較上一年并未發(fā)生變一定程度上反映出全球各國(guó)算力競(jìng)爭(zhēng)格局已初步形成美國(guó)和中國(guó)作為領(lǐng)跑者陣營(yíng)國(guó)在全球算力領(lǐng)域的主導(dǎo)地位進(jìn)一步得到了增強(qiáng)。領(lǐng)跑者國(guó)家依托計(jì)算能力供給應(yīng)用市場(chǎng)空間和基礎(chǔ)設(shè)施支持的增長(zhǎng)進(jìn)一步擴(kuò)大領(lǐng)先優(yōu)中國(guó)市場(chǎng)是主要驅(qū)動(dòng)力量追趕者國(guó)家相比起步者國(guó)家的優(yōu)勢(shì)在于更高的計(jì)算效率廣泛的新興技術(shù)應(yīng)用以及相對(duì)健全的基礎(chǔ)設(shè)施支撐起步者國(guó)家以發(fā)展中國(guó)家為算力市場(chǎng)空間和后發(fā)優(yōu)勢(shì)突輔以不斷完善的基礎(chǔ)設(shè)施建正在不斷縮小與追趕者國(guó)家之間的差距。綜合15個(gè)國(guó)家來(lái)AI算力支出占總算力支出從2016年的9%增加到12，預(yù)計(jì)到2025年將達(dá)到25%其中國(guó)AI算力發(fā)展領(lǐng)跑全AI服務(wù)器支出規(guī)模同比大幅增長(zhǎng)44.5并首次超過(guò)美國(guó)位列全球第一在過(guò)去5年15個(gè)國(guó)家AI算力支出的增長(zhǎng)近60%來(lái)自中國(guó)。樣本國(guó)家邊緣計(jì)算能力發(fā)展水平普遍提除中美兩國(guó)表現(xiàn)較為突出以德英國(guó)為代表的發(fā)達(dá)國(guó)家加大邊緣計(jì)算布局力發(fā)展節(jié)奏明顯快于發(fā)展中國(guó)家IDC預(yù)計(jì)到2025全球邊緣計(jì)算服務(wù)器支出占總體服務(wù)器比重將從14.4%提升到24.9%。本次全球計(jì)算力水平OP3行業(yè)分別是互聯(lián)網(wǎng)行金融行制造金融業(yè)在計(jì)算能力和以人工智大數(shù)據(jù)為代表的應(yīng)用總投增長(zhǎng)速度均高于制造在計(jì)算力水平評(píng)估的排名升至第二疫情爆發(fā)收益率降壞賬率增加等諸多挑戰(zhàn)促使多數(shù)金融機(jī)構(gòu)加速智能化平臺(tái)建提升風(fēng)險(xiǎn)管控能并進(jìn)一步創(chuàng)新服務(wù)模式。算力的社會(huì)價(jià)值正不斷凸顯算力建設(shè)能夠輔助疫苗和藥物開(kāi)極大提高藥物發(fā)現(xiàn)效率降低平均研發(fā)成本并減少臨床失敗風(fēng)AI計(jì)算輔助藥物發(fā)現(xiàn)近年來(lái)成為全球市場(chǎng)熱點(diǎn)綠色算力將保障社會(huì)可持續(xù)發(fā)應(yīng)對(duì)氣候變實(shí)現(xiàn)凈零排放的目標(biāo)算力正在向綠色化和集約化方向加速演同時(shí)算力能夠幫助企業(yè)應(yīng)對(duì)減排壓并助力企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中取得商業(yè)先機(jī)。LG2021-2022全球計(jì)算力指數(shù)評(píng)估報(bào)告e自2020年新冠肺炎爆發(fā)之全球經(jīng)濟(jì)形勢(shì)變得復(fù)雜嚴(yán)各國(guó)出現(xiàn)不同程度的經(jīng)濟(jì)增速下滑為應(yīng)對(duì)新冠疫情帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)沖加快經(jīng)濟(jì)復(fù)全球各國(guó)政府加快政策調(diào)聚焦數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字化重塑中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)數(shù)字化綠色化協(xié)同發(fā)加速推動(dòng)傳統(tǒng)行業(yè)與數(shù)字技術(shù)的進(jìn)一步融推進(jìn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)大力發(fā)數(shù)字經(jīng)隨著數(shù)字化進(jìn)程的加數(shù)字經(jīng)濟(jì)將成為未來(lái)全球經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇和增長(zhǎng)的主要驅(qū)動(dòng)力從2016-2025年的整體趨勢(shì)及預(yù)測(cè)來(lái)各個(gè)國(guó)家的數(shù)字經(jīng)濟(jì)占GDP的比重持續(xù)預(yù)計(jì)2025年占比將達(dá)到41.4%在新冠疫情的沖擊全球經(jīng)濟(jì)發(fā)生衰而數(shù)字經(jīng)濟(jì)仍保持增長(zhǎng)最新數(shù)據(jù)顯示其中發(fā)達(dá)國(guó)家的數(shù)字經(jīng)濟(jì)占GDP比重43.9明顯高于發(fā)展中國(guó)家的24.8發(fā)展中國(guó)家數(shù)字經(jīng)濟(jì)占比GDP的增速為4.7略高于發(fā)達(dá)國(guó)家的2.4%本次評(píng)估

疫情期數(shù)字技術(shù)為實(shí)體經(jīng)濟(jì)提供了重要保障人工智能5G物聯(lián)網(wǎng)云計(jì)算等新興技術(shù)加速與傳統(tǒng)行業(yè)的融高效地拉動(dòng)生產(chǎn)力水為各國(guó)應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)下滑沖擊提供了緩沖空間在強(qiáng)大算力支撐與數(shù)字經(jīng)濟(jì)息息相關(guān)的新興產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造兩化融合車聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)經(jīng)濟(jì)等融合型新產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)持續(xù)發(fā)算力也間接成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定復(fù)蘇的重要因素。新加入的部分國(guó)（加拿大意大利馬來(lái)西亞韓國(guó)印度數(shù)字經(jīng)濟(jì)與GDP的比值較使得整體數(shù)字經(jīng)濟(jì)在GDP中的占比降低但整體占比趨勢(shì)仍然保持增長(zhǎng)。在未數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的中流砥有望迅速拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)復(fù)疫情期間數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為全球重點(diǎn)關(guān)注的方無(wú)論是發(fā)達(dá)國(guó)家還是發(fā)展中國(guó)都持續(xù)重視數(shù)字經(jīng)濟(jì)。數(shù)據(jù)來(lái)源數(shù)據(jù)來(lái)源IDC2021比 比0.0%2025E2024E2023E2022E2021E2020(Y)2018 20192016 20175.0%050.0%45.0%40.0%35.0%30.0%25.0%20.0%15.0%10.0%44.6%36.9%24.8%900008000070000600005000040000300002000010000S$Billion39.1%31.2%20.1%2016-2025年樣本國(guó)家數(shù)字經(jīng)濟(jì)占比趨勢(shì)數(shù)字技術(shù)發(fā)展催生更多應(yīng)用場(chǎng)景以5G和人工智能為代表的技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)品創(chuàng)新快速演加速與垂直行業(yè)深度融場(chǎng)景應(yīng)用不斷得到優(yōu)化與創(chuàng)新。人工智能加速與其他數(shù)字技術(shù)融改進(jìn)優(yōu)化了操作流并提供了超高的學(xué)習(xí)能極大提升生產(chǎn)效率邊緣計(jì)算提升解決方案的效為程序提供了更快的響應(yīng)以及更高的自主運(yùn)行能力5G技術(shù)通過(guò)部署無(wú)限網(wǎng)絡(luò)滿足更低延遲的通信需求機(jī)器人在生產(chǎn)危險(xiǎn)工作環(huán)境操作疫情防控中起到大范圍的協(xié)助作用在數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)成為生產(chǎn)的關(guān)鍵要互聯(lián)網(wǎng)是基本載計(jì)算力則是提高生產(chǎn)力重要工具隨著數(shù)字技術(shù)的創(chuàng)新以及人們對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的認(rèn)識(shí)的不斷深對(duì)新技術(shù)的應(yīng)用程度越來(lái)越數(shù)字經(jīng)濟(jì)在新技術(shù)的深度融合下迎來(lái)高速發(fā)展的契機(jī)。

全球圍繞數(shù)字經(jīng)濟(jì)關(guān)鍵領(lǐng)域加快部如美國(guó)“人工智能為主題聚焦前沿技術(shù)和高端制造業(yè)中國(guó)加快數(shù)字產(chǎn)業(yè)、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的融合發(fā)數(shù)字技術(shù)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融形成具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群英國(guó)以產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型為戰(zhàn)欲將自身打造為全球人工智能與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新中心韓國(guó)聚焦智能工廠日本聚焦工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等等都展現(xiàn)出各國(guó)對(duì)數(shù)字技術(shù)的重視程度進(jìn)一步提高數(shù)字經(jīng)濟(jì)也成為了各國(guó)大力推動(dòng)的對(duì)象。數(shù)字技術(shù)走向大規(guī)模應(yīng)用的決定性因素是算每一項(xiàng)新技術(shù)的落地應(yīng)背后都是龐大的算力資源做支撐。計(jì)。xflx

LG2021-2022全球計(jì)算力指數(shù)評(píng)估報(bào)告全球計(jì)算力指數(shù)是評(píng)估計(jì)算力與GD數(shù)字經(jīng)濟(jì)相互拉共同發(fā)展的指數(shù)。本報(bào)告通過(guò)設(shè)定全球計(jì)算力指數(shù)框構(gòu)建計(jì)算力與GDP和數(shù)字經(jīng)濟(jì)之間的相互關(guān)探討計(jì)算體系與經(jīng)濟(jì)學(xué)指標(biāo)間的聯(lián)體計(jì)算力即是生產(chǎn)以及計(jì)算力在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的重要性。全球計(jì)算力指數(shù)研究覆蓋了六個(gè)大洲的15個(gè)國(guó)其中發(fā)達(dá)國(guó)家包括美加拿日韓澳大利英法、德意大發(fā)展中國(guó)家包括中印馬來(lái)西巴俄羅斯和南非相較于上一年評(píng)估國(guó)家范圍增加了加拿意大馬來(lái)西韓國(guó)和印度指標(biāo)體系計(jì)算能力部分增加邊緣計(jì)算二級(jí)指更全面地展現(xiàn)了各國(guó)計(jì)算能力的算力形態(tài)和發(fā)展層次計(jì)算效率新增新技S/SCM使用率子結(jié)合計(jì)算內(nèi)存存儲(chǔ)等資源利用對(duì)評(píng)估計(jì)算力的利用水平會(huì)更加有效基礎(chǔ)設(shè)施支持增加數(shù)據(jù)中心軟件及服務(wù)子從而提高計(jì)算力支撐要素的豐富程度。全球計(jì)算力指數(shù)評(píng)估體系計(jì)算能力 應(yīng)用水平I

計(jì)算效率））））

基礎(chǔ)設(shè)施支持））本次研究基于各個(gè)國(guó)家的計(jì)算力指數(shù)分各子項(xiàng)指標(biāo)的聚類分指數(shù)的單位增長(zhǎng)對(duì)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)和GDP帶來(lái)的推動(dòng)力等因?qū)⑦@些國(guó)家劃分成了三個(gè)梯分別是領(lǐng)跑者國(guó)追趕者國(guó)家和起步者國(guó)家。各國(guó)計(jì)算力指數(shù)及排名77領(lǐng)跑者70555249追趕者454140 403837起步者35各國(guó)計(jì)算力指數(shù)及排名77領(lǐng)跑者70555249追趕者454140 403837起步者353426250國(guó)本國(guó)國(guó)國(guó)大國(guó)亞 度利西斯非數(shù)據(jù)來(lái)源IDC2021國(guó)家美國(guó)中國(guó)日本德國(guó)英國(guó)法國(guó)加拿大韓國(guó)利亞印度意大利巴西俄羅斯南非西亞%5.013.56.45.95.44.66.56.63.12.04.88.48.2-3.58.4本次研究結(jié)果顯美國(guó)和中國(guó)分列前兩同處于領(lǐng)跑者位置追趕者國(guó)家包括日本德國(guó)英國(guó)法國(guó)加拿大韓澳大利亞印意大巴俄羅南非和馬來(lái)西亞則屬于起步者國(guó)家。全球各國(guó)間的算力競(jìng)爭(zhēng)愈加白熱除南非其余國(guó)家算力評(píng)分均有所提升各樣本國(guó)家所屬陣的劃分較上一年并未發(fā)生變一定程度上反映出全球各國(guó)算力競(jìng)爭(zhēng)格局已初步形成但對(duì)比上一年數(shù)起步者陣營(yíng)和追趕者陣營(yíng)國(guó)家算力指數(shù)平均分的差值在縮而領(lǐng)跑者陣營(yíng)與追趕者陣營(yíng)起步者陣營(yíng)的差距則進(jìn)一步拉大這從側(cè)面反映出美國(guó)和中國(guó)作為領(lǐng)跑者陣營(yíng)國(guó)在全球算力領(lǐng)域的主導(dǎo)地位進(jìn)一步得到了增強(qiáng)。領(lǐng)跑者國(guó)家依托計(jì)算能力供給應(yīng)用市場(chǎng)空間和基礎(chǔ)設(shè)施支持的增長(zhǎng)擴(kuò)大計(jì)算力指數(shù)的領(lǐng)先優(yōu)其中中國(guó)算力水平增幅最達(dá)到13.5成為推動(dòng)領(lǐng)跑者國(guó)家陣營(yíng)計(jì)算力增長(zhǎng)的主要驅(qū)動(dòng)力量。美國(guó)美國(guó)計(jì)算力水平同比增長(zhǎng)5.0達(dá)到77在新冠疫情對(duì)整體宏觀經(jīng)濟(jì)形成負(fù)面影以及市場(chǎng)體量和發(fā)展能級(jí)已經(jīng)較為突出的情況美國(guó)在部分二級(jí)指標(biāo)得分依然取得明顯增其中邊緣計(jì)算服務(wù)器支出增長(zhǎng)13.6云計(jì)算發(fā)展水平提升4.3人工智能大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈等新興技術(shù)應(yīng)用更加成指標(biāo)增幅領(lǐng)先全球平均水平美國(guó)超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心進(jìn)一步擴(kuò)大了規(guī)模優(yōu)維持全球第一地位在全球頭部超大規(guī)模云服務(wù)提供商的推動(dòng)下美國(guó)數(shù)據(jù)中心整體能效實(shí)現(xiàn)提但相比超大規(guī)模數(shù)據(jù)中美國(guó)企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中心能效水平依然有較大提升空間。中國(guó)為引導(dǎo)數(shù)字經(jīng)濟(jì)深化發(fā)實(shí)踐創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)中國(guó)高度重視新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型以及前沿科技創(chuàng)政府產(chǎn)業(yè)和科研機(jī)構(gòu)對(duì)數(shù)字化技術(shù)和產(chǎn)品的投資持續(xù)擴(kuò)創(chuàng)新能力進(jìn)一步增強(qiáng)2021年企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)增長(zhǎng)15.5數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)加速融高技術(shù)制造業(yè)增加值增長(zhǎng)18.2%在此背景中國(guó)計(jì)算力同比增長(zhǎng)13.5達(dá)到70在計(jì)算能力應(yīng)用水平和基礎(chǔ)設(shè)施支持發(fā)展水平中均實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)足進(jìn)步最新評(píng)估結(jié)果顯中國(guó)大部分指標(biāo)延續(xù)了過(guò)去幾年的高速

增且增長(zhǎng)幅度均高于美其中在計(jì)算能力方中國(guó)AI計(jì)算發(fā)展領(lǐng)跑全AI服務(wù)器支出規(guī)模同比大幅增長(zhǎng)44.5首次超過(guò)美國(guó)位列全球第一在計(jì)算效率方中國(guó)云計(jì)算普及水平緊跟美雖然中國(guó)云計(jì)算的滲透率較但近年來(lái)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在公有云上的投入不斷擴(kuò)推動(dòng)了超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的快速發(fā)展而中國(guó)的新技SS/SCM/異使用率仍有較大進(jìn)步空間在應(yīng)用水平層中國(guó)應(yīng)用成熟度與美國(guó)的差距進(jìn)一步縮在機(jī)器人應(yīng)用方面支出位列全球第在人工智能應(yīng)用大數(shù)據(jù)應(yīng)用增速均高于美國(guó)在基礎(chǔ)設(shè)施支持層中國(guó)數(shù)據(jù)中心規(guī)模穩(wěn)居全球第但數(shù)據(jù)中心能效水平有待提升。追趕者國(guó)家計(jì)算力優(yōu)勢(shì)不在于算力體而是更高的計(jì)算效率廣泛的新興技術(shù)應(yīng)用以及相對(duì)健全的基礎(chǔ)設(shè)施支撐追趕者陣營(yíng)共7個(gè)國(guó)且均是發(fā)達(dá)國(guó)其中日本德國(guó)英國(guó)位列計(jì)算力指數(shù)排名3-5韓國(guó)加拿大日本增幅最快追趕者國(guó)家陣營(yíng)的數(shù)據(jù)中心數(shù)量合計(jì)約占15個(gè)國(guó)家的33且PUE指標(biāo)普遍處于全球領(lǐng)先水平尤其是歐洲國(guó)家將循環(huán)經(jīng)濟(jì)實(shí)踐作為優(yōu)先事預(yù)計(jì)到2023歐洲將在數(shù)字化技術(shù)使能的可持續(xù)發(fā)展方面投入超過(guò)600億美元同由于歐洲企業(yè)愈發(fā)重視數(shù)字優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)歐洲國(guó)家的計(jì)算力實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定增長(zhǎng)從具體國(guó)家的評(píng)估表現(xiàn)來(lái)看：德國(guó)德國(guó)工業(yè)基礎(chǔ)雄厚在2013年就提出“工業(yè)4.概搶抓新一輪工業(yè)革命先在全球工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中起到引領(lǐng)性作用德國(guó)工業(yè)通過(guò)長(zhǎng)期的數(shù)字化投在新冠疫情期間展現(xiàn)出韌成為德國(guó)經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)快速?gòu)?fù)蘇的關(guān)鍵評(píng)估結(jié)果顯在行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求的帶動(dòng)德國(guó)邊緣計(jì)算支出增長(zhǎng)29.3物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈領(lǐng)域支出同樣快速增推動(dòng)德國(guó)在計(jì)算力應(yīng)用水平方面實(shí)現(xiàn)16.1%的大幅提升。 日本日本與歐洲國(guó)家類盡管缺少大型的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)等IT企但日本同樣是全球制造業(yè)強(qiáng)在基礎(chǔ)電子集成電路材料汽車裝備等高端制造領(lǐng)日本均處于世界一流行列近年日本制造業(yè)充分利用數(shù)字技術(shù)來(lái)鞏固全球領(lǐng)先優(yōu)構(gòu)筑企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)新壁尤其是新冠疫情爆發(fā)之日本政府陸續(xù)出臺(tái)和實(shí)施了大規(guī)模經(jīng)濟(jì)刺激方以計(jì)算力為基礎(chǔ)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為后疫情時(shí)期日本促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)及拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇的重要抓手從評(píng)估結(jié)果看日本計(jì)算能力整體水平增長(zhǎng)12.7日本的醫(yī)療器械半導(dǎo)體等細(xì)分制造業(yè)企業(yè)積極利用人工智能等數(shù)字技術(shù)應(yīng)用全面賦能業(yè)務(wù)創(chuàng)AI計(jì)算能力發(fā)展取得明顯進(jìn)步在發(fā)達(dá)國(guó)家中表現(xiàn)較為突出。法國(guó)另法國(guó)計(jì)算力綜合發(fā)展水平提升4.6主要由應(yīng)用水平子項(xiàng)貢其中AI應(yīng)用支出實(shí)現(xiàn)32.7%的幅增長(zhǎng)。起步者國(guó)家以發(fā)展中國(guó)家為算力市場(chǎng)空間和后發(fā)優(yōu)勢(shì)突輔以不斷完善的基礎(chǔ)設(shè)施建正在不斷縮小與追趕者國(guó)家之間的差距本次計(jì)算力水平評(píng)估結(jié)果顯起步者陣營(yíng)中不同國(guó)家根據(jù)自身資源稟賦特點(diǎn)在不同的細(xì)分指標(biāo)中取得突出表現(xiàn)：

意大利意大利是起步者陣營(yíng)中唯一的發(fā)達(dá)國(guó)盡管GDP規(guī)模排名靠但相比于其他西歐國(guó)意大利數(shù)字經(jīng)濟(jì)占比相對(duì)較低在計(jì)算人工智能等新技術(shù)投入以及存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)設(shè)施支持方面仍有較大提升空間。印度印度計(jì)算力綜合發(fā)展水平得分達(dá)到38其中在計(jì)算能力方印度AI計(jì)算和邊緣計(jì)算發(fā)展實(shí)現(xiàn)較大提移動(dòng)計(jì)算和桌面計(jì)算市場(chǎng)是全球結(jié)構(gòu)性增長(zhǎng)終端市場(chǎng)保有量支出規(guī)模和增速全球領(lǐng)先另印度在存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施方面支出實(shí)現(xiàn)快速增增幅全球第一盡管新冠疫情爆發(fā)一定程度影響了印度計(jì)算力增長(zhǎng)勢(shì)但印度計(jì)算力發(fā)展水平與追趕者陣營(yíng)差距僅為2憑借細(xì)分算力市場(chǎng)的快速發(fā)其整體算力水平在未來(lái)幾年仍具有較大的上升潛有望躋身至追趕者國(guó)家梯隊(duì)。計(jì)算能力是計(jì)算力指數(shù)的核心組成部通過(guò)評(píng)估各類服務(wù)器及終端設(shè)備的數(shù)量和投入占比來(lái)反映不同國(guó)家在算力投入上的整體水平和側(cè)重點(diǎn)本年度國(guó)家計(jì)算能力子項(xiàng)評(píng)估在通用計(jì)算能AI計(jì)算能科學(xué)計(jì)算能力和終端計(jì)算能力之新增邊緣計(jì)算能以求更全面地展現(xiàn)各國(guó)計(jì)算能力的算力形態(tài)和發(fā)展層次。數(shù)據(jù)來(lái)源數(shù)據(jù)來(lái)源IDC2021起步者追趕者領(lǐng)跑者邊緣計(jì)算終端計(jì)算805641高性能計(jì)算智能計(jì)算通用計(jì)010203040506070計(jì)算能力子項(xiàng)評(píng)估8090計(jì)隨著全球各國(guó)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型加算力需求激應(yīng)用場(chǎng)景愈發(fā)復(fù)雜多元人工智能引入了全模算法結(jié)構(gòu)日益復(fù)雜參數(shù)和樣本規(guī)模擴(kuò)大的趨勢(shì)并未減尤其是訓(xùn)練對(duì)計(jì)算資源的消耗計(jì)續(xù)增且AI訓(xùn)練和泛在化的推理場(chǎng)景對(duì)數(shù)值精度和算力水平各不相從算力芯片類型系統(tǒng)架構(gòu)和發(fā)展范式等各個(gè)層面影響算力市場(chǎng)的供需格領(lǐng)域?qū)Ｓ眯酒珹I服務(wù)器智能計(jì)算中心等成為市場(chǎng)關(guān)注重點(diǎn)另大量的邊緣場(chǎng)景長(zhǎng)尾需求尚未得到滿面向邊緣計(jì)算的硬件軟件服務(wù)和通信基礎(chǔ)設(shè)施投資正在加邊緣計(jì)算從產(chǎn)品形態(tài)到底層架構(gòu)都在走向多樣定制服務(wù)器產(chǎn)品或成為邊緣計(jì)算礎(chǔ)架構(gòu)的主力軍。受到新冠疫情爆發(fā)及結(jié)構(gòu)性經(jīng)濟(jì)發(fā)展失衡等因素影，多個(gè)國(guó)家服務(wù)器整體支出規(guī)模出現(xiàn)下但大部分國(guó)家依然維持了邊緣計(jì)算領(lǐng)域的高速增長(zhǎng)。邊緣計(jì)算創(chuàng)新并拓展了核心數(shù)據(jù)中心的功能和范已經(jīng)成為驅(qū)動(dòng)全球企業(yè)級(jí)基礎(chǔ)架構(gòu)市場(chǎng)增長(zhǎng)的重要力量本年度研究顯15個(gè)國(guó)家在邊緣計(jì)算能力發(fā)展水平上普遍取得提除中美兩國(guó)表現(xiàn)較為突出德國(guó)英國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家加大邊緣計(jì)算布局力發(fā)展節(jié)奏明顯快于發(fā)展中國(guó)家作為平臺(tái)型技邊緣計(jì)算為5G物聯(lián)網(wǎng)機(jī)器人人工智能等新興技術(shù)提供重要的承載能力IDC預(yù)計(jì)未來(lái)5全球?qū)吘壩恢玫乃懔ν顿Y增長(zhǎng)速度將遠(yuǎn)快于核心位到2025全球邊緣計(jì)算服務(wù)器支出占總體服務(wù)器比重將從14.4%提升到24.9%。邊緣計(jì)算的價(jià)值在于從物理空間上將計(jì)算資源移動(dòng)到數(shù)據(jù)創(chuàng)建的位，從而大幅提高了獲取數(shù)據(jù)洞察價(jià)值的效并在核心IT環(huán)境之外實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程和決策智能的即時(shí)啟用根據(jù)IDC全球邊緣支出指企業(yè)和服務(wù)提供商在邊緣解決方案硬件軟件和服務(wù)上的支出預(yù)計(jì)將在未來(lái)幾年保持高速增到2025年將達(dá)到近2740億美元。歐洲國(guó)家重點(diǎn)通過(guò)行業(yè)價(jià)值鏈重構(gòu)強(qiáng)需求用例探索以及宏觀性戰(zhàn)略引導(dǎo)提升邊緣計(jì)算區(qū)域競(jìng)爭(zhēng)力。歐洲國(guó)家和企業(yè)將邊緣計(jì)算視為整個(gè)歐洲數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力近年來(lái)不斷加速邊緣計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施部近30%的歐洲企業(yè)計(jì)劃在未來(lái)兩年內(nèi)開(kāi)始使用邊緣計(jì)算技交通/物制造和能源是領(lǐng)先的行業(yè)門部分企業(yè)已經(jīng)越過(guò)試驗(yàn)進(jìn)入成熟部署階段分布式是邊緣計(jì)算的本征特面向特定的用例場(chǎng)跨行業(yè)和跨系統(tǒng)協(xié)同是影響邊緣計(jì)算部署的重要因素歐洲電信運(yùn)營(yíng)

商解決方案供應(yīng)商和垂直行業(yè)企業(yè)加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)協(xié)作及業(yè)務(wù)能力整以持續(xù)完善的生態(tài)體系建設(shè)向千行百業(yè)賦能成功在德國(guó)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛跨運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)的無(wú)縫切有效保障碰撞警告系統(tǒng)等關(guān)鍵移動(dòng)業(yè)務(wù)的連續(xù)性質(zhì)量在多個(gè)垂直行歐洲企業(yè)積極挖掘和實(shí)踐強(qiáng)需求應(yīng)用場(chǎng)如零售行業(yè)的用戶購(gòu)物行為實(shí)時(shí)分析復(fù)雜任務(wù)管理后臺(tái)流程和運(yùn)營(yíng)的自動(dòng)醫(yī)療行業(yè)的AR輔助手術(shù)和遠(yuǎn)程成像診斷等另以滿足歐洲企業(yè)和公共管理部門對(duì)敏感類別數(shù)據(jù)處理的剛性需求為目歐盟成立了工業(yè)數(shù)據(jù)邊緣和云聯(lián)作為歐洲數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的重要組成部旨在提高歐洲在工業(yè)數(shù)據(jù)方面的領(lǐng)導(dǎo)地位。AI計(jì)算反映一國(guó)最前沿的計(jì)算能中國(guó)AI計(jì)算發(fā)展水平快速提升。AI計(jì)算正在不斷拓展能力范從互聯(lián)網(wǎng)業(yè)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型到基礎(chǔ)研究都在發(fā)揮重要價(jià)具備AI能力的企業(yè)也將更有競(jìng)爭(zhēng)力綜合15個(gè)國(guó)家來(lái)AI算力支出占總算力支出從2016年的9%增加到了12預(yù)計(jì)到2025年將達(dá)到25其中國(guó)的拉動(dòng)作用最為顯過(guò)去5年15個(gè)國(guó)家AI算力支出的增長(zhǎng)近60%來(lái)自中國(guó)作為新興產(chǎn)過(guò)去幾年中國(guó)AI算力市場(chǎng)實(shí)現(xiàn)高速發(fā)在包括基礎(chǔ)理論計(jì)算芯片/系統(tǒng)算法模型/編程框架行業(yè)賦能解決方案等層面均取得了長(zhǎng)足的進(jìn)但也存在底層技術(shù)研發(fā)與實(shí)際需求脫節(jié)現(xiàn)理論和實(shí)踐存在一定鴻溝隨著數(shù)字化發(fā)展不斷深A(yù)I算力的產(chǎn)品能力工程化落地效率為客戶產(chǎn)生實(shí)際價(jià)值已經(jīng)成為評(píng)判算力產(chǎn)品的重要標(biāo)準(zhǔn)。計(jì)算效率體現(xiàn)了一國(guó)目前的計(jì)算力利用水部分國(guó)家由于在云計(jì)算等方面的采用率較對(duì)于計(jì)算能力的挖掘也更加有效計(jì)算效率評(píng)估集中在針對(duì)各個(gè)國(guó)家的云計(jì)算普及新技術(shù)應(yīng)用率以及CP內(nèi)存儲(chǔ)資源的使用率上。數(shù)據(jù)來(lái)源數(shù)據(jù)來(lái)源IDC2021起步者追趕者領(lǐng)跑者云計(jì)算滲透率新技術(shù)滲透率存儲(chǔ)利用率內(nèi)存利用率CPU利用率0102030405060708090計(jì)算效率子項(xiàng)評(píng)估面向云計(jì)算的基礎(chǔ)架構(gòu)支出持續(xù)增起步者國(guó)家在云計(jì)算的整體投入比例較低。云計(jì)算是企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中彌補(bǔ)傳統(tǒng)架構(gòu)局限性并提高計(jì)算效率的理想解決方云計(jì)算滲透率很大程度上影響了一國(guó)的整體計(jì)算效率經(jīng)過(guò)十余年的發(fā)云計(jì)算已經(jīng)從1.0時(shí)代進(jìn)入到以多云混合云為核心的2.0時(shí)在基礎(chǔ)架構(gòu)支出的細(xì)分市場(chǎng)中可以看雖然傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心仍然是最大的組成部但公有云和私有云市場(chǎng)明顯具有更高的增且這一趨勢(shì)在未來(lái)幾年仍將延續(xù)本次研究起步者國(guó)家云基礎(chǔ)架構(gòu)投入在整體IT基礎(chǔ)架構(gòu)的平均占比均僅有20.4而領(lǐng)跑者國(guó)家和追趕者國(guó)家的該項(xiàng)平均占比分別達(dá)到60.7%31.7%。

SSD/SCM等新技術(shù)應(yīng)用持續(xù)拓起步者國(guó)家尚有較大發(fā)展空間。從整體市場(chǎng)發(fā)展來(lái)新冠疫情大流行影響下形成的分布式經(jīng)濟(jì)范式轉(zhuǎn)變和云化算力需為SSCM等數(shù)據(jù)存儲(chǔ)新技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)造出積極市場(chǎng)環(huán)出貨量和容量都實(shí)現(xiàn)強(qiáng)勁增且部署在超大規(guī)模/云數(shù)據(jù)中心的存儲(chǔ)容量首次超過(guò)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心從地理分布上新技術(shù)采納情況與國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平基本保持一領(lǐng)跑者和追趕者國(guó)家新技術(shù)滲透率平均達(dá)到34.6而起步者國(guó)家僅為22.3%。大數(shù)據(jù)人工智能物聯(lián)網(wǎng)區(qū)塊鏈機(jī)器人等新興技術(shù)的應(yīng)用是未來(lái)IT支出的核心驅(qū)動(dòng)同時(shí)也將在一定程度上反映一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿途C合國(guó)尤其是人工智能和物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用對(duì)國(guó)家以及各行各業(yè)的貢獻(xiàn)十分顯著。數(shù)據(jù)來(lái)源數(shù)據(jù)來(lái)源IDC2021起步者追趕者領(lǐng)跑者機(jī)器人區(qū)塊鏈物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)人工智0102030405060708090應(yīng)用水平子項(xiàng)評(píng)估此次評(píng)估中國(guó)和美國(guó)人工智能應(yīng)用總支出處在最前分別達(dá)到34.7%和27.9%的高速增并有望在未來(lái)5年維持這樣的增長(zhǎng)水平。人工智能是國(guó)家戰(zhàn)略前沿技全球各國(guó)加大對(duì)人工智能的布局力度。日本政府為了更好地實(shí)Socity5.的暢出臺(tái)了一系列相關(guān)政策以促進(jìn)人工智能的技術(shù)發(fā)展和社會(huì)應(yīng)第2期戰(zhàn)略性創(chuàng)新推進(jìn)計(jì)劃SI人工智能技術(shù)戰(zhàn)等法國(guó)政府出人工智能國(guó)家戰(zhàn)新計(jì)以提高法國(guó)人工智能競(jìng)爭(zhēng)使法國(guó)成為嵌入式人工智能和可信人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)加快人工智能在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的應(yīng)在原有基礎(chǔ)上追加投資22億歐重點(diǎn)明確了人工智能在醫(yī)療保環(huán)交通和國(guó)防

4個(gè)方面的應(yīng)用中國(guó)政府高度重視以人工智能為代表的新一代信息通信技術(shù)發(fā)并將人工智能作十四期間國(guó)家邁向高質(zhì)量發(fā)展的重要抓中國(guó)圍繞人工智能發(fā)布一些列相關(guān)政策文包新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃2018-2020關(guān)于促進(jìn)人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合的指導(dǎo)意》同時(shí)也在多份國(guó)家級(jí)宏觀政策中為人工智能技術(shù)創(chuàng)生態(tài)構(gòu)行業(yè)賦能等方面提出階段性目標(biāo)和任務(wù)。以分布式計(jì)算系統(tǒng)為基大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型在眾多AI任務(wù)中展現(xiàn)出前所未有的性能水不斷刷新業(yè)界對(duì)深度學(xué)習(xí)模型能力邊界的預(yù)期目通過(guò)微調(diào)大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型來(lái)服務(wù)于特定下游AI任，而不是從頭開(kāi)始進(jìn)行模型訓(xùn)已經(jīng)逐步成為業(yè)內(nèi)共識(shí)伴隨著應(yīng)用場(chǎng)景的不斷豐數(shù)據(jù)量飛速增，大模型或許成為規(guī)?；瘎?chuàng)新的基礎(chǔ)全球各國(guó)AI企業(yè)都在大力布局大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型技術(shù)開(kāi)發(fā)及其商業(yè)化在美OpenA谷微臉書等機(jī)構(gòu)形成了G-SwichansormeM-NG等千億或萬(wàn)億參數(shù)量的大模型在中浪中科阿里達(dá)摩院等陸續(xù)推出源1.紫東太M6等其浪潮源1.巨量模參數(shù)量和數(shù)據(jù)集分別達(dá)到2457億和5000G相比于美國(guó)G-源1.0參數(shù)集規(guī)模高40訓(xùn)練數(shù)據(jù)集規(guī)模領(lǐng)先近10倍大模型是通過(guò)大算力和大數(shù)據(jù)相結(jié)合得以實(shí)現(xiàn)將收集到的海量信通過(guò)強(qiáng)大的算力支撐與訓(xùn)而得出的基礎(chǔ)的具有通用性的綜合的大模型這些特性可以使人工智能具備處理語(yǔ)言視覺(jué)機(jī)器人推理人際互動(dòng)等各類相關(guān)任務(wù)的能力因此這類模型將賦能各行各加快傳統(tǒng)行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)在法醫(yī)教育等領(lǐng)域都會(huì)帶來(lái)積極影響。人工智能商業(yè)價(jià)值獲得廣泛認(rèn)全球AI應(yīng)用支出快速增中國(guó)市場(chǎng)表現(xiàn)最為突出。中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用在過(guò)去5年間已經(jīng)取得顯著的成AI支出規(guī)模和增速都處于全球前行業(yè)用戶對(duì)于AI價(jià)值的認(rèn)知技術(shù)供應(yīng)商在AI落地的方法論與實(shí)踐面日趨成在制造中國(guó)企業(yè)將AI技術(shù)融入到到產(chǎn)品生產(chǎn)流程加工工藝優(yōu)化等環(huán)如工業(yè)質(zhì)檢/巡檢等業(yè)視覺(jué)智能技術(shù)在汽車半導(dǎo)體和基礎(chǔ)電子等行業(yè)應(yīng)用落地較企業(yè)正在通過(guò)AI算力投入降低傳統(tǒng)質(zhì)檢人力成提高良品率并降低漏檢率南非企業(yè)在積極嘗試人工智能技農(nóng)業(yè)作為南非的支柱產(chǎn)業(yè)之創(chuàng)新技術(shù)對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和改善大型農(nóng)業(yè)社區(qū)的生計(jì)越來(lái)越重

要美國(guó)將大量的人工智能技術(shù)應(yīng)用于遺傳綜合癥肺癌乳腺瘤創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙等多種疾病的治療和診，同時(shí)還利用其進(jìn)行蛋白質(zhì)折疊體結(jié)構(gòu)的研究抗菌耐藥性基因的檢測(cè)和識(shí)別以及新藥的開(kāi)發(fā)韓國(guó)各大醫(yī)院也正在戰(zhàn)略性地設(shè)立自己的影像大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)借助AI技術(shù)準(zhǔn)確解讀醫(yī)學(xué)影協(xié)助醫(yī)師從超過(guò)10萬(wàn)張的X光照片中準(zhǔn)確診斷乳癌和肺結(jié)并利用組織切片的影像認(rèn)識(shí)譯碼疾病人工智能技術(shù)將助力全球傳統(tǒng)企業(yè)的轉(zhuǎn)型升隨著人工智能底層技術(shù)的開(kāi)源傳統(tǒng)企業(yè)將加快掌握人工智能技術(shù)并依托其積累的行業(yè)數(shù)據(jù)資實(shí)現(xiàn)人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合。IDC預(yù)到2024全球人工智能軟件平臺(tái)市場(chǎng)將增長(zhǎng)到134億美復(fù)合年增長(zhǎng)率為31.1%工智能軟件平臺(tái)將進(jìn)一步促進(jìn)人工智能模型和應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)軟件的增長(zhǎng)來(lái)自于對(duì)話技自然語(yǔ)言處圖像和視頻分深度學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)分析等技術(shù)的采用。數(shù)據(jù)中心體能耗水存儲(chǔ)/網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施支持在宏觀層面為計(jì)算能計(jì)算效率和應(yīng)用水平提供保障在國(guó)家算力的基礎(chǔ)設(shè)施支持方本年度研究重點(diǎn)評(píng)估了數(shù)據(jù)中心數(shù)量軟件及服務(wù)數(shù)據(jù)中心PUE存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施等相關(guān)因素。數(shù)據(jù)來(lái)源數(shù)據(jù)來(lái)源IDC2021起步者追趕者領(lǐng)跑者網(wǎng)絡(luò)設(shè)存儲(chǔ)設(shè)軟件及服數(shù)據(jù)中心PUE數(shù)據(jù)中心規(guī)模0102030405060708090基礎(chǔ)設(shè)施支持子項(xiàng)評(píng)估數(shù)據(jù)中心是國(guó)家各產(chǎn)業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基本保一國(guó)數(shù)據(jù)中心規(guī)模及能效水平將會(huì)影響未來(lái)算力水平的發(fā)展進(jìn)程。領(lǐng)跑者國(guó)家陣營(yíng)超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的規(guī)模優(yōu)勢(shì)十分突合計(jì)體量在15個(gè)國(guó)家中占比超過(guò)50美國(guó)依然是擁有超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心最多的國(guó)家?guī)缀跏侵袊?guó)的四主要得益于亞馬遜谷歌微軟等全球頭部云計(jì)算和互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施的持續(xù)建設(shè)在云計(jì)算持續(xù)快速發(fā)展以及新基建政策的推動(dòng)中國(guó)超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心數(shù)量展現(xiàn)出較好增長(zhǎng)勢(shì)為國(guó)家整體數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)字技術(shù)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合提供堅(jiān)強(qiáng)的后盾同中國(guó)積極發(fā)揮體制機(jī)制優(yōu)對(duì)數(shù)據(jù)中心建設(shè)進(jìn)行國(guó)家層面的一體化布相繼發(fā)“十四五國(guó)家數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃“十四五國(guó)家信息化規(guī)劃《關(guān)于加快構(gòu)建全國(guó)一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系的指導(dǎo)意見(jiàn)《全國(guó)一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系算力樞紐實(shí)施方案《新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃2021-2023等政加快構(gòu)建算力算法數(shù)據(jù)應(yīng)用資源協(xié)同的全國(guó)一體化大數(shù)據(jù)中心體系中國(guó)將建設(shè)全國(guó)一體化算力網(wǎng)絡(luò)國(guó)家樞紐節(jié)點(diǎn)作為重統(tǒng)籌建設(shè)面向區(qū)塊鏈和人工智能的的算力和算法中引導(dǎo)全國(guó)數(shù)據(jù)中心適度集聚集約綠色發(fā)展中國(guó)計(jì)劃分兩批在8個(gè)地區(qū)建設(shè)全國(guó)一體化算力網(wǎng)絡(luò)國(guó)家樞紐節(jié)并樞紐節(jié)點(diǎn)內(nèi)規(guī)劃設(shè)立10個(gè)數(shù)據(jù)中心集劃定了物理邊并明確了綠色節(jié)上架率等發(fā)展目標(biāo)另面向AI應(yīng)用對(duì)算力的龐大需政府層面推動(dòng)智能計(jì)算中心有序發(fā)打造智能算力通用算法和開(kāi)發(fā)平臺(tái)一體化的新型智能基礎(chǔ)設(shè)主要面向政務(wù)服務(wù)智慧城市智能制造自動(dòng)駕駛語(yǔ)言智能等重點(diǎn)新興領(lǐng)域企業(yè)層面積極構(gòu)建集約高效的智能計(jì)算中心這一新型算力生產(chǎn)供給形態(tài)以南京智能計(jì)算中心為已運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)的AI計(jì)算性能達(dá)每秒80億億僅南京當(dāng)?shù)乜膳c算力中心構(gòu)成生態(tài)的企業(yè)就超過(guò)300核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過(guò)60億帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模近800億元。

在基礎(chǔ)架構(gòu)能效水平方越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始采用模塊化數(shù)據(jù)中液體冷卻等技術(shù)降低數(shù)據(jù)中心PUE同時(shí)利用大數(shù)據(jù)挖掘與分析人工智能技術(shù)或虛擬仿真技術(shù)進(jìn)行能效管理根據(jù)最新研究結(jié)包括美國(guó)德國(guó)、英國(guó)法國(guó)澳大利亞加拿大等發(fā)達(dá)國(guó)家計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的能效水平在15個(gè)國(guó)家中普遍表現(xiàn)更平均PUE達(dá)到1.4美國(guó)谷歌公司的電力消耗幾乎占據(jù)全球0.01多年來(lái)致力于將可持續(xù)性納入公司運(yùn)營(yíng)提升基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)行效率并降低數(shù)據(jù)中心碳排放谷歌是全球最大的非公共事業(yè)門類的可再生能源企業(yè)買僅在歐洲就運(yùn)營(yíng)著13個(gè)可再生能源項(xiàng)目前谷歌數(shù)據(jù)中心PUE平均水平已經(jīng)達(dá)到1.1。數(shù)據(jù)中心是提供云服務(wù)連接和應(yīng)用的平是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要組成部這些因素要求在網(wǎng)絡(luò)計(jì)算和存儲(chǔ)方面對(duì)IT進(jìn)行重新架并將加速企業(yè)從本地部署向云和混合數(shù)據(jù)中心的轉(zhuǎn)為這些設(shè)施創(chuàng)造一個(gè)強(qiáng)大且不斷增長(zhǎng)的市場(chǎng)因超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心開(kāi)發(fā)的建設(shè)熱潮在很大程度上歸因于最終用戶對(duì)數(shù)字產(chǎn)品和服務(wù)的需求激阿里巴巴AWS谷歌微軟和騰訊等云服務(wù)提供商已承諾在未來(lái)五年內(nèi)建設(shè)數(shù)百座新設(shè)施與此同發(fā)展中國(guó)家的國(guó)家電信公司在總體市場(chǎng)中表現(xiàn)良電信運(yùn)營(yíng)商在提供最后一英里數(shù)據(jù)中心服務(wù)方面發(fā)揮著重要作物聯(lián)網(wǎng)I移動(dòng)設(shè)備智慧城市智能家居和大量居家辦公的人群正在推動(dòng)對(duì)邊緣數(shù)據(jù)中心的需求IDC預(yù)到2025全球數(shù)據(jù)中心的市場(chǎng)平均增長(zhǎng)率將達(dá)到10%。與此同數(shù)據(jù)中心的增長(zhǎng)將帶來(lái)能耗環(huán)境和氣候的挑未超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心將發(fā)揮舉足輕重的作用超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心能夠提供足夠且價(jià)格合理的計(jì)算能以滿足企業(yè)變革和創(chuàng)新的需由于效率更，超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心將極大的提高能源使用更好的實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心發(fā)展的可持續(xù)性除此之超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心還可以更高效地機(jī)進(jìn)行工作負(fù)載分配和自動(dòng)化運(yùn)維更好地開(kāi)發(fā)和實(shí)施可再生能源和水資源利用等優(yōu)推動(dòng)數(shù)據(jù)中心現(xiàn)代化建設(shè)。gnlsg數(shù)據(jù)和智能代表著創(chuàng)造不可估量的價(jià)值的獨(dú)特機(jī)來(lái)自物聯(lián)網(wǎng)移動(dòng)設(shè)備和其他邊緣設(shè)備的實(shí)時(shí)數(shù)結(jié)合歷史數(shù)企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)和全球信使得數(shù)據(jù)量以前所未有的速度高速增長(zhǎng)數(shù)據(jù)與人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)正在不斷結(jié)越來(lái)越多的企業(yè)把人工智能應(yīng)用部署從過(guò)去的核心-端擴(kuò)展至核心-邊緣-端實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值最大化在這個(gè)趨勢(shì)，行業(yè)用戶正在加大以人工智能算力為代表的算力投評(píng)估發(fā)對(duì)于算力投入較大的行業(yè)同樣在新技術(shù)的應(yīng)用上投入靠其中互聯(lián)網(wǎng)金融和制造在算力投資和AI投資中均位前列算力作為全球企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基石任重道不僅是各行業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的硬實(shí)還將擔(dān)當(dāng)重塑行業(yè)的使命。本次是連續(xù)第二年進(jìn)行全球行業(yè)計(jì)算力水平評(píng)綜合考量了各個(gè)行業(yè)的通用算力投入AI算力投入邊緣算力投入、新興技術(shù)應(yīng)用成熟度等因基于最新的數(shù)據(jù)和針對(duì)最終用戶的調(diào)全球算力投資行業(yè)分布如下圖所示整體來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)依然在全球算力水平中領(lǐng)先于其他傳統(tǒng)行OP5行業(yè)還包括金融制造電信和政其中金融超過(guò)制排名第二。數(shù)據(jù)來(lái)源數(shù)據(jù)來(lái)源IDC2021交通 能源事業(yè)公共醫(yī)療 媒體 教育批發(fā)零售/0 互聯(lián)網(wǎng) 金融 制造 電信 政府 服務(wù)1042 42 26 3383 2 12 0 70 70605040302080 53全球行業(yè)計(jì)算力水平評(píng)估90過(guò)去幾金融都在不斷加大算力的投尤其是用于人工智能應(yīng)用場(chǎng)景的異構(gòu)計(jì)算服務(wù)器的投入疫情之大部分金融機(jī)構(gòu)面臨收益率降壞賬率增加的挑也促使其加速對(duì)于智能化平臺(tái)的建提升風(fēng)險(xiǎn)管控能并進(jìn)一步創(chuàng)新服務(wù)模式從本次研究結(jié)果來(lái)金融業(yè)在計(jì)算能力和以人工智能大數(shù)據(jù)為代表的應(yīng)用總投入增長(zhǎng)速度均高于制造尤其在人工智能應(yīng)用的投入在2021年比增長(zhǎng)超過(guò)20占全球人工智能總支出的四分之一左在計(jì)算能力水平評(píng)估上也超過(guò)制排名升至第二。作為數(shù)字原生的企互聯(lián)網(wǎng)對(duì)于云計(jì)算大數(shù)據(jù)人工智能等新興技術(shù)的采用最為開(kāi)放領(lǐng)先于其他傳統(tǒng)行業(yè)首互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)對(duì)于云的態(tài)度相比傳統(tǒng)行業(yè)更加積極目前幾乎所有的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都已經(jīng)采用了云計(jì)主要驅(qū)動(dòng)力來(lái)自對(duì)彈性的計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)的需尤其在電子商務(wù)視頻類云游戲等應(yīng)用根據(jù)IDC數(shù)據(jù)統(tǒng)，2021互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)采購(gòu)的IT基礎(chǔ)架構(gòu)超過(guò)九成被應(yīng)用于云計(jì)算部署方而這一占比在其他傳統(tǒng)行業(yè)還不到五成除此之互聯(lián)網(wǎng)與人工智能大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)的結(jié)合也催生了對(duì)海量計(jì)算能力的需求根據(jù)本次報(bào)告的數(shù)據(jù)顯互聯(lián)網(wǎng)在全球人工智能大數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng)區(qū)塊鏈這幾項(xiàng)應(yīng)用支出的占比均處在前列目從互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心的體量來(lái)中國(guó)和美國(guó)依然處在第一梯中美兩國(guó)的數(shù)據(jù)中心服務(wù)器保有量占全球整體服務(wù)器保有量六成以近年來(lái)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)在亞太區(qū)的增

長(zhǎng)頗為突這主要源于疫情之后在線需求的增以及亞太地區(qū)經(jīng)濟(jì)的復(fù)蘇與中國(guó)過(guò)去兩年類超大規(guī)模云服務(wù)提供無(wú)論是本地還是全球的超大規(guī)模云服務(wù)提供商均加大數(shù)據(jù)中心的部更多中小企業(yè)青睞于采用訂閱云服務(wù)的方式根據(jù)IDC統(tǒng)2021年全球服務(wù)器支出接近三成來(lái)自于互聯(lián)網(wǎng)行預(yù)計(jì)這一趨勢(shì)仍將持續(xù)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)電信走在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一憑借新一代信息通信技術(shù)成為賦能諸多行業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化發(fā)展中堅(jiān)力量隨著5云計(jì)算等技術(shù)的落電信運(yùn)營(yíng)商對(duì)內(nèi)面臨著業(yè)務(wù)增長(zhǎng)壓需要更好地支撐BSS系統(tǒng)以期增加客戶黏性優(yōu)化OSS系統(tǒng)來(lái)提升運(yùn)維效率等對(duì)外需要為智慧交智慧零車聯(lián)游戲娛AR/VR應(yīng)

用等增值業(yè)務(wù)提供支撐不論內(nèi)新創(chuàng)建數(shù)據(jù)的飛速增長(zhǎng)以及越來(lái)越多的數(shù)據(jù)創(chuàng)新的業(yè)務(wù)場(chǎng)景對(duì)數(shù)據(jù)快訪問(wèn)的需求凸無(wú)一不要求電信運(yùn)營(yíng)商的數(shù)據(jù)中心承擔(dān)數(shù)據(jù)高并發(fā)低延遲傳輸保證業(yè)務(wù)永續(xù)的能這對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施的性能和穩(wěn)定性提出超高要求。研究發(fā)目前電信運(yùn)營(yíng)商的設(shè)備很多都存在老化過(guò)保的問(wèn)設(shè)備故障率高性能不足等問(wèn)題凸顯且傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心占地多能耗高維保費(fèi)用高帶來(lái)高昂的OPEX費(fèi)用支出面對(duì)關(guān)鍵業(yè)務(wù)并發(fā)量的增如計(jì)費(fèi)、CRM等業(yè)務(wù)對(duì)計(jì)算和需求量的急劇增電信運(yùn)營(yíng)商對(duì)新型IT基礎(chǔ)設(shè)施的采購(gòu)意愿增期待借助提供高效的算力可加速老舊設(shè)備整合替實(shí)現(xiàn)IT系統(tǒng)的現(xiàn)代化改同時(shí)大幅優(yōu)化基礎(chǔ)架構(gòu)投讓電信行業(yè)可以從容面對(duì)業(yè)務(wù)增保證業(yè)務(wù)增效。隨著移動(dòng)互聯(lián)場(chǎng)景的普金融行包含銀行保險(xiǎn)和證券的數(shù)字化業(yè)務(wù)迅猛發(fā)呈現(xiàn)出線上化智能化無(wú)接觸等特?cái)?shù)字銀行個(gè)人財(cái)富管理數(shù)字化借貸全渠道支付等新興金融場(chǎng)景層出不窮隨著數(shù)字化和信息化進(jìn)程的加基礎(chǔ)設(shè)施的高可用性成為金融行業(yè)關(guān)注的重同金融行業(yè)對(duì)業(yè)務(wù)的及時(shí)響應(yīng)需求較，移動(dòng)互聯(lián)業(yè)務(wù)增多和規(guī)模擴(kuò)展高并發(fā)超高峰值場(chǎng)景成高頻化趨勢(shì)發(fā)越來(lái)越多的企業(yè)依賴穩(wěn)定高效安彈性的IT基礎(chǔ)設(shè)施達(dá)成業(yè)務(wù)目標(biāo)和戰(zhàn)略規(guī)劃。從全球范圍來(lái)金融行業(yè)很早便開(kāi)展對(duì)人工智能的使發(fā)展到如今已獲得驗(yàn)證并迅速?gòu)拇笮徒鹑跈C(jī)構(gòu)普惠到中小型金融機(jī)構(gòu)金融機(jī)構(gòu)對(duì)于人工智能的使用主要

集中在智能客服和風(fēng)險(xiǎn)管控兩大方其中智能客服采用時(shí)間較也更為成熟金融對(duì)于智能客服的使用主要集中在人工協(xié)同機(jī)器人問(wèn)答人力服務(wù)以及數(shù)據(jù)與服務(wù)監(jiān)管四大優(yōu)化上金融銀行領(lǐng)域聊天機(jī)器人(Chatbot)智能客服和虛擬助支持用戶通過(guò)文本或語(yǔ)音對(duì)話的形提供精準(zhǔn)個(gè)性化的咨詢和服大大節(jié)省了呼叫中心人工坐席成本通過(guò)自主學(xué)習(xí)用戶喜好與習(xí)精準(zhǔn)識(shí)別潛在需大幅提升用戶粘性及轉(zhuǎn)化率放眼海全球幾大銀包括美國(guó)銀（BOA摩根大（JPMoanChase第一資本銀（CapialOne萬(wàn)事達(dá)（MaerCad運(yùn)通（Amerianxpess全部采用了Chtbt來(lái)優(yōu)化銀行數(shù)字服而國(guó)內(nèi)的幾大國(guó)有銀行和股份商業(yè)銀行也同樣擁抱了智能對(duì)話體讓AI充當(dāng)24×7智能客服或智能投資理財(cái)顧問(wèn)的角色AI客服發(fā)展至語(yǔ)音識(shí)別已由平均55%的識(shí)別率提高到85%以上銀行針對(duì)企業(yè)客戶推出了AI虛擬助以更好滿足客戶資金業(yè)務(wù)結(jié)算的需客戶通過(guò)簡(jiǎn)單咨詢即可獲取賬戶余額等相關(guān)信息AI虛擬助理將在電腦端手機(jī)App以及語(yǔ)音虛擬助理設(shè)備平臺(tái)運(yùn)未來(lái)可能進(jìn)一步開(kāi)發(fā)主動(dòng)功如電話通知延遲支付的客戶。所在的平臺(tái)將囊括電腦所在的平臺(tái)將囊括電腦手機(jī)App以及語(yǔ)音虛擬助理設(shè)為客戶提供了高效且便捷的使用體驗(yàn)。找到相應(yīng)的答案最終這一助理能夠做出主動(dòng)行例如向可能推遲支付的客戶提前打電話通知AI虛擬助理進(jìn)行資金結(jié)算和匯款A(yù)I助理不僅會(huì)從客戶的交流中不斷學(xué)而且會(huì)將獲得的問(wèn)題進(jìn)行歸類總以便很快種的特企業(yè)用戶往往要從門戶多達(dá)1,200多個(gè)網(wǎng)頁(yè)中進(jìn)行查詢翻閱或?qū)С鲑~戶資進(jìn)而獲取賬戶信，摩根大通針對(duì)企業(yè)客戶推出了AI虛擬助以更好滿足客戶資金業(yè)務(wù)結(jié)算的需求由于企業(yè)客戶多賬多幣通?制造業(yè)是實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心支撐力也是全球算力水平最高的傳統(tǒng)行業(yè)之一2021年算力支出占全球12是僅次于金算力投入最大的傳統(tǒng)行業(yè)制造業(yè)在推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程不僅要支撐大型ERP系統(tǒng)運(yùn)還要兼顧物聯(lián)網(wǎng)傳感器等新技術(shù)的應(yīng)用從全球角度來(lái)制造是物聯(lián)網(wǎng)和機(jī)器人兩項(xiàng)新興技術(shù)投入占比最大的行2021制造業(yè)物聯(lián)網(wǎng)支出占全球物聯(lián)網(wǎng)支出37機(jī)器人支出占比超過(guò)60除此之在人工智能大數(shù)據(jù)區(qū)塊鏈等新興技術(shù)使用制造業(yè)也領(lǐng)先于大部分傳統(tǒng)行業(yè)。在實(shí)“智能制造“高端制造的過(guò)程出現(xiàn)了越越多的優(yōu)秀企業(yè)實(shí)以歐洲某大型制造工廠為該

工廠用例實(shí)驗(yàn)室下的新工廠擁有前代工廠兩倍的反應(yīng)速自投產(chǎn)以低價(jià)值任務(wù)的自動(dòng)化已使工廠運(yùn)營(yíng)成本下降了11%從其五大用例獲得的收益來(lái)智工廠從概念到實(shí)現(xiàn)減少了45%的設(shè)計(jì)實(shí)踐全自動(dòng)進(jìn)貨物流減少了29%單個(gè)產(chǎn)品的間接勞動(dòng)力數(shù)字化的在線視覺(jué)化質(zhì)檢減少了17%單產(chǎn)品的間接勞動(dòng)力制程連接和追溯減少了接近100%消除材料使用錯(cuò)誤智能人員匹配提高了3%的OE設(shè)備綜合效率OEE=可用率*表現(xiàn)指數(shù)*質(zhì)量指數(shù)這些收益都離不開(kāi)算力作為支撐中國(guó)制造業(yè)數(shù)字化進(jìn)程雖然相對(duì)較但在龍頭企業(yè)帶動(dòng)下正加速這一進(jìn)并采用了諸多新興技術(shù)例如為現(xiàn)工廠的數(shù)字通過(guò)5G技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備的開(kāi)機(jī)率和作業(yè)率將工廠深度數(shù)字化之再根據(jù)孿生建設(shè)實(shí)工可以大大縮短產(chǎn)品交付周實(shí)現(xiàn)高效運(yùn)轉(zhuǎn)根據(jù)IDC數(shù)據(jù)統(tǒng)2021中國(guó)制造業(yè)IT相關(guān)支出占全球市場(chǎng)的占比已提升至15%左雖然與中國(guó)制造對(duì)全球制造業(yè)所貢獻(xiàn)的接近三成的比重仍有差但未來(lái)五年增速將處于領(lǐng)先位年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)到16.6顯著高于全球其他地預(yù)計(jì)到2025中國(guó)制造業(yè)IT相關(guān)支出占全球市場(chǎng)將達(dá)到20%左右。引入云計(jì)引入云計(jì)大數(shù)工業(yè)互聯(lián)5人工智能和其他技顯著降低了企業(yè)成本。平臺(tái)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析和應(yīng)構(gòu)建其數(shù)據(jù)中間平臺(tái)通過(guò)部署紅旗營(yíng)銷云紅旗智能云項(xiàng)目和數(shù)字雙生技，整個(gè)客戶旅開(kāi)發(fā)了覆蓋用經(jīng)銷市場(chǎng)營(yíng)管理等利益相關(guān)者的統(tǒng)一客戶生態(tài)系統(tǒng)云平并利用該立了一個(gè)基于3D模型的協(xié)作設(shè)計(jì)和仿真平為其制造環(huán)節(jié)建立了一個(gè)5G工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)一汽集團(tuán)還圍繞一汽集團(tuán)保持行業(yè)領(lǐng)先地實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)授產(chǎn)品和生態(tài)系統(tǒng)智能和價(jià)值實(shí)現(xiàn)在研發(fā)過(guò)程一汽集團(tuán)建集團(tuán)“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的美妙旅游為主將其核心業(yè)務(wù)的數(shù)字化價(jià)值和創(chuàng)新融入其內(nèi)部數(shù)字平臺(tái)利用該平中國(guó)汽車工業(yè)的歷史責(zé)任為了確保其地一汽集團(tuán)已經(jīng)將建立數(shù)字化轉(zhuǎn)型(X)作為其核心戰(zhàn)略之一一汽發(fā)了全面的產(chǎn)品陣容作為國(guó)內(nèi)在品牌價(jià)生產(chǎn)規(guī)模和盈利能力方面的領(lǐng)導(dǎo)汽車制造商繼續(xù)承擔(dān)著振興一汽集團(tuán)是中國(guó)最大的汽車制造商之一一汽集團(tuán)憑借60多年的汽車發(fā)為中國(guó)和世界各地的廣大客戶開(kāi)團(tuán)?除了五大行業(yè)之疫情之后醫(yī)療行業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程尤其值得關(guān)注近年以隨著全球人口老齡化趨勢(shì)明，人們對(duì)健康標(biāo)準(zhǔn)不斷提全球的大健康產(chǎn)業(yè)會(huì)在相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)期內(nèi)保持對(duì)生物技術(shù)與制藥醫(yī)療信息化等領(lǐng)域的高投對(duì)IT基礎(chǔ)設(shè)施的采購(gòu)呈現(xiàn)積極增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)。目醫(yī)療行業(yè)數(shù)字化發(fā)展以初現(xiàn)成并初步形成以計(jì)算平臺(tái)為核心的綜合信息系在醫(yī)院范圍內(nèi)部基本形成數(shù)據(jù)互聯(lián)互通區(qū)域協(xié)同分級(jí)診療和健康服務(wù)的體系。

聚焦到場(chǎng)醫(yī)療機(jī)構(gòu)正致力于建立統(tǒng)一的健康信息平希望為患者在區(qū)域內(nèi)以及跨區(qū)域的情況下提供更好的診療服務(wù)隨著5GAIIT云計(jì)算等新技術(shù)的發(fā)展和落大數(shù)據(jù)賦能醫(yī)療行業(yè)智能化升級(jí)將是下一個(gè)發(fā)展目標(biāo)伴隨著醫(yī)院數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深公共應(yīng)用服務(wù)系統(tǒng)臨床信息系統(tǒng)協(xié)作交互系統(tǒng)電子病歷系統(tǒng)等業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)量攀數(shù)據(jù)量增集中管理分享分析數(shù)據(jù)資源的需求愈加明加大算力的投入可有效保障業(yè)務(wù)系統(tǒng)運(yùn)提高關(guān)鍵業(yè)務(wù)運(yùn)行能力和連續(xù)幫助醫(yī)院更從容應(yīng)對(duì)就診高峰時(shí)段系統(tǒng)響應(yīng)需提高系統(tǒng)高可用性和高安全能力此通過(guò)梳理系統(tǒng)架建立更為聯(lián)動(dòng)的數(shù)據(jù)關(guān)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通高效協(xié)可提升醫(yī)療信息化水支撐數(shù)據(jù)架為患者提供更順暢的就醫(yī)體驗(yàn)提供堅(jiān)實(shí)基為醫(yī)院大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)核心系統(tǒng)運(yùn)以及公共衛(wèi)生和社區(qū)治理等應(yīng)用場(chǎng)景提供有效支撐。時(shí)時(shí)預(yù)計(jì)到2022將再節(jié)約2.5萬(wàn)個(gè)工作小投資回報(bào)率超過(guò)300%。了眾多數(shù)字技開(kāi)發(fā)了一種適合后疫情時(shí)代的工作模式到目前為該項(xiàng)目為團(tuán)隊(duì)節(jié)省了4500個(gè)工作小通過(guò)智能流程自動(dòng)化項(xiàng)強(qiáng)生醫(yī)療制定了新的戰(zhàn)以應(yīng)對(duì)后疫情時(shí)代急劇增長(zhǎng)業(yè)務(wù)量強(qiáng)生創(chuàng)造性地整合和領(lǐng)域的生產(chǎn)并在業(yè)務(wù)中實(shí)現(xiàn)高效的人機(jī)協(xié)作。為了解決這一難強(qiáng)生醫(yī)療采用了智能自動(dòng)化光學(xué)字符識(shí)別業(yè)務(wù)分析等先進(jìn)的數(shù)字技以提高跨部門企業(yè)在市場(chǎng)切入分銷商管理和內(nèi)部運(yùn)營(yíng)方面面臨各種挑戰(zhàn)傳統(tǒng)的人工操作模式使業(yè)務(wù)需求難以滿足。開(kāi)放手術(shù)心電骨科整形外科以及其他醫(yī)療設(shè)備在后疫情時(shí)隨著醫(yī)療器械行業(yè)對(duì)批量采購(gòu)的持續(xù)需強(qiáng)生醫(yī)療致力于為患者提供優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品和服并致力于引進(jìn)最新的醫(yī)療技術(shù)和設(shè)備主要產(chǎn)品應(yīng)用于微創(chuàng)LG2021-2022全球計(jì)算力指數(shù)評(píng)估報(bào)告tet數(shù)據(jù)來(lái)源IDC2021計(jì)算力指數(shù)80 9070605040起步者國(guó)追趕者國(guó)家領(lǐng)跑者國(guó)家韓國(guó)巴西印度澳大利加拿大30俄羅斯馬來(lái)西亞南非2000日本法國(guó)數(shù)據(jù)來(lái)源IDC2021計(jì)算力指數(shù)80 9070605040起步者國(guó)追趕者國(guó)家領(lǐng)跑者國(guó)家韓國(guó)巴西印度澳大利加拿大30俄羅斯馬來(lái)西亞南非2000日本法國(guó)英國(guó)德國(guó)意大利100005000中國(guó)15000美國(guó)20000GDS$）25000計(jì)算力指數(shù)與GDP回歸分析趨勢(shì)評(píng)估結(jié)果顯十五個(gè)重點(diǎn)國(guó)家的計(jì)算力指數(shù)平均每提高1國(guó)家的數(shù)字經(jīng)濟(jì)和GDP將分別增3.5‰和1.8預(yù)計(jì)該趨勢(shì)在2021-2025年將繼續(xù)保持同通過(guò)針對(duì)不同梯隊(duì)國(guó)家的計(jì)算力指數(shù)和GDP進(jìn)行進(jìn)一步的回歸分析研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)一個(gè)國(guó)家的計(jì)算力指數(shù)達(dá)到40分以上國(guó)家的計(jì)算力指數(shù)每提升1其對(duì)于GDP增長(zhǎng)的推動(dòng)力將增加到1.5而當(dāng)計(jì)算力指數(shù)達(dá)到60分以上國(guó)家的計(jì)算力指數(shù)每提升1其對(duì)于GDP增長(zhǎng)的推動(dòng)力將提高到3.0對(duì)經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)作用變得更加顯著。前文中提計(jì)算力指數(shù)的增加很大程度上得益于計(jì)算能力和新興技術(shù)的應(yīng)用水即當(dāng)算力投入在底層為新興技術(shù)應(yīng)用發(fā)展提供基本保障的同也被新興技術(shù)應(yīng)用帶來(lái)的需求進(jìn)一步拉從而使整體經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)呈現(xiàn)倍增效益。數(shù)字經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)GDP增長(zhǎng)1.8‰數(shù)據(jù)來(lái)源IDC2021平均每提高1點(diǎn)基礎(chǔ)設(shè)施支計(jì)算能力計(jì)算效率應(yīng)用水平計(jì)算力的經(jīng)濟(jì)影響在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)算力已經(jīng)成為拉動(dòng)國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的核心引擎從以上的定量分析可以看一個(gè)國(guó)家算力的提升對(duì)其經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)作用十分顯且計(jì)算力指數(shù)越提升作用越明顯基于本研究嘗試構(gòu)建經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型來(lái)刻畫算力與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)并進(jìn)一步分析算力對(duì)一國(guó)長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論關(guān)注的核心在于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的力量源研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響因素及其作用機(jī)制新古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論認(rèn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是勞動(dòng)和資本投入的函技術(shù)進(jìn)步的作用是外生的假定科技水平不經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)將隨著勞動(dòng)和資本投入量的增長(zhǎng)而增長(zhǎng)但后來(lái)的經(jīng)濟(jì)實(shí)踐顯示勞動(dòng)和資本數(shù)量的穩(wěn)定增長(zhǎng)并不能帶來(lái)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增因?yàn)閯趧?dòng)和資本等要素投入存在著邊際收益遞減效應(yīng)。隨著經(jīng)濟(jì)實(shí)踐中創(chuàng)新的作用越來(lái)越重技術(shù)進(jìn)步因素進(jìn)入理論發(fā)展的視由此催生出內(nèi)生增長(zhǎng)理論其核

心思想認(rèn)經(jīng)濟(jì)能夠不依賴外力推動(dòng)實(shí)現(xiàn)持續(xù)增，內(nèi)生的技術(shù)進(jìn)步是保證經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)的決定因素而諸多經(jīng)濟(jì)體發(fā)展歷程與理論研究也表推動(dòng)經(jīng)濟(jì)持續(xù)增實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變均離不開(kāi)技術(shù)進(jìn)步。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)算力是一種全新的技術(shù)進(jìn)步力帶來(lái)巨大的技術(shù)變革與賦能作因我們將算力作為一種關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)步因進(jìn)而構(gòu)建內(nèi)生增長(zhǎng)?？坍嬎懔εc經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)從理論層面探討算力對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用機(jī)理和影響推進(jìn)。技術(shù)革命帶來(lái)新的生產(chǎn)催生新的經(jīng)濟(jì)形態(tài)一系列新興信息數(shù)字技術(shù)的興起與廣泛應(yīng)造就了具有高創(chuàng)新性強(qiáng)滲透性廣覆蓋性特征的數(shù)字經(jīng)濟(jì)這種以數(shù)據(jù)資源作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)作為重要體以信息通信技術(shù)的有效使用作為效率提升和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的新興經(jīng)濟(jì)形態(tài)的發(fā)展水正日漸成為國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力的重要標(biāo)志。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展進(jìn)程中數(shù)據(jù)要素構(gòu)成核心生產(chǎn)要在所有產(chǎn)業(yè)部門的競(jìng)爭(zhēng)力中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用世界各國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模在經(jīng)濟(jì)中的比重持續(xù)增，全球信息數(shù)據(jù)量增速驚進(jìn)而帶來(lái)超大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)計(jì)算需求的迅猛增長(zhǎng)在此背景之算力作為一種新技術(shù)進(jìn)步因素脫穎而出成為挖掘數(shù)據(jù)要素價(jià)推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心支撐力和驅(qū)動(dòng)力全球范圍內(nèi)算力需求與數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)出雙向循環(huán)式提升的局面正在形成。立足于我們嘗試以建構(gòu)一個(gè)簡(jiǎn)化模型的方式來(lái)刻畫算力對(duì)國(guó)家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響作用首在模型的設(shè)定我們用投資于算力的資本總量作為衡量計(jì)算力的替代指標(biāo)其我們建立一個(gè)只列入算力資本和

傳統(tǒng)物質(zhì)資本兩大投入要求的簡(jiǎn)化模型這里的算力資本主要指與計(jì)算能力的形成直接相關(guān)的各種投包括數(shù)據(jù)算力算法等從算力的角度而包括建設(shè)以數(shù)據(jù)服務(wù)器運(yùn)算中心數(shù)據(jù)存儲(chǔ)陣列等為核實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的計(jì)算存儲(chǔ)傳遞加速展示等功能的數(shù)據(jù)中心、智能計(jì)算中心等算力相關(guān)的資金投入物質(zhì)資本主要是指為獲取各種傳統(tǒng)生產(chǎn)要素而發(fā)生的各種投如在廠生產(chǎn)設(shè)原材料等上的資金投入。與已有研究一本研究選擇柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行推導(dǎo)分析具體假定生產(chǎn)中存在兩種生產(chǎn)投，即算力資本投入與傳統(tǒng)物質(zhì)資本投兩種投入促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期增長(zhǎng)其算力資本一方面產(chǎn)生直接的投如與數(shù)字產(chǎn)業(yè)化相關(guān)的資本投這部分與傳統(tǒng)物質(zhì)資本對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用一兩者產(chǎn)生互補(bǔ)性另一方算力資本對(duì)物質(zhì)資本具有賦能使能作如算力資本投入有利于物質(zhì)資本的數(shù)字化轉(zhuǎn)從而使得資本運(yùn)營(yíng)效率的提同時(shí)傳統(tǒng)物質(zhì)資本數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求進(jìn)一步帶動(dòng)算力資本的投因而兩者具有協(xié)同效應(yīng)具體的模型設(shè)定如（1所示兩種生產(chǎn)要素與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系圖如下。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化 數(shù)字產(chǎn)業(yè)化 互補(bǔ)效應(yīng) 物質(zhì)資本算力資物質(zhì)資本與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化協(xié)同效應(yīng)算力需求算力資本GDP我們以簡(jiǎn)化的兩部門經(jīng)濟(jì)體作為分析框假設(shè)經(jīng)濟(jì)體中只包括居民和廠商兩類個(gè)體其廠商屬于生產(chǎn)部負(fù)責(zé)生產(chǎn)產(chǎn)品居民屬于家庭部門負(fù)責(zé)消費(fèi)廠商生產(chǎn)的產(chǎn)品在兩部門經(jīng)濟(jì)體廠商通過(guò)購(gòu)買生產(chǎn)要我們將其簡(jiǎn)化為算力資本和物質(zhì)資來(lái)生產(chǎn)產(chǎn)生產(chǎn)的產(chǎn)品一部分賣給居民并獲得相應(yīng)收入用以購(gòu)買生產(chǎn)要另一部分生產(chǎn)的產(chǎn)品用于投資擴(kuò)大再生產(chǎn)家庭部門通過(guò)出售生產(chǎn)要素獲得收入并向廠商購(gòu)買產(chǎn)品用于消費(fèi)。生產(chǎn)部門考慮到計(jì)算力正從資本深化和技術(shù)創(chuàng)新等維度切實(shí)動(dòng)國(guó)家經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)本文將計(jì)算力的作用分解成互補(bǔ)效應(yīng)和協(xié)同效應(yīng)一方算力資本作為一種新生產(chǎn)

·家庭部門經(jīng)濟(jì)體中生產(chǎn)部門的總產(chǎn)出Y一部分用于消另一部分用于投即C+I=Y總投資I用于算力資本投資的占比為τ(0<τ<1),剩余(1τ)I用于物質(zhì)資本投資要其與傳統(tǒng)物質(zhì)資本具有互補(bǔ)效可

Hi1-α

設(shè)資本的折舊率為δ其中0<δ<1家庭通過(guò)消費(fèi)獲得效i行刻其中Hi表示第i個(gè)企業(yè)的人均算力資本存量另一方計(jì)算力正在成為IT投資的先鋒力加大算力投資將會(huì)產(chǎn)生明顯的正網(wǎng)絡(luò)外部性效應(yīng)和溢出效提高一國(guó)生產(chǎn)物品和服務(wù)的能最終促進(jìn)潛在GDP增長(zhǎng)并提升整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平因算力會(huì)對(duì)與傳統(tǒng)資本產(chǎn)生協(xié)同效提升傳統(tǒng)資本的邊際收可用—Kα進(jìn)行刻其中Ki表示第i個(gè)企業(yè)的人均資本存—為經(jīng)濟(jì)體算力資本的平均存量。i形式：Yi=A(—形式：Yi=A(—Ki)α(Hi)1-α,0<α<1。其A為外生技術(shù)進(jìn)步效代表的是當(dāng)前的技術(shù)發(fā)展程度描述算力的H是一種內(nèi)生技術(shù)效應(yīng)—為算力資本的平均存穩(wěn)態(tài)時(shí)—=H1-α為算力資本的產(chǎn)出彈，

消費(fèi)量的大小取決于購(gòu)買產(chǎn)品給消費(fèi)者帶來(lái)的心滿足感當(dāng)消費(fèi)者購(gòu)買的產(chǎn)品使得其心理滿足感達(dá)到大停止消此時(shí)的消費(fèi)量即為最優(yōu)消費(fèi)量我們采用經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中被廣泛采用的效用函數(shù)(C)=C-1來(lái)度量消費(fèi)者購(gòu)買產(chǎn)品帶來(lái)的心理滿足感消費(fèi)者通過(guò)解以下最大化問(wèn)題決定其最優(yōu)消費(fèi)量。mcxmcx∞-t1-1dt1-·=τ(-C)-δH,·=τ(-C)-δH, ·=(1τ)(-C)-δK。[(1τ)r+τw]-ρ-δYi表示第i個(gè)企業(yè)的人均產(chǎn)出公中兩個(gè)括號(hào)內(nèi)的

g=gC=g=gH=

αθ,式子綜合體現(xiàn)了技術(shù)生產(chǎn)力的作用由上式可算力資本的邊際產(chǎn)出?i/?Hi=(1-α)A(K—i/Hi)α不會(huì)隨著算力資本的增加而下稻田條件(InadaConditions)不即經(jīng)濟(jì)存在長(zhǎng)期增長(zhǎng)該模型也暗示著算力資本存在著正的外部性。企業(yè)i銷售最終產(chǎn)品獲得收同時(shí)支付相應(yīng)生產(chǎn)要素的使用成本假設(shè)最終產(chǎn)品的價(jià)格都標(biāo)準(zhǔn)化為1因單

由以上公式可穩(wěn)態(tài)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率與算力資本增長(zhǎng)率持一即算力資本的增長(zhǎng)可以帶來(lái)經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期增長(zhǎng)。為了進(jìn)一步分析總投資中算力資本所占的比例對(duì)穩(wěn)θ= (g 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的影θ= (g HHr- )由上1αg力資本的價(jià)格與實(shí)際利率之間滿足位生產(chǎn)要素K和H的成本是以最終產(chǎn)品為單位的實(shí)際價(jià)

wH>αr?τ>，即增加對(duì)算力資本的比重會(huì)進(jìn)一分別用r表示實(shí)際利wH表示算力資本的價(jià)格企業(yè)以利潤(rùn)最大化為目標(biāo)即可求得兩類生產(chǎn)要素的需函數(shù)。

步提高穩(wěn)態(tài)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率經(jīng)濟(jì)模型結(jié)果證明詳見(jiàn)附錄。行推導(dǎo)我們得出以下結(jié)論：長(zhǎng)模并對(duì)模型進(jìn)第算力資本可與傳統(tǒng)物質(zhì)資本形成互補(bǔ)效應(yīng)和協(xié)同效應(yīng)算力資本作為一種新生產(chǎn)投入能夠與傳統(tǒng)物質(zhì)資本形成互補(bǔ)效應(yīng)這種互補(bǔ)性體現(xiàn)在資本積累方即算力作為一種新技術(shù)進(jìn)步因素需要進(jìn)行大量的產(chǎn)業(yè)投這種投資與傳統(tǒng)資本投入相一需要進(jìn)行軟硬件方面的建設(shè)從數(shù)字產(chǎn)業(yè)化方面來(lái)算力相關(guān)產(chǎn)業(yè)覆蓋到了包括數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)以及數(shù)字要素驅(qū)動(dòng)業(yè)在內(nèi)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)的心產(chǎn)業(yè)算力相關(guān)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展正在加速推動(dòng)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)催生出了新的產(chǎn)業(yè)業(yè)態(tài)和發(fā)展模式另一方算力資本有利于傳統(tǒng)物質(zhì)資本的提從而產(chǎn)生協(xié)同效應(yīng)這種協(xié)同效應(yīng)體現(xiàn)算力資本能夠以創(chuàng)新的知識(shí)和技術(shù)改造物質(zhì)資促進(jìn)資源的利用效率或者勞動(dòng)利用效率進(jìn)一步提進(jìn)而提升傳統(tǒng)資本的邊際能夠產(chǎn)生比傳統(tǒng)物質(zhì)投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)更為強(qiáng)大的推動(dòng)力從產(chǎn)業(yè)數(shù)字化方面來(lái)算力的構(gòu)建不僅會(huì)形成自身龐大的新興產(chǎn)業(yè)體其相關(guān)產(chǎn)業(yè)也在為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)為傳統(tǒng)企業(yè)帶來(lái)產(chǎn)出增加和效率提進(jìn)而成為其他產(chǎn)業(yè)。第算力資本增長(zhǎng)會(huì)產(chǎn)生正網(wǎng)絡(luò)外部性效應(yīng)和溢出效應(yīng)一方一個(gè)國(guó)家或地區(qū)增加對(duì)算力的投資可以帶

來(lái)經(jīng)濟(jì)的不斷增長(zhǎng)傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論認(rèn)為傳統(tǒng)的勞動(dòng)和資本雖然可以對(duì)經(jīng)濟(jì)起到拉動(dòng)作但其拉動(dòng)作用會(huì)導(dǎo)致邊際產(chǎn)出遞并將導(dǎo)致一個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)停滯在一個(gè)穩(wěn)定增長(zhǎng)點(diǎn)相比之加大算力投資將會(huì)產(chǎn)生明顯的正網(wǎng)絡(luò)外部性效應(yīng)和溢出效應(yīng)從基礎(chǔ)設(shè)施的角度而加大對(duì)數(shù)據(jù)中心智能計(jì)算中心等算力基礎(chǔ)設(shè)施的投將進(jìn)一步增強(qiáng)算力資本與傳統(tǒng)物質(zhì)資本之間的互補(bǔ)效應(yīng)和協(xié)同效應(yīng)提高一國(guó)生產(chǎn)物品和服務(wù)的能提升數(shù)字經(jīng)濟(jì)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的比最終促進(jìn)潛在GDP增長(zhǎng)并提升整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在算力不斷迭代的前提一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)將出現(xiàn)長(zhǎng)期增長(zhǎng)的可能這一結(jié)論不僅驗(yàn)證了實(shí)證結(jié)果所得出的各國(guó)計(jì)算力指數(shù)提升能夠?qū)υ搰?guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和GDP產(chǎn)生拉動(dòng)作用的結(jié)還進(jìn)一步得出其對(duì)經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)作用具有長(zhǎng)期性。第算力資本對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有倍增效應(yīng)模型通過(guò)分析總投資中算力資本投資所占的比例對(duì)穩(wěn)態(tài)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的影一國(guó)增加對(duì)算力的投資比重會(huì)進(jìn)一步提高穩(wěn)態(tài)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率這表算力資本在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的投入構(gòu)成與傳統(tǒng)物質(zhì)資本相是起著關(guān)鍵作用的資本種類這一結(jié)論也表算力作為一種新技術(shù)進(jìn)步因，其對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響具有加速作用加大算力的投資可能帶來(lái)一國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的躍升這一結(jié)論驗(yàn)證了實(shí)證結(jié)果分析計(jì)算力指數(shù)分值較高的國(guó)60分以，其計(jì)算力指數(shù)提升對(duì)其GDP增長(zhǎng)的推動(dòng)力相比于分值較低國(guó)40分以更加顯著。生產(chǎn)力的變必然引起生產(chǎn)關(guān)系社會(huì)結(jié)構(gòu)等相應(yīng)發(fā)生變化隨著新一代信息與通訊技術(shù)的突破與創(chuàng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合發(fā)計(jì)算力作為一種新技術(shù)進(jìn)步因素將為一國(guó)或地區(qū)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展提重要驅(qū)動(dòng)力這種驅(qū)動(dòng)力主要體現(xiàn)在宏觀中觀和微觀三個(gè)層面宏觀層算力作為一種新生產(chǎn)力要促進(jìn)要素配置效率與全要素生產(chǎn)效率的提高中觀層算力資本有助于突破產(chǎn)業(yè)邊促進(jìn)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新與融有利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化與升級(jí)微觀層算力資本促進(jìn)了企業(yè)之間的協(xié)同與互尤其是平臺(tái)企業(yè)與實(shí)體企業(yè)的融有利于企業(yè)實(shí)現(xiàn)成本降低與生產(chǎn)的規(guī)模與范圍經(jīng)濟(jì)正如前文所分析無(wú)論對(duì)于起步者陣營(yíng)國(guó)追

趕者陣營(yíng)國(guó)家還是領(lǐng)跑者陣營(yíng)國(guó)投資算力都將促進(jìn)該國(guó)潛在GDP的增并將為該國(guó)經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期持續(xù)增長(zhǎng)帶來(lái)拉動(dòng)作用但一個(gè)值得關(guān)注的事實(shí)生產(chǎn)力加速進(jìn)也將促使生產(chǎn)關(guān)系加速演進(jìn)而驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)加速發(fā)展對(duì)于領(lǐng)跑者陣營(yíng)國(guó)家而由于算力對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的正外部性和溢出效應(yīng)以及算力本身所具有的累積性領(lǐng)先國(guó)家進(jìn)一步加大算力投資在總投資中的比重對(duì)其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)相比于其他國(guó)家將產(chǎn)生更大的貢獻(xiàn)率這意味著算力先發(fā)國(guó)家或地區(qū)的優(yōu)勢(shì)可能將進(jìn)一步顯。LG2021-2022全球計(jì)算力指數(shù)評(píng)估報(bào)告l近年新型冠狀病毒肺COVID-1嚴(yán)重急性呼吸綜合SA高致病性禽流H5NH7N甲型流（H1N1中東呼吸系統(tǒng)綜合（MERS和埃博拉（EBOV等新發(fā)傳染性疾病在世界各地接連出其具有傳染性強(qiáng)傳播速度快傳播范圍廣等突出特且爆發(fā)早期的不可預(yù)見(jiàn)性導(dǎo)致大部分新發(fā)傳染性疾病無(wú)有效藥物和疫苗儲(chǔ)嚴(yán)重危害全球人類生命健康影響社會(huì)穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)發(fā)并對(duì)世界各國(guó)公共衛(wèi)生系統(tǒng)構(gòu)成嚴(yán)峻考快速實(shí)現(xiàn)疫苗和藥物從無(wú)到有的突是新發(fā)傳染性疾病防控戰(zhàn)役中迫切需要解決的問(wèn)題。計(jì)算力建設(shè)能夠輔助疫苗和藥物開(kāi)極大提高藥物發(fā)現(xiàn)效率降低平均研發(fā)成本并減少臨床失敗風(fēng)險(xiǎn)新冠疫情全球大流行進(jìn)一步加強(qiáng)了公眾和行業(yè)對(duì)藥物開(kāi)發(fā)的重視程度新藥研發(fā)是一個(gè)非常復(fù)雜和耗時(shí)的過(guò)，通常情況一款新藥上市往往需要花費(fèi)10年以上的時(shí)間以及高達(dá)25億美元的經(jīng)各大制藥企業(yè)高度重視各類新技術(shù)在新藥研發(fā)中的應(yīng)從傳“手工試錯(cuò)向計(jì)算輔助模式轉(zhuǎn)最大化縮短研發(fā)周加速有效藥物投入使用在全球范圍基于計(jì)算的藥物發(fā)現(xiàn)與設(shè)計(jì)ComputionalDrugDisoveryandDesig發(fā)展了40余已經(jīng)廣泛應(yīng)用于藥物發(fā)現(xiàn)研究中如借助并行計(jì)htVirtualScreeninHTV等技術(shù)應(yīng)在短時(shí)間內(nèi)獲得候選化合大幅提高藥物分子設(shè)計(jì)效率和成功有效解決創(chuàng)新藥物研發(fā)進(jìn)程緩慢的問(wèn)題。

AI計(jì)算輔助藥物發(fā)現(xiàn)近年來(lái)成為全球市場(chǎng)熱點(diǎn)新藥研發(fā)一般包括靶點(diǎn)選擇和驗(yàn)證化合物篩選和優(yōu)化臨床前研臨床試驗(yàn)等幾個(gè)主要環(huán)節(jié)AI技術(shù)發(fā)展為新藥研發(fā)提供全新技術(shù)手助力生物醫(yī)藥行業(yè)加快數(shù)字化和據(jù)pae2020全球共有240家AI新藥研發(fā)企業(yè)輝瑞葛蘭素史克和諾華等全球主要大型制藥公司均已布局AI+新藥研包括靶點(diǎn)選擇和驗(yàn)證先導(dǎo)化合物篩選和優(yōu)化等研發(fā)環(huán)節(jié)是熱門方向。靶點(diǎn)選擇和驗(yàn)證：通過(guò)AI技術(shù)對(duì)多組學(xué)數(shù)據(jù)集和真實(shí)數(shù)據(jù)RW進(jìn)行檢索分包括海量文獻(xiàn)專利和臨床試驗(yàn)報(bào)告等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)挖掘與目標(biāo)疾病相關(guān)聯(lián)的潛在機(jī)提出新的可供測(cè)試的假并從新穎性成藥性和安全性等方面對(duì)靶點(diǎn)進(jìn)行評(píng)估某AI醫(yī)藥研發(fā)初創(chuàng)企業(yè)建立藥物發(fā)現(xiàn)平包括靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)和多組學(xué)數(shù)據(jù)分AI分子生成和設(shè)計(jì)和臨床試驗(yàn)結(jié)果預(yù)測(cè)等功通過(guò)在并行計(jì)算機(jī)集群上開(kāi)展AI輔助藥物發(fā)僅用18個(gè)月和260萬(wàn)美元的投入便研發(fā)出特發(fā)性肺纖維化疾病新靶而傳統(tǒng)靶點(diǎn)藥物研發(fā)一般要超過(guò)4年?；衔锖Y選和優(yōu)化利用AI技術(shù)生成小分子化合物建立虛擬藥物篩選模實(shí)現(xiàn)更快的檢索速度和更廣的覆蓋范減少研發(fā)新藥的時(shí)間和成加速先導(dǎo)化合物的發(fā)現(xiàn)和優(yōu)以及候選藥物分子的產(chǎn)生某全球領(lǐng)先計(jì)算藥物研發(fā)企業(yè)基于ansormerAI模型和GPU計(jì)算集群進(jìn)行化合物評(píng)為超高通量先導(dǎo)化合物生成提供AI算力支可在幾分鐘內(nèi)評(píng)估數(shù)十億種化合顯著優(yōu)于傳統(tǒng)基于物理的評(píng)估手有效加速藥物發(fā)現(xiàn)。臨床前研究和臨床試驗(yàn)：利用AI算力支持實(shí)現(xiàn)臨床數(shù)據(jù)快速分析處理并對(duì)試驗(yàn)進(jìn)程進(jìn)行全局調(diào)整優(yōu)提升臨床試驗(yàn)質(zhì)效率和風(fēng)險(xiǎn)控制能力美國(guó)某大學(xué)使用AI模型從包括電子病（EMR在內(nèi)的大量未開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)中提取信目標(biāo)是將患者映射到臨床試預(yù)測(cè)危及生命的狀況以實(shí)現(xiàn)及時(shí)干并使用這些數(shù)據(jù)為臨床決策支持系CD提供輸入。新冠疫情爆發(fā)以AI計(jì)算在防疫抗疫等方面發(fā)揮了重要作用。在疫情期間我國(guó)的防控措施主要有以下幾個(gè)步疫情顯現(xiàn)查找源頭嚴(yán)密封鎖廣泛篩查鎖定密切接觸者、隔離高風(fēng)險(xiǎn)人精準(zhǔn)劃分“中風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)“高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)并根據(jù)疫情形勢(shì)的變對(duì)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)的劃分和防控措施進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)力爭(zhēng)精準(zhǔn)識(shí)別隔離風(fēng)險(xiǎn)人阻斷病毒傳播鏈條AI計(jì)算在整個(gè)防控過(guò)程中有著不可或缺的重要作用：?在人群篩查方通過(guò)AI圖像識(shí)別和紅外熱成像技術(shù)的結(jié)在公共場(chǎng)所及封閉社區(qū)進(jìn)行人員輔助監(jiān)對(duì)發(fā)熱人群迅速完成篩測(cè)溫及追蹤監(jiān)測(cè)；?在輿情分析方通過(guò)抓取新聞媒體各地有關(guān)部門發(fā)布的報(bào)告和新對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選分析用定數(shù)據(jù)收集來(lái)獲知潛在流行傳染病爆發(fā)和擴(kuò)散的線索；?在傳染防控方通過(guò)AI算法優(yōu)化資源配提升寶貴的公共資源的利用效率通過(guò)智能語(yǔ)控制設(shè)備的減少直接接觸從而切斷傳染途避免潛在感染風(fēng)

險(xiǎn)通過(guò)智能外呼對(duì)經(jīng)過(guò)高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)的人員進(jìn)行追蹤并督促相關(guān)人員進(jìn)行核酸檢測(cè)。?在疫情監(jiān)測(cè)分析方通過(guò)AI計(jì)算監(jiān)測(cè)不同類型人員的情包括確診者無(wú)癥狀感染者疑似者密切接觸者高風(fēng)險(xiǎn)者監(jiān)測(cè)這些人員的數(shù)量分布區(qū)域經(jīng)過(guò)場(chǎng)所相互轉(zhuǎn)化率評(píng)估疫情發(fā)展態(tài)提出針對(duì)性預(yù)防措施。AI計(jì)算加速對(duì)疑似病例的基因測(cè)序分顯著縮短溯源時(shí)間。基因測(cè)序已經(jīng)成為當(dāng)前病毒導(dǎo)致的流行性傳染疾病防控的重要技術(shù)手通過(guò)對(duì)病原微生物的基因測(cè)可以在第一時(shí)間獲取新發(fā)未知病毒的基因組序列信揭示病原相關(guān)特性分析病毒的進(jìn)化來(lái)源研究病毒的致病病理機(jī)制等為突發(fā)疫情的防控和后續(xù)研究提供幫助一次基因測(cè)序所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量超過(guò)10T僅憑借人或者通用計(jì)算方式是沒(méi)有辦法對(duì)如此巨量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析AI有效地解決了這一問(wèn)并且通過(guò)與邊緣計(jì)算相結(jié)進(jìn)一步提高檢測(cè)速打破了實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)和環(huán)境的制對(duì)于微生物病毒和人類基因的測(cè)序能力和效率有巨大提升作用。計(jì)算力能夠幫助企業(yè)應(yīng)對(duì)減排壓并在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中取得商業(yè)先機(jī)石油和天然氣企業(yè)正在探索將枯竭的地下油氣田及水庫(kù)作為碳儲(chǔ)存地圖形計(jì)算技術(shù)賦能地理信息系GI3D建模和成可幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)高效的目標(biāo)地點(diǎn)評(píng)估有色金屬企業(yè)利用邊緣計(jì)算和智能計(jì)算技術(shù)推動(dòng)冶金工藝升級(jí)優(yōu)化鉆機(jī)運(yùn)行和負(fù)荷調(diào)，保障安全生產(chǎn)并提升資源使用效率裝備制造企業(yè)對(duì)設(shè)備系統(tǒng)進(jìn)行整提升設(shè)備自動(dòng)化和智能化程監(jiān)控、分析和優(yōu)化工廠用能情為資產(chǎn)管理和生產(chǎn)工藝提供數(shù)據(jù)支持汽車企業(yè)通過(guò)高性能計(jì)算加速汽車產(chǎn)品仿真和研利用AI算力優(yōu)化充電站分優(yōu)化車輛運(yùn)營(yíng)商的車隊(duì)組合路線和資源分以減少碳足跡電網(wǎng)利用邊緣計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)控制電力輸在不增加碳足跡的情況下提高輸電效通過(guò)傳感器和智能電表收集各環(huán)節(jié)數(shù)借助人工智大數(shù)據(jù)分析給出優(yōu)化用電建議。應(yīng)對(duì)氣候變化以實(shí)現(xiàn)凈零排放需求拉計(jì)算力正在向綠色化和集約化方向加速演進(jìn)隨著云計(jì)算的發(fā)現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心承擔(dān)了大量的計(jì)算和存儲(chǔ)任尤其是AI技術(shù)快速發(fā)展和加速計(jì)算應(yīng)用的普持續(xù)推動(dòng)處理功耗

CPU為270/280WGPU為500W呈指數(shù)級(jí)增已成為高效數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)設(shè)計(jì)的嚴(yán)重瓶頸減少數(shù)據(jù)中心碳足跡減少溫室氣體排放將節(jié)能整合到日常運(yùn)營(yíng)中降。從綠色化角以構(gòu)建綠色數(shù)據(jù)中心為目業(yè)內(nèi)正在實(shí)踐多種降低數(shù)據(jù)中心碳排放的舉包括使用液冷等技術(shù)來(lái)提升散熱效引入風(fēng)電光伏等新能源技通更高的單位功耗算力輸出等全球領(lǐng)先云計(jì)算公司正在等多個(gè)國(guó)家建設(shè)太陽(yáng)能發(fā)電和風(fēng)力發(fā)電為其數(shù)據(jù)中心供電谷歌從2010年開(kāi)始大規(guī)模購(gòu)買可再生能在歐洲就運(yùn)營(yíng)著13個(gè)可再生能源項(xiàng)2019年谷歌數(shù)據(jù)中心平均PUE已經(jīng)達(dá)到1.1在數(shù)據(jù)中心內(nèi)第三方數(shù)據(jù)中心頭部公司Equinix通過(guò)部署液冷和MLAI等運(yùn)營(yíng)推動(dòng)數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施管理和自適應(yīng)控制系統(tǒng)智能化升目前全球年度平均PUE已經(jīng)逐步降低到1.5。液冷技術(shù)可分為直接液體冷卻和浸入式冷卻兩大冷板式液冷是直接液體冷卻方案的主要形其對(duì)現(xiàn)有機(jī)架系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行直接升實(shí)現(xiàn)更高效的散特別是對(duì)于高計(jì)算能力/高功耗處理器；浸入式冷散熱效率優(yōu)于冷板解決方但成本更高。在所有各種液冷解決方案選項(xiàng)IDC認(rèn)得益于成本效益和基于現(xiàn)有冷卻系統(tǒng)和數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的可升級(jí)直接液體冷卻解決方案將在數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)得到更廣泛的應(yīng)特別是企業(yè)用戶對(duì)于浸入式冷考慮到數(shù)據(jù)中心系機(jī)地板等設(shè)施的重新設(shè)計(jì)/重以及與數(shù)據(jù)中心建設(shè)和運(yùn)apx-op相關(guān)的成本等因這類解決方案將更適合已經(jīng)運(yùn)行大規(guī)模系統(tǒng)和數(shù)據(jù)中心的云服務(wù)提供商等企業(yè)。目液體冷卻解決方案仍處于早期發(fā)展階主要應(yīng)用于加速計(jì)算系統(tǒng)和超大規(guī)模數(shù)據(jù)中隨著數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)對(duì)綠色節(jié)能的要求不斷提IDC認(rèn)液體冷卻解決方案將在數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)得到更廣泛的采到2023年數(shù)據(jù)中心中至少有約40%高算力系統(tǒng)將配備液冷技術(shù)解決方案。從集約化的角減少碳排放的關(guān)鍵因素之一是提高計(jì)算資源的密從而達(dá)到更高的效率據(jù)IDC研企業(yè)數(shù)據(jù)中心平均PUE為2.而云服務(wù)提供商普遍在1.1-1.3的PUE水平大型云服務(wù)提供商和數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商也是太陽(yáng)能風(fēng)能和水力發(fā)電等清潔能源應(yīng)用的領(lǐng)先企過(guò)去幾年在美國(guó)國(guó)家環(huán)境保護(hù)E綠色能源伙伴全國(guó)100強(qiáng)清單中一直名列前茅通過(guò)將離散的企業(yè)數(shù)據(jù)

中心的計(jì)算資源聚集到更大規(guī)模的數(shù)據(jù)中可以更有效地管理電力容量?jī)?yōu)化冷卻設(shè)施并提高服務(wù)器利用從而使IT資源的利用能效比達(dá)到最達(dá)到減少排放的目標(biāo)ID《全球云計(jì)算二氧化碳減排預(yù)測(cè)2021-202報(bào)告顯從2021年到2024持續(xù)采用云計(jì)算可以減少超過(guò)10億噸二氧化碳的排放。數(shù)據(jù)來(lái)源:數(shù)據(jù)來(lái)源:IDC2021單位億12.0010.008.006.004.002.000.002024202320222021碳減排累計(jì)值0.00 2020年度碳減排單位億噸4.003.503.002.502.001.501.000.50全球云計(jì)算二氧化碳減排預(yù)（2020-202）計(jì)算力正在為以往社會(huì)經(jīng)濟(jì)和環(huán)境中的緊迫問(wèn)題提供前所未有的創(chuàng)新解決方案亞洲象是世界自然保護(hù)聯(lián)盟IUC列出的瀕危物在中亞洲象主要棲息于西雙版納熱帶雨林由于對(duì)雨林及亞洲象種群保護(hù)不斷加野生亞洲象數(shù)量從80年代的170多頭恢復(fù)到300頭隨著亞洲象數(shù)量增其活動(dòng)范圍也開(kāi)始不斷擴(kuò)頻繁進(jìn)入村莊及城“肇事人象沖突頻發(fā)而傳統(tǒng)靠護(hù)林員人工跟或者借助無(wú)人機(jī)追蹤野象都無(wú)法保證24小時(shí)的全天候觀察和預(yù)而且霧天雨天常會(huì)出現(xiàn)漏判誤判的情監(jiān)測(cè)人員安全也會(huì)面臨風(fēng)險(xiǎn)面對(duì)人工監(jiān)測(cè)預(yù)警不準(zhǔn)確不及時(shí)的問(wèn)西雙版納國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)管護(hù)局將紅外相機(jī)攝像頭無(wú)人機(jī)等終端采集設(shè)備部署在雨林實(shí)現(xiàn)全天候圖像及影像數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采邊緣計(jì)算設(shè)備對(duì)實(shí)時(shí)回傳的圖像和視頻流進(jìn)行毫秒級(jí)的精準(zhǔn)辨秒級(jí)預(yù)預(yù)防人象沖突的發(fā)生同經(jīng)過(guò)邊緣計(jì)算設(shè)備清洗后的數(shù)據(jù)會(huì)同步到云側(cè)計(jì)算中進(jìn)行亞洲象AI識(shí)別模型訓(xùn)優(yōu)數(shù)據(jù)匯數(shù)據(jù)挖掘等目前亞洲象生態(tài)保護(hù)系統(tǒng)已成功預(yù)警2900余有效預(yù)防了人象沖突事件的發(fā)生同時(shí)基于系統(tǒng)收集到的26萬(wàn)張觀測(cè)影夜間影像模糊不清與亞洲象殘缺影像識(shí)別等技術(shù)難題被先后攻亞洲象AI識(shí)別精準(zhǔn)度從國(guó)際平均的60%躍升到99%。

在計(jì)算力的支撐不僅可以緩解人與野生動(dòng)物的活動(dòng)軌跡的沖還能實(shí)現(xiàn)更加高效的瀕危物種監(jiān)測(cè)與棲息地保護(hù)在人工智能云計(jì)算和大數(shù)據(jù)等技術(shù)的支持亞洲象研究專家們不再需要去翻山越又期待又害怕的去尋找瀕危物種的足印糞便吃剩的食物殘只需登錄亞洲象生態(tài)保護(hù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)匯集平專家們就可以對(duì)象群數(shù)量生活狀態(tài)食物鏈上下游亞洲象分布與遷徙規(guī)律雨林濕度溫度等展開(kāi)深入的研究分也為開(kāi)展深層次的物種保護(hù)及生物多樣性研提供更加豐富和立體的數(shù)據(jù)參考。LG2021-2022全球計(jì)算力指數(shù)評(píng)估報(bào)告r作為衡量一個(gè)國(guó)家數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的重要指標(biāo)之一算力對(duì)于各國(guó)在新科技革命和產(chǎn)業(yè)變革下提升國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力起著基礎(chǔ)支撐作其戰(zhàn)略意義已在世界范圍內(nèi)得到公認(rèn)算力的獲得和提升需要持續(xù)的巨額投同時(shí)又面臨較高的技術(shù)研發(fā)和落地應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)這些特征決定了全球范圍內(nèi)的算力競(jìng)爭(zhēng)必然是大國(guó)間的競(jìng)爭(zhēng)。在當(dāng)前復(fù)雜多變的國(guó)際政治經(jīng)濟(jì)局勢(shì)世界各國(guó)都在加快算力產(chǎn)業(yè)本土化的進(jìn)程無(wú)論是領(lǐng)跑者國(guó)家追趕者國(guó)家還是起步者國(guó)都應(yīng)基于本國(guó)國(guó)情發(fā)展階段和資源稟在算力發(fā)展的頂層設(shè)施算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)算力相關(guān)人才培育等方面綜合借鑒國(guó)際上其他各國(guó)的有益經(jīng)摸索出自身構(gòu)建算力網(wǎng)絡(luò)生態(tài)體系的可行路同時(shí)積極尋求與其他國(guó)家在數(shù)字基建等領(lǐng)域的合作空間。以美國(guó)中國(guó)日本為代表的算力水平領(lǐng)先國(guó)家在參與全球算力競(jìng)爭(zhēng)一直高度重視算力發(fā)展的頂層設(shè)通過(guò)國(guó)家戰(zhàn)略和政策引出臺(tái)和實(shí)施建設(shè)算力基礎(chǔ)設(shè)施促進(jìn)算力應(yīng)用開(kāi)發(fā)的各類政策當(dāng)全球算力競(jìng)爭(zhēng)格局已初步形各陣營(yíng)國(guó)家應(yīng)深入分析自身算力發(fā)展的核心訴做出戰(zhàn)略性的規(guī)劃和系統(tǒng)性的行動(dòng)部加強(qiáng)科技和產(chǎn)業(yè)政策的協(xié)調(diào)整合。領(lǐng)跑者陣營(yíng)國(guó)在參與全球算力競(jìng)爭(zhēng)過(guò)程應(yīng)持發(fā)揮算力在提升國(guó)家綜合競(jìng)爭(zhēng)力中的支撐作從國(guó)家層面統(tǒng)籌和制定算力產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)全面布局算力發(fā)展方構(gòu)建完整的國(guó)家算力網(wǎng)絡(luò)體提升已有算

力基礎(chǔ)設(shè)施的綜合利用效率和為全社會(huì)提供算力基礎(chǔ)服務(wù)的外溢作推動(dòng)算力產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系的建設(shè)追趕者和起步者陣營(yíng)國(guó)家則更需要充分預(yù)判本國(guó)算力增長(zhǎng)的結(jié)構(gòu)性需形成多元化集約化的算力供給梯在關(guān)注算力規(guī)模增長(zhǎng)的同要著重協(xié)調(diào)各區(qū)域間的算力資做好項(xiàng)目的統(tǒng)避免算力資源結(jié)構(gòu)性失衡等問(wèn)題對(duì)于資源和能力有限的國(guó)家可采取跟隨的研發(fā)和產(chǎn)業(yè)布局策略政府層面需要加大人工智能新型基礎(chǔ)設(shè)施建如以智能計(jì)算中心為代表的算力基礎(chǔ)設(shè)以巨量模型為代表的算法基礎(chǔ)設(shè)施等等然后由政府引，從戰(zhàn)略意識(shí)技術(shù)理解案例分享等多個(gè)方面幫助傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)建立系統(tǒng)化的認(rèn)識(shí)和能力。發(fā)達(dá)國(guó)家普遍更為重視算力投經(jīng)濟(jì)體量大的國(guó)算力支出占GDP比重也更本次研究的15個(gè)國(guó)家美國(guó)服務(wù)器支出占GDP比重達(dá)到1.9而除中國(guó)外的發(fā)展中國(guó)家平均僅為0.5%報(bào)告中通過(guò)實(shí)證分析和理論模型構(gòu)證明了計(jì)算力建設(shè)對(duì)國(guó)家的宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有不可忽略的影響計(jì)算力建設(shè)已經(jīng)成為拉動(dòng)國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的核心引擎因首對(duì)各陣營(yíng)國(guó)家而應(yīng)充分發(fā)揮算力投入的正網(wǎng)絡(luò)外部性效應(yīng)和溢出效進(jìn)一步加大對(duì)算力相關(guān)產(chǎn)尤其是數(shù)據(jù)中心智能計(jì)算中心等算力基礎(chǔ)設(shè)施的投資

手段。其高效的計(jì)算能力廣泛的新興技術(shù)應(yīng)用以及健全的基礎(chǔ)設(shè)施支撐是發(fā)達(dá)國(guó)家在算力發(fā)展水平方面領(lǐng)先的重要因起步者國(guó)家應(yīng)在加大算力投入的同積極利用各類新技術(shù)提升計(jì)算力使用效并推動(dòng)計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施協(xié)同發(fā)展此追趕者和起步者陣營(yíng)國(guó)家還需要警惕基礎(chǔ)設(shè)施建如數(shù)據(jù)中心建設(shè)的產(chǎn)能過(guò)剩和競(jìng)爭(zhēng)過(guò)度問(wèn)把握參與國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)與自我需求的平避免重復(fù)投發(fā)展不均的問(wèn)題。算力基礎(chǔ)設(shè)施無(wú)論是投資建設(shè)還是運(yùn)營(yíng)維護(hù)及升都耗資巨只能依靠政府和超大企業(yè)對(duì)追趕者和起步者陣營(yíng)國(guó)家來(lái)在推進(jìn)算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方利用增量?jī)?yōu)勢(shì)彌補(bǔ)存量差距需要一定時(shí)間以美國(guó)為代表的領(lǐng)跑者陣營(yíng)國(guó)在推進(jìn)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建尤其是在解決基礎(chǔ)設(shè)施融資難題方面采取了一系列值得其他

國(guó)家借鑒的舉措各國(guó)政府應(yīng)充分學(xué)習(xí)借采取積性的策拓展多元渠將更多的創(chuàng)新主體引入數(shù)基建投資領(lǐng)引導(dǎo)和鼓勵(lì)地方政府和私營(yíng)資本進(jìn)入算力基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)通過(guò)公私合營(yíng)等方式建立全新的投資收益和算力運(yùn)營(yíng)模式。算力產(chǎn)業(yè)的發(fā)展歸根到底要依靠專業(yè)人才由于算力領(lǐng)域涉及諸多交叉學(xué)科專業(yè)應(yīng)對(duì)專業(yè)復(fù)合型人才需求較大當(dāng)世界各包括美國(guó)在都面臨算力領(lǐng)域復(fù)合型專業(yè)人才稀缺的難題一些國(guó)家出現(xiàn)了技術(shù)人才斷層相關(guān)人才的培養(yǎng)速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)難以滿足產(chǎn)業(yè)需尤其是人工智能數(shù)據(jù)挖掘和分析等領(lǐng)域?qū)I(yè)性高技術(shù)人才極為緊且這種情況短期內(nèi)還存在加劇的趨勢(shì)各國(guó)在招引全球算力領(lǐng)域相關(guān)人才的同應(yīng)了解各自發(fā)

展算力產(chǎn)業(yè)的人力資源需求和現(xiàn)有的人才狀積極借鑒美日等國(guó)在增強(qiáng)基礎(chǔ)研究產(chǎn)學(xué)研合作和人才培養(yǎng)方面的經(jīng)推動(dòng)算力基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究的深度融，增強(qiáng)對(duì)算力領(lǐng)域交叉學(xué)科復(fù)合型人才的培養(yǎng)和儲(chǔ)備力使人才培養(yǎng)更加面向市場(chǎng)應(yīng)用需求與技術(shù)研發(fā)前沿此隨著數(shù)據(jù)中心等算力基礎(chǔ)設(shè)施的大規(guī)模增還應(yīng)同時(shí)注重對(duì)算力基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)維和技術(shù)服務(wù)專業(yè)化人才的培養(yǎng)和儲(chǔ)備。數(shù)字經(jīng)濟(jì)開(kāi)放合作是全球各國(guó)整體對(duì)外開(kāi)放的重要組部分當(dāng)國(guó)際政治風(fēng)險(xiǎn)對(duì)各國(guó)在算力產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同與合作帶來(lái)一定沖擊無(wú)論是領(lǐng)跑者陣營(yíng)還是追趕者起步者陣營(yíng)國(guó)都應(yīng)該積極尋求與其他國(guó)家在數(shù)字經(jīng)領(lǐng)域的合作空尤其是推動(dòng)在算力領(lǐng)域的國(guó)際合作共享發(fā)展雖然當(dāng)前相關(guān)國(guó)際合作在跨境信息的開(kāi)放流算力基礎(chǔ)設(shè)施本地互聯(lián)網(wǎng)國(guó)際監(jiān)管與治理等方面面臨很多現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)但領(lǐng)跑者陣營(yíng)國(guó)家在構(gòu)建本國(guó)算

力產(chǎn)業(yè)生態(tài)的進(jìn)程有必要擔(dān)負(fù)起構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)的全球化新機(jī)制的責(zé)任促進(jìn)算力領(lǐng)域形成多元多層次的國(guó)際合作交流機(jī)打造國(guó)際化的開(kāi)源開(kāi)放平，參與制定國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)體系和數(shù)據(jù)治理機(jī)加強(qiáng)算力領(lǐng)域人才國(guó)際培訓(xùn)和研究合引導(dǎo)算力行業(yè)綠色發(fā)共同為全球提供數(shù)字基建公共產(chǎn)推動(dòng)完善全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理體系。全球計(jì)算力指數(shù)由計(jì)算能力計(jì)算效率應(yīng)用水平和基礎(chǔ)設(shè)施支持四大子項(xiàng)加權(quán)計(jì)算得出每個(gè)子項(xiàng)得分由該子項(xiàng)下各指標(biāo)得分加權(quán)計(jì)算得出其每個(gè)指標(biāo)具體得分計(jì)算方式如下：每個(gè)指標(biāo)總分為100分；每個(gè)國(guó)家在該指標(biāo)的得分為當(dāng)年數(shù)值與2025年的目標(biāo)值進(jìn)行對(duì)比如當(dāng)年實(shí)際到達(dá)值與2025年相則該項(xiàng)得分為100分如實(shí)際到達(dá)值與2025年不則根據(jù)各國(guó)家目標(biāo)值情將指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化換得出各國(guó)指標(biāo)分?jǐn)?shù)2025年目標(biāo)值計(jì)算根據(jù)業(yè)界各領(lǐng)域權(quán)威組機(jī)構(gòu)及企業(yè)數(shù)由項(xiàng)目組專家調(diào)研及分析設(shè)定子項(xiàng)A得分=a1得分*a1