隨著數字經濟時代全面開啟，算力作為新的生產力形式正在為各行各業的數字化轉型注入新動能，成為經濟社會高質量發展的重要驅動力。中國算力產業在過去數十年中一直處于市場主導的粗放型發展階段，面臨底層技術自主可控不充足，算力互聯協同體系不健全，應用生態不深入等諸多挑戰。解決這些問題要求中國算力產業由過去的粗放型發展轉入高質量發展，從而更好地支持數字經濟的發展，服務于中國國民經濟高質量發展戰略。為進一步凝聚產業共識，推動我國算力產業高質量發展，中國通信工業協會數據中心委員會邀請烏蘭察布市、韶關市、中衛市、張家口市、資興市、貴安新區等地方政府主管部門及算力產業上下游企業于2023年2月28日在十七屆中國IDC產業年度大典-算力產業高質量發展大會暨數字產業高質量發展大會上正式啟動《中國算力產業高質量發展白皮書（2023年）》的編撰工作。白皮書前瞻性的提出了算力產業進入高質量發展階段的概念，對算力產業高質量發展的內涵和特征進行了總結，并對當前算力產業發展面臨的問題的系統性梳理，進而提出實現算力產業高質量發展的舉措與趨勢展望。《中國算力產業高質量發展白皮書》編委會粵港澳大灣區、成渝、內蒙古、貴州、甘肅、寧夏國家數據中心集群，推動數據中心合理布局、優化供需、綠色集約和互聯互通。我國一體化大數據中心體系完成總體布局設計，“東數西算”工程正式國內重點區域數字產業實現高質量發展，中國通信會數據中心委員會于2021年7月正式啟動“區業高質量發展行動計劃”，助力產業和政府主管部門牢牢抓住數字產業發展關鍵點、順應新趨勢、錨定新任務、實現新突破，推進“政產學研金服用”協同發力，實現區域及區域產業發展階段特點，聚焦發展數字核心先加快產業數字化轉型、推進數字園區載體建設、構建多層次數據中心布局體系、優化產業發展環境，健全地方數字經濟發展的“糧倉”和“血庫”，提升區域數字產業發展參編單位(排名不分先后)參編專家(排名不分先后)一、中國算力產業發展現狀（一）中國算力供給（二）中國算力產業圖譜二、算力產業發展歷程（一）粗放型發展階段（二）高質量發展階段三、算力產業發展面臨的挑戰（一）上游技術自主可控不充足（二）中游互聯協同體系不健全（三）下游應用生態賦能不深入一、算力產業高質量發展的內涵二、算力產業高質量發展的意義（一）推動國家經濟高質量發展戰略要求（二）實現數字經濟持續發展的基礎保障（三）衡量國民經濟發展水平的重要指標三、算力產業高質量發展的目標一、夯實算力基礎（一）實現關鍵技術自主可控（二）建設綠色低碳算力設施二、優化算力供給（一）布局互聯協同算力體系（二）提供多元泛在算力資源三、促進算力應用（一）推進行業賦能應用創新（二）構建普惠應用服務體系0909概念與定義計算設備根據其內部狀態的改變，每秒可處理的信息數據量。算力是設備通過處理數據，實現特定結果輸出的能力。以IT軟硬件設備及其供電、制冷等基礎設施和為主要構成，具備計算能力的設施，包括通用數據中心、智能計算中心、超算中心等。算力產業是指以計算能力為核心，以硬件、軟件和服務為支撐的產業。算力產業鏈涵蓋了由設施、設備、軟件供應商、網絡運營商構成的上游產業，由基礎電信企業、第三方數據中心服務商、云計算廠商構成的中游產業，由互聯網企業、工業企業以及政府、金融、電力等各行業用戶構成的下游產業。以及由政策支持與產業聯盟構成的算力產業的發展保障層。認為在國家東數西算工程啟動之前的發展階段，中國算力產業發展主要以市場牽引為主，缺乏頂層設計。認為以東數西算工程的啟動為起點，中國算力產業進入高質量發展階段，其主要特征是安全可控、綠色低碳、互聯協同、多元泛在、融合賦能、普惠共享中國算力產業發展概述 中國算力產業高質量發展白皮書·中國算力產業發展概述（一）中國算力供給中國算力規模持續高位增長。從計算設備供給側看，中國算力規模持續增長，在2018年-2022年算設備算力總規模約302EFlops1，占到全球計算設備總算力規模的近33%，中國算力規模增長率也以50%的高位增長超過全球平均增速的47%。圖12018年-2022年中國計算設備算力總規模數據來源：中國信息通信研究院、科智咨詢數據來源：中國信息通信研究院、科智咨詢59%，已經成為算力供應的主力，相關AI服務器出貨量達到28萬臺。通用算力規模約120EFlops，較2021年增長26%，占到中國算力總規模的40%，較2021年下降7個百分點，相關通用服務器出貨量384.6萬臺，同比增長3%。超算算力繼續保持穩定快速的增長。1《中國算力發展指數白皮書（2023年）》中國算力產業高質量發展白皮書圖22021&2022年中國算力內部結構內環：2021年內環：2021年外環：2022年數據來源：中國信息通信研究院、科智咨詢東部地區綜合算力供應能力處于領先地位。中國算力基礎設施建設圍繞國家重大區域發展戰略開展，2022年已確定了在京津冀、長三角、粵港澳大灣區、成渝、內蒙古、貴州、甘肅、寧夏等8地建設國家算力樞紐節點的規劃。按綜合算力供應能力來看，目前東部算力樞紐節點所在省份算力總體處于領先水平，如大灣區、長三角區域城市排在前列。而西部省份如內蒙古、貴州因具備一定的政策和環境優勢，也進入了排名前十。《中國綜合算力評價白皮書（2023年）》指出，綜合算力供應排名前五位的省市分別為廣東省、江蘇省、上海市、河北省、北京市，可見東部算力總體處于領先。北上廣及周邊省份市場需求旺盛，算力、存力、運力和環境整體處于較高水平，綜合算力指數總體較高。其中廣東省大中型數據中心機架規模已達62.5萬個標準機架，在建大型、超大型數據中心的總建設規模超16.9萬個標準機架，算力約占全國12%左右；2022年河北省在用大型以上數據中心42個，機架總規模達52.6萬標準機架，在建及規劃大型、超大型數據中心的總建設規模超40萬標準機架，預計到2023年底算力總規模將達到20EFlops；上海在用標準機架數41.5萬，在建數據中心標準機架規模20萬，算力總規模約14Eflops。相對東部地區龐大的算力規模，西部地區算力需求和算力規模小的多，西部算力也主要集中在八大樞紐的甘肅省、貴州省、內蒙古，其中貴州在建及投運重點數據中心達37個，大型、超大型數據中心18個，在中西部地區處于領先地位；川渝在全國范圍內屬于前列水平，且成都和重慶在2023年均被評選為中國數字經濟發展十大城市之一，算力發展前景廣闊。 中國算力產業高質量發展白皮書圖32023年綜合算力指數排名前5位數據來源：中國信息通信院智能算力分布在經濟發達地區。在智能算力方面，《2022-2023中國人工智能計算力發展評估報告》公布了2022年中國AI計算力城市排行，排名前五的城市分別是北京、杭州、深圳、上海和廣州。這五個城市的政策引導和配套政策保障完善，智算基礎設施投入充分，均已具備百家AI企業集聚、十萬級人才保障，千億級AI產業集群規模的連線優勢。從區域分布來看，截至目前，中國在建及規劃中的智算中心超過40個，長三角地區智算中心超10個，其中江蘇省在建及規劃中智算中心7個，京津冀智算中心6個、中部地區6個，其他位于西部地區，可見人工智能算力也主要聚集在東中部地區或全國經濟發達省份。圖4中國各省市在建及規劃中智算中心數量（單位：個）數據來源：科智咨詢中國算力產業高質量發展白皮書（二）中國算力產業圖譜算力已經成為了推動數字經濟發展的核心動力，中國作為全球最大的經濟體之一，其算力產業也在迅速崛起，構建起了一體化的算力服務體系。從上游的設施、設備、軟件和網絡供應商，到中游的基礎電信運營商、第三方數據中心服務商和云計算服務商，再到下游的行業用戶，以及發展保障層的政策支持和產業聯盟，形成了完整的產業鏈條。圖5中國算力產業圖譜信息來源：科智咨詢整理算力產業上游，主要包括設施、設備、軟件和網絡供應商。設施供應商提供能源電力供應，設備供應商提供芯片、服務器、存儲等，軟件服務商提供操作系統、數據庫、安全，網絡服務商提供穩定的網絡帶寬，共同為各行業提供穩定、高效的算力支持。算力產業中游，主要包括基礎電信運營商、第三方數據中心服務商和云服務商。基礎電信運營商和第三方數據中心服務商提供專業的數據中心建設、運營和維護服務。云服務商運營和維護各種算力設施，提供計算、存儲、數據庫等云服務。算力產業下游，主要包括工業、教育、金融、交通、醫療、能源等行業的用戶，它們對算力的需求各不相同，因此需要個性化的解決方案。例如，金融行業需要高可用性、高可擴展性的算力服務，醫療 中國算力產業高質量發展白皮書行業需要處理海量的醫療數據等。在算力產業的發展保障層，主要包括政策支持與產業聯盟。政府出臺一系列政策措施，扶持算力產業發展，推動數字化轉型。產業聯盟則匯聚了眾多企業和機構，共同推動產業發展。東數西算工程2的正式啟動標志著中國算力產業發展從粗放型發展轉入高質量發展。（一）粗放型發展階段中國算力產業起步于部分政府、央國企自建自用機房，電信運營商面向政府和大型企業提供數據中心業務形成了算力產業的雛形。2001年中國互聯網進入快速發展階段，網站數量激增，各種互聯網設備如服務器、主機、出口帶寬等設備與資源集中放置與維護需求激增，主機托管、網站托管等商業模式出現，數據中心得到廣泛認可，第三方IDC服務商出現，圍繞主機托管提供數據存儲管理、安全管理、網絡互連、出口帶寬網絡服務等，數據中心具備了核心計算和核心業務運營支撐功能。隨后云計算服務這種新的商業模式進一步推動了算力產業的發展。算力產業在這一階段的發展是市場自發推動的，雖然發展較快，但發展過程中缺乏頂層設計，算力產業基礎設施布局偏于東部發達地區，通用算力建設過剩，數據安全及綠色節能方面也面臨挑戰。（二）高質量發展階段2022年初，東數西算工程正式全面啟動，國家從頂層設計上對算力基礎設施布局進行了規劃，通過構建數據中心、云計算、大數據一體化的新型算力網絡體系，將東部算力需求有序引導到西部，優化數據中心建設布局，促進東西部協同聯動。東數西算工程的啟動代表著算力產業發展進入高質量發展階段。2022年底，OpenAI的ChatGPT讓人工智能應用落地成為現實，中國的云計算和AI科技公司迅速跟進，產業大模型的迅速發展進一步提升了對算力產業的需求。智能化的加速將深刻影響國家的經濟發展和社會變革，這就要求中國必須快速解決算力產業發展中的諸多問題，轉向追求高質量發展，形成自主可控的計算設備產研體系、科學布局的算力供應網和不斷創新的算力應用市場。（一）上游技術自主可控不充足芯片制造和設計能力不足。雖然中國算力發展迅猛，但仍然面臨技術不成熟和科技創新不足方面的制約，出現了算力“卡脖子”的問題。算力的提升需要強大的處理器和高效的計算設備，然而中國在芯2東數西算工程于2022年初正式啟動中國算力產業高質量發展白皮書片技術方面長期落后西方發達國家，中國芯片產業整體上還處于起步階段，在芯片制造領域的技術積累和自主研發能力相對滯后，尤其是高端芯片核心技術還主要掌握在少數發達國家手中，導致中國長期依賴進口。通用服務器芯片市場長期被美國公司英特爾的X86架構所主導，2022年英特爾獨占70.77%、AMD市場份額為19.84%，兩家就占到90%以上，AI服務器芯片市場美國企業NVIDIA市場份額也超過90%，這種過度依賴進口的情況使得中國算力產業的可持續發展受到了很大制約。2022年10月7日，美國商務部工業和安全局宣布擴大對中國芯片及設備的出口限制，其中包括：高端芯片及包含高端芯片的計算機禁止出口給中國，并管制用于生產16nm及以下邏輯芯片、18nm及以下DRAM芯片、128層及以上NAND芯片的設備。2023年10月17日美國商務部宣布新的出口限制，進一步禁止向中國銷售先進的人工智能芯片，新的規定禁止銷售包括但不限于A100,A800,H100,H800,L40,L40S以及RTX4090在內的性能較高的AI芯片。中國先進芯片制造設備、材料及工藝也存在“卡脖子”問題。目前中國在半導體下游的封裝測試上基本處于世界前列，中游的設計環節也基本上能夠實現國產化替代，而上游的材料設備和中游的制造則是中國半導體產業鏈的薄弱環節。鍍膜機、光刻機、離子注入機等核心設備的國產化率仍很低。2022年，中國芯片制造的核心設備光刻機幾乎全部依賴進口，鍍膜機、離子注入機設備國產化率低于5%。在芯片制作工藝上，中國大陸地區能實現28nm芯片量產以及14nm芯片小規模量產，但14nm以下的自產率還非常低，很難制造出7nm、5nm以及更低的工藝節點，進一步限制了中國高新科技企業的發展。除芯片外，在高密度GPU和操作系統上與國外領先水平也存在技術差距。例如GPU核心算法的處理器計算速度、能效比以及穩定性相對落后于國外，國外的GPU芯片巨頭如NVIDIA、AMD等擁有先進的架構設計技術，能夠實現更高的計算精度和更低的功耗。中國操作系統的內核技術對Linux社區有所貢獻，但在圖形棧、數學庫、加解密庫與SSL等方面的技術還需要進一步投入和提升。算力設施能源利用效率和算力碳效（CEPS）水平低下。近10年，數據中心的數量不斷增多而帶來的能源消耗和環境污染的壓力日益突出。因此，提高算力設施能源利用效率和算力碳效水平已成為重要的發展方向。中國的數據中心規模龐大，在全球市場占有較大份額。然而，由于早期技術水平有限，加上部分廠商追求低成本等因素，導致中國數據中心能源利用效率較低。據統計，目前我國僅有41%的數據中心PUE在1.4以下3，這意味著大多數數據中心仍然面臨著諸多環保挑戰，如能源消耗過高、碳排放過多等問題，綠色低碳數據中心的實踐還任重道遠。近年來，隨著技術和管理手段的不斷發展和完善，中國數據中心能源利用效率有了顯著提升。2022年中國在用數據中心PUE平均值為1.52，較2015年提高了0.19，但與國際先進水平仍有差距4。3中國智能計算產業聯盟《東數西算下新型算力基礎設施發展白皮書》4中國信通院《中國綜合算力評價白皮書（2023年）》 中國算力產業高質量發展白皮書與此同時，中國數據中心的算力碳效水平也亟待提升。盡管近年來數據中心綠色能源使用比例有所上升，但由于整體規模較大，其碳排放總量依然較高。據估計，全球數據中心行業將在未來幾年內加大對綠色能源的投入，預計到2025年全球數據中心綠色能源應用比例將達到近60％。然而，不同的地區之間仍存在較大的差異，例如歐洲地區由于政策驅動和市場環境的影響，該地區的數據中心更傾向于采用綠色能源供電，而在亞洲和其他新興市場的比例則相對較低。持續開展國家綠色數據中心建設，明確提出“算力+能源”的創新賦能模式：加快建設能源算力應用中心，支撐能源智能生產調度體系，實現源網荷互動、多能協同互補及用能需求智能調控。推動鼓勵龍頭企業以綠色化、智能化、定制化等方式高標準建設數據中心，充分利用現有能源資源優勢，結合自身應用需求，達國家和地區。同時，國內數據中心普遍面臨著供電質量不穩定、電價偏高等問題，限制了綠色能源的應用推廣。（二）中游互聯協同體系不健全中游的互聯協同體系還不夠健全，具體體現在算力基礎設施區域過度集中、缺乏統一的算力調度體系和平臺、通用算力和智能算力供應不平衡等。算力基礎設施區域過度集中。數字經濟條件下，海量數據和豐富場景激發了算力需求的猛增，中國的算力基礎設施在全國范圍內得到了迅速擴張和發展。尤其是京津冀、長三角、粵港澳三個地區聚集了大量的算力資源，成為了全球最大的算力基地之一，然而這三個地區的集中度過高可能導致地區間協同發展不平衡。由于資源過度集中，這些地區的算力基礎設施的發展速度超過了其他地區，造成了地區間的失衡，很難實現跨地域、跨組織的大規模資源共享和協同計算，這不利于全國各地均衡發展，也可能造成算力資源的浪費。另一方面，高度集中的算力基礎設施將加劇網絡擁堵現象。當大量的數據處理需求集中在一個地方時，容易造成網絡擁塞和延遲。尤其是在云計算領域，這種情況更為嚴重。缺乏統一的算力調度體系和平臺。中國算力體系由多家企業組成，其中包括阿里云、華為云、騰訊云等知名的云服務商，以及眾多電信運營商、互聯網巨頭等，每個企業都有自己的基礎設施、技術框架和商業模式。目前國內各大算力供應商各自獨立運營自己的基礎設施，并沒有一個統一的平臺或體系進行算力資源的調度和交易。這種現象帶來的弊端有很多：首先，算力資源不能有效利用，因為不同公司之間的資源無法實現合理調配。其次，競爭激烈，算力資源的價格非常高昂，一些小型企業和初創公司難以負擔高昂的成本。再次，服務質量不穩定，無法滿足客戶需求。最后，網絡安全性較差，沒有統一的安全標準和管理規定，容易出現數據泄露等問題。中國算力產業高質量發展白皮書通用算力和智能算力供應不平衡。中國通用算力基礎設施仍存在供大于求的問題，《2022-2023年中國IDC行業發展研究報告》顯示目前全國數據中心整體上架率不足60%，空置較高，近年來新基建政策提升了數據中心產業熱度，市場供給快速增加。而在需求側，公有云客戶前期資源池部署告一段落，互聯網行業創新業務發展仍需時日，傳統行業需求尚未得到釋放，上架率出現一定下降。另一方面跨區域算力的需求并未得到充分調動，跨區域服務商未充分調研異地需求便大規模建設機房，導致機柜資源浪費。而且海量數據傳輸困難，算力的即時調度難度大，各算力中心間也缺少任務協同和資源流通共享,也導致跨廣域數據交互效率低，供需矛盾較為突出。智能算力市場則呈現出一種“供不應求”的態勢。在供需方面，數據爆炸、人工智能的興起、大規模計算需求以及云計算的普及導致智能算力需求爆發增長，此類計算任務需要依賴專業的硬件和軟件平臺來實現，但市場上的一些核心組件仍掌握在國外企業手中，阻礙了國產智能算力的發展。此外，由于技術和資金等方面的限制，中國企業無法提供足夠多的高性能計算設備來滿足市場的需求。例如，深度學習模型的訓練通常需要高性能的圖形處理單元和大規模的數據集。然而，這些硬件設備并不是普遍可得的，供應量有限，導致了智能算力的缺乏。智能算力的訓練和應用通常需要大量的數據來支持。獲取高質量的、標注完整的數據并不容易，在某些領域，特定類型的數據可能非常稀缺，限制了智能算力的發展和應用。除此之外，還有智能算力領域人才缺乏，智能算力硬軟件成本高昂的限制等問題，也導致了智能算力難以大規模發展。（三）下游應用生態賦能不深入對下游行業應用的下沉力度不足。在當前的數字化時代，算力已經成為推動經濟發展和社會進步的重要驅動力。然而，由于多種因素的影響，中國算力產業在下游應用生態賦能方面還存在一些不足之處，導致算力無法充分發揮其應有的作用。缺乏對下游應用的深度理解和支持。算力產業的技術門檻較高、供給方集中度較高，導致下游應用集中在高端行業和大型企業，多樣性不足。算力產業在為下游應用提供支持時，對于眾多行業往往缺乏對應用場景的深入理解和需求洞察。這導致算力產業無法為下游應用提供針對性的解決方案和支持，難以滿足應用場景的多樣性和復雜性需求。缺乏與下游應用的緊密合作。目前算力產業的合作主要集中在技術和服務能力的提供，缺乏與行業的深度融合。同時算力產業與下游行業之間缺乏相互交流，使得算力產業無法及時了解下游應用的需求和反饋，同時也限制了下游應用對算力技術的掌握和應用能力。缺乏對下游應用的技術培訓和支持。算力產業往往忽視了為下游應用提供必要的技術培訓和支持。這導致下游應用人員難以掌握和使用先進的算力技術，從而限制了算力技術在下游應用中的普及和應用 中國算力產業高質量發展白皮書普惠應用算力生態建設不完善。中國算力產業對下游應用生態賦能不足是不能忽視的問題，但是在構建普惠應用算力生態這方面也存在以下問題：缺乏統一規劃：普惠應用算力生態的構建需要統一的規劃和標準，以確保各個參與方能夠協同合作、互利共贏。然而，由于不同行業和地區的發展重點和目標不同，以及缺乏有效的協調機制，導致普惠應用算力生態的構建面臨一定的困難。技術瓶頸制約：由于算力技術的復雜性和專業性，目前還存在一些技術瓶頸尚未突破，如算力資源的調度、優化和管理，以及算力與算法的協同和優化等。這些技術瓶頸的制約，使得算力普惠應用生態的發展受到了一定的限制。缺乏應用場景：構建算力普惠應用生態需要廣泛的應用場景來支撐。然而，當前算力普惠應用生態在應用場景方面還存在不足。具體來說，一些領域的應用場景比較碎片化，缺乏完整性和系統性。同時，一些領域的應用場景缺乏足夠的創新和拓展，難以滿足算力普惠應用生態的發展需求。政策支持力度不夠：構建算力普惠應用生態需要政府的大力支持和政策引導。然而，當前中國政府在算力普惠應用生態方面的政策支持力度還存在不足。具體來說，缺乏針對算力普惠應用生態的專項政策，沒有建立起完善的政策體系，同時政策在細節上不夠明確，缺乏可操作性并缺乏有效的監督和評估機制，導致政策執行效果不佳。這導致構建算力普惠應用生態的過程中，缺乏足夠的政策支持和引導，給相關企業和機構帶來了一定的不確定性和困難。中國算力產業高質量發展內涵、意義與目標 中國算力產業高質量發展白皮書·中國算力產業高質量發展內涵、意義與目標中國算力產業高質量發展不僅要求算力產業“量”不斷擴大，還要求算力產業能夠實現“質”的提升，算力產業高質量發展表現為安全可控、綠色低碳、互聯協同、多元泛在、融合賦能及共享普惠等六個特征：圖6中國算力產業高質量發展特征信息來源：科智咨詢整理安全可控：CPU、GPU、操作系統、存儲等關鍵產品技術自主可控，數據傳輸、存儲和使用安全，提供可靠的算力服務能力。綠色低碳：引入綠色能源、有效利用液冷、儲能及綜合能源等技術，建設高能效、低碳排的算力設施，以綠色低碳算力賦能行業綠色低碳轉型。互聯協同：東西部算力設施協同互補，基于統一標準體系進行調度和交易，實現多源異構算力的跨區域互聯互通，提升利用效率。多元泛在：通用算力、智能算力和邊緣算力多元供給，云邊端算力泛在分布，滿足未來智能社會的算力增長需求和多元架構訴求。融合賦能：算力資源與行業應用深度融合，賦能工業、教育、金融、交通、醫療、能源等行業數智化轉型實踐。中國算力產業高質量發展白皮書共享普惠：普惠算力資源服務于個人、中小企業及科研機構，保障生活、惠民場所的智能服務算力應用需求。（一）推動國家經濟高質量發展戰略要求算力產業是數字經濟的重要組成部分，對經濟增長有著顯著驅動作用，算力產業的高質量發展可以帶動數字經濟的發展，提高國民經濟的整體水平。首先算力產業高質量發展有助于推動其他產業的數字化和智能化升級，提升生產效率，降低生產成本，提升產品服務質量，推動其他產業的整體升級；其次算力產業的高質量發展能夠為新技術、新應用、新模式的創新提供支持，推動經濟社會的創新發展；最后算力產業高質量發展有助于提升國民經濟發展質量，實現可持續發展，算力產業將創造更多高科技質量的產品服務和就業崗位，提升這些產品服務的競爭力，從而形成創新和科技驅動的經濟形態，是國民經濟實現可持續發展。（二）實現數字經濟持續發展的基礎保障數字經濟是新一代信息技術與經濟社會深度融合的產物，而算力作為信息技術發展的核心資源，將成為數字經濟發展的新動能。目前中國數字經濟占GDP比重已經由2018年的34.8%提升至2022年的41.5%。統計中國近五年的數字經濟規模及占GDP的比重也可見，數字經濟的增長與算力規模增長具有一致性，算力規模對于推動數字經濟規模增長發展有著重要的作用。圖72018年-2022年中國數字經濟規模、增長率及占GDP比重數據來源：中國信息通信研究院、IDC、科智咨詢 中國算力產業高質量發展白皮書算力產業高質量發展有助于提升數字經濟對GDP的帶動作用：首先，算力產業高質量發展才能提供更加高效的計算和分析能力，幫助社會、企業更好地利用數據，提高生產效率和競爭力，更好地釋放數據價值；其次算力產業高質量發展能夠提升技術創新和模式創新的效率，可以為數字經濟發展提供新的動力，進一步推動數字經濟的發展；再次算力產業高質量發展有助于實現算力產業與其他產業的深度融合，促進產業之間的協同發展，進而推動國民經濟的整體數字化水平。（三）衡量國民經濟發展水平的重要指標隨著數字經濟在國民經濟中的地位越來越重，衡量國民經濟發展水平的核心指標正在由工業經濟時代的電力變為算力，因此算力產業的發展水平也將成為衡量國民經濟發展水平的重要指標。首先，算力產業是數字經濟時代的核心產業，算力產業的發展水平直接關系到數字經濟的整體發展水平，影響到國民經濟的整體發展水平，因此算力產業的發展指標也將成為衡量國民經濟發展水平的重要指標。其次，算力產業發展對其他產業發展也有重要影響，對其他產業發展有積極帶動作用，算力產業的高質量發展能夠帶動其他產業發展水平，進而提升國民經濟發展水平。此外，算力產業的發展水平還能夠體現國家的創新能力和競爭力，是國家在競爭中獲得優勢的關鍵因素。算力規模目標：到2025年，中國算力設施算力總規模超過300EFLOPS，建設智算中心50個，確保智能算力占比達到35%，東西部算力平衡協調發展。安全可控目標：到2025年根本改變核心關鍵技術受制于人的局面5，形成安全可控的信息技術產業體系，提升核心產業競爭力，著力提升基礎軟硬件，核心電子元器件、關鍵基礎材料和生產裝備的供給水平，強化關鍵產品自給保障能力6。綠色低碳目標：到2025年，數據中心基本形成綠色集約的一體化運行格局7，全國新建大型、超大型數據中心平均電能利用效率降到1.3以下，國家樞紐節點進一步降到1.25以下，綠色低碳等級達到4A級以上，改建核心機房PUE降到1.5以下。互聯協同目標：到2025年，全國范圍內數據中心形成布局合理、綠色集約的基礎設施一體化格局8。5中共中央國務院《國家信息化發展戰略綱要》62021年中央網絡安全和信息化委員會《“十四五”國家信息化規劃》，2022年國務院《“十四五”數字經濟發展規劃》72021年11月，國管局聯合國家發改委、財政部、生態環境部印發《深入開展公共機構綠色低碳引領行動促進碳達峰實施方案》82020年，發改委、網信辦、工信部和能源局《關于加快構建全國一體化大數據中心協同創新體系的指導意見》，2021年國家發展改革委、中央網信辦、工業和信息化部、國家能源局《全國一體化大數據中心協同創新體系算力樞紐實施方案》23中國算力產業高質量發展白皮書多元泛在目標：加速打造多層次的、云邊端泛在部署算力設施體系，推動不同計算架構的智能算力與通用算力協同發展，滿足均衡型、計算和存儲密集型等各類業務算力需求。融合賦能目標9：打造一批算力新業務、新模式、新業態，在工業、教育、金融、交通、醫療及能源等重點領域打造30個以上應用標桿。共享普惠目標：打造集成多方算力資源和開發平臺的算力服務，鼓勵各地為中小企業、科研機構提供普惠算力資源，降低算力使用成本和門檻，保障算力使用需求。推動算力在更多生產生活場景的應用92023年工業和信息化部、中央網信辦、教育部、國家衛生健康委、中國人民銀行、國務院國資委等六部24門《算力基礎設施高質量發展行動計劃》中國算力產業高質量發展關鍵舉措中國算力產業高質量發展白皮書·中國算力產業高質量發展關鍵舉措（一）實現關鍵技術自主可控ICT基礎設施已經成為各行業的基礎，成為全球各國家競爭的主要力量，要夯實ICT基礎設施，實現關鍵技術自主可控是必要。因此要建立安全可控的信息技術產業體系，著力提升基礎軟硬件，核心電子元器件和生產裝備的研發和供給水平，培育先進專用芯片生態，推動CPU、GPU、操作系統、存儲等關鍵產品和技術試點驗證，構建軟硬件相互適配、協調發展的生態體系。2023年中國算力大會新聞發布會上工信部強調了構建算力相關軟硬件生態體系的重要性，強調通過加強各個環節的協同合作，包括硬件、軟件和應用等方面的配套建設，提高中國整體的算力水平。CPU、GPU等芯片是ICT產業核心基石，其產業鏈自主可控是實現科技自強的基礎保障，未來要突破高端芯片的技術制約，完善芯片產業生態。首先應重視頂層設計，通過制定芯片零部件產業發展專項規劃、計劃或路線圖，確定產業發展的長期戰略框架，并在不同時期根據國內外狀況制定適宜的政策和規劃，有序引導產業發展。其次落實推動產業鏈各環節研發的具體措施，在芯片設計環節上應積極支持中國自研架構的推進，出臺相關的配套政策推動芯片架構國產替代，同時支持國內企業加入RISC-V開源架構生態體系，降低ARM在芯片架構IP市場壟斷地位造成的供應鏈風險；在芯片制程環節加速光刻、蝕刻、沉積、清洗等高度精密的技術專研，以及加快硅晶圓、光刻機、光刻膠等關鍵設備材料的深度研發；在政策和資金等多方面鼓勵支持科研機構、企業自主創新，實現設計、制造、封裝和測試等鏈路環節的獨立自主，打造成完整的半導體芯片產業生態環境；在芯片封裝測試環節雖然技術相對成熟，但與國際說依舊存在差距，應鼓勵國內芯片生產商在資金投入、設備更新、人才引進、技術研發等方面加大投入，進一步提高技術的專業度和可信性，實在全產業鏈的獨立自主。聚力攻堅基礎軟件，配套硬件基礎設施發展，構建算力相關軟硬件生態體系。中共中央政治局在2023年2月21日就加強基礎研究進行了第三次集體學習，再一次從國家戰略層面，號召打好科技儀器設備、操作系統和基礎軟件國產化攻堅戰習。要完善桌面、服務器、移動終端等操作系統產品及配套工具集，推動操作系統與數據庫、中間件及各類應用的集成、適配、優化；加速分布式數據庫、混合事務分析處理數據庫、共享內存數據庫集群等產品研發和應用推廣，開展高性能、高可靠的中間件關鍵產品及構件研發；推進軟件集成開發環境相關產品和關鍵測試工具的研發與應用推廣；尤其關鍵基礎軟件操作系統方面要注重生態的搭建，通過建立開源操作系統國內自主根社區，推進國產操作系統“技術收斂”，改變當前國產操作系統廠商“散”和“小”的局面，從上游根社區上進行技術統一，將創新成果持續匯 中國算力產業高質量發展白皮書聚在中國原生根社區，為國內操作系統產業發展增添新動能，此外可以推動企業與科研院所、高校開展關鍵技術聯合攻關，提升操作系統與底層硬件的兼容性、與上層應用的互操作性，在應用兼容、應用質量和應用體驗方面提升用戶用戶滿意度，累積多行業多領域用戶規模。（二）建設綠色低碳算力設施綠色算力是算力高質量發展的重要目標，工信部等六部門聯合發布的《算力基礎設施高質量發展行動計劃》指出要發展促進綠色低碳算力，實現綠色低碳算力要求數據中心的設計建設、技術選型和設備選擇等方面注重高效、節能和低功耗，以降低數據中心PUE，大規模提升能源使用效率；強化能降碳技術創新應用，支持基礎設施層液冷、儲能等新技術推廣使用；積極引入綠色能源，大幅提升數據中心風電、光電、水電清潔能源使用比例，最終提升算力碳效水平。提出加快建設能源算力應用中心，支撐能源智能生產調度體系，實現源網荷互動、多能協同互補及用能需求智能調控，提供“能源流、業務流、數據流”一體化算力。提升算力基礎設施能源利用率。PUE通常被作為數據中心能源效率的衡量指標，PUE值越接近1，表示數據中心的綠色化程度越高。《新型數據中心發展三年行動計劃（2021-2023年）》明確提出到2023年底，新建大型及以上數據中心PUE降低到1.3以下。降低PUE可以通過優化數據中心電力設備和空調系統，采用高效的UPS設備、改善配電線路等方法，減少能源損失，采用更高效的空調設備、合理規劃空調系統的布局和設計、利用冷熱通道隔離技術等方式，提高冷熱空氣的分隔效果，減少能源消耗；還可以選擇低功耗、高效能的服務器設備，同時合理規劃機柜的排列方式，利于熱量的散發和空氣流通，降低冷卻負荷；動態調整數據中心的供電和冷卻策略也是提高能源效率的關鍵，通過智能化的監控系統，實時監測數據中心的溫度、濕度以及能源消耗情況，避免資源浪費。加強算力與熱力的耦合，即因地制宜，利用壓縮熱泵、吸收制冷等低溫余熱回收技術實現數據中心余熱的再利用，實現與熱力網的協同共贏，并提高數據中心靈活性。推廣液冷等綠色低碳新技術的應用。隨著新技術的迅猛發展，技術創新應用將成為推動中國基礎設施綠色發展的關鍵所在，以技術創新促進數據中心基礎設施變革、優化數據中心環境的趨勢不斷增強，推動液冷、蓄冷、高壓直流、蓄能電站等技術在算力基礎設施建設中推廣應用，將促進數據中心的節能減排和降本增效，有效降低數據中心的運行維護壓力。液冷技術既能為數據中心節能降噪，又契合服務器芯片未來高功率的趨勢，未來將成為數據中心使用的主流冷卻技術，也將成為諸多企業重點發展的解決方案。但當前液冷面臨市場技術產品千差萬別使標準化適配和部署難度大、液冷方案和IT設備強耦合、液冷部署對環境高要求導致老舊傳統數據中心改造復雜且成本高等問題，在真正規模化應用道路上仍面臨諸多困難和挑戰，需要政府從應用需求牽引入手，吸引更多企業參與到產業鏈建設中，聚集業內各方力量，共同形成行業規范標準引導，聯合技術攻和運營實踐推動新技術的落地和發展，盡可能簡化液冷中國算力產業高質量發展白皮書系統的設計，以降低成本并提高效率，同時考慮液冷設備的可維護性和可維修性，增加其使用壽命，以此實現規模效益最大化。增加風能、太陽能等綠色能源使用率。提高可再生能源應用是未來綠色低碳算力重要的增量方向，當前國際互聯網大企業都在積極使用綠色能源，其中美國谷歌、蘋果及Facebook部分數據中心實現了百分之百應用可再生能源，進一步降低了數據中心碳排放，亞馬遜、微軟、Salesforce等其他幾家領先互聯網企業也承諾將在2025-2035年間實現百分之百可再生能源應用率。而中國數據中心可再生能源應用率還相對較低，應該鼓勵使用風能、太陽能等可再生能源，通過實施綠色電力計劃，購買清潔能源證書或者直接采購可再生能源電力，如太陽能、風能等來增加清潔可再生能源的使用；在數據中心的運營過程中，可以積極利用可再生能源發電設施，如太陽能電池板、風力發電機等，通過自建拉專線或雙邊交易，提升數據中心綠色電能使用水平，促進可再生能源就近消納；具備條件的數據中心可以開展新能源電力專線供電，減少對傳統能源的依賴；統籌5G與可再生能源分布式發電布局，利用5G技術為可再生能源分布式發電提供更好的技術支持和優化。（一）布局互聯協同算力體系算力供需矛盾是影響算力產業高質量發展的關鍵問題，算力供給問題主要表現為算力分布不均衡，因此首先要系統優化算力基礎設施布局，構建全國一體化大數據中心體系，發展數據中心集群，促進東西部算力高效互補和協同聯動；其次要在數據中心集群和國家樞紐節點之間進一步打通網絡傳輸通道，加快實施“東數西算”工程，促進跨網、跨地區、跨企業數據交互；此外要探索算力協同調度機制，形成標準化的算力調度和算力交易市場體系，為多方算力互聯互通提供平臺。優化算力布局，構建全國一體化大數據中心協同創新體系，引導數據中心集約化發展。當前的數據中心存在離散、基礎設施小散亂及部分地區低水平重復建設等問題，數據中心布局亟待集約化，因此要優化算力布局，建設數據中心集群。政府應統籌圍繞國家區域發展戰略，根據能源結構、產業布局、市場發展、氣候環境等，布局建設全國一體化算力網絡國家樞紐節點，發展數據中心集群，根據集群的特點，級分類響應體系，以市場需求為導向，有序發展規模適中、集約綠色的數據中心，服務本地區算力資源需求，有效引導東部部分對時延要求不高的應用需求有序向西部遷移，協同解決算力資源結構性失衡問題；建立多主體合作機制，成立數據中心聯盟、行業協會等組織，促進企業之間的交流和合作，實現資源的共享和優化配置，強化東西部算力樞紐集群內部和集群之間的統籌聯動。推進算力網絡建設，提高網絡傳輸效率。算力供給矛盾一部分源于算力資源分布不均，一部分源于 中國算力產業高質量發展白皮書高時延、窄帶寬等問題制約網絡傳輸效率，因此優化算力供給需要推動算力網絡的發展。通過升級網絡設備、優化網絡架構等，建設高速、穩定的網絡環境，提高數據傳輸速度和可靠性；加強數據中心間的網絡互聯，通過建設高速直聯傳輸網絡、擴容數據中心的網絡出口等措施，提高數據傳輸效率；加強技術創新，促進數據處理器（DPU）、無損網絡等技術的研發應用，增強算力網絡大帶寬、低時延，提高加快云網融合建設和云邊協同算力網絡的構建，提供更加高效、可靠、智能的算力服務。探索算力協同調度和交易機制，建設算力標準體系。算力調度包括多云之間、云和數據中心、云和網之間的資源調度，跨行業、跨地區、跨層級的算力資源想如電力直接流通傳輸存在諸多困難。首先需要確定算力資源的供需關系，摸清算力區域已建和在建的算力基礎設施及算力資源輸出能力，形成區域算力資源清單，整合可利用資源并根據供需關系進行分配和調度，確保各城市和各應用服務的算力資源合理利用；其次需要統一算力資源度量計量標準，對CPU、GPU等異構處理單元進行計算能力的標準化統一，構建對于計算、存儲、網絡等不同類型算力資源的度量模型，滿足不同應用場景的適配要求；再者需要加強監管，算力管理涉及多方閑散算力接入、合作分成、業務訂單管理、服務進度管理以及服務運維等方面的規則，算力調度平臺需要建立完善的管理機制和運行流程，保障算力的安全和穩定；最后，針對產品定價規則、自動結算機制、交易各方權利義務及可信、可溯、可評價的算力服務機制，建立健全算力交易機制體系。（二）提供多元泛在算力資源算力供給矛盾除了區域分布不均的矛盾，還包括通用算力供過于求、智能算力供不應求的矛盾，因此要推動算力資源多元發展，加快提高存量數據中心利用率，推進數據中心由存儲型向計算型轉變；開展智算中心建設，逐步合理提升智能算力占比；構建城市內的邊緣算力供給體系，靈活部署邊緣數據中心，同時改造升級“老舊小散”數據中心，提高“老舊小散”數據中心能源利用效率和算力供給能力。提高存量數據中心利用率，解決通用算力過剩。做好資產管理、容量分析，持續不斷地進行資源的配置和規劃，找到并利用未開發容量的閑置資源，通過監控工具和智能機架PDU提供有關可用容量的信息以及部署其他服務器的可能影響，整合和匹配閑置資源；利用智能調度算法，根據實時監測到的節點負載情況、任務類型、資源需求等信息，自動分配和調整任務到合適的節點上執行，優化資源利用，避免資源浪費；建立統一的共享平臺，將各個節點的資源進行整合和共享，將閑置的算力資源提供給其他有需求的企業或個人使用；開發多樣化應用程序，如人工智能、大數據分析、科學計算等，吸引更多用戶使用這些閑置的算力資源，從而提高使用效率。開展智算中心建設，逐步合理提升智能算力占比。隨著人工智能的快速發展，智能算力的需求呈爆中國算力產業高質量發展白皮書發式增長，地方政府應圍繞智算中心建設展開部署，加快項目簽約和落地，支持各類市場主體以自建、合建、代建等方式建設智算中心，優先納入省政府重點項目，省市協調給予能耗、土地等指標，積極支持申報地方政府專項債，對特別重大的項目，省市可采用“一事一議”方式支持智算中心建設；選擇有代表性的行業或企業，推廣應用智算中心，打造應用示范項目，以點帶面，推動智算中心在各行業的廣泛應用；智算中心建設要以開放硬件和開源軟件為主，融合多元算力，實現算力的聚合、調度集約化、低門檻和綠色低碳方向發展，發揮智算中心普惠高效的賦能效果。靈活部署邊緣數據中心，改造升級“老舊小散”數據中心。鼓勵和支持政府、企業、工業園區建設滿足極低時延和新型業務應用需求的高性能邊緣數據中心，在邊緣數據中心的設計和部署過程中，對需要處理大量數據且對延遲敏感的應用程序，可選擇在靠近用戶或數據源的位置部署數據中心，以減少延遲并提高性能；邊緣數據中心應具備可擴展性和靈活性，可設計成可擴展的架構，以便在需要時輕松添加計算、存儲和網絡資源；邊緣數據中心通常處理敏感數據或重要信息，可以采取措施來確保數據加密、訪問控制、安全審計等的安全性需求得到滿足。改造老舊數據中心，整合小散數據中心，分類分批推動存量“老舊小散”數據中心融合、遷移和改造升級，融入、遷移至新型數據中心，推動“老舊”數據中心加快應用高密度、高效率的IT設備和基礎設施系統。（一）推進行業賦能應用創新算力應用的新模式、新業態正加速涌現，解決工業、金融、能源等重點行業領域的應用需求，鼓勵企業打造示范標桿，推動形成關鍵領域共性標準模式；以制造業數字化轉型為引領，積極推動企業上云，鼓勵各方為中小企業提供更多精細化、個性化的算力產品和服務；鼓勵加強先進計算系統解決方案和行業應用創新，推動異構計算、智能計算、云計算等技術在垂直領域的拓展應用，加快傳統行業數字化轉型，促進實體經濟高質量發展。算力賦能新型工業多樣化場景：在推動工業高質量發展進程中，需根據原材料、電子信息、消費品、裝備制造等不同領域企業的數字化轉型需求，直面不同類型工業企業在研發設計、生產制造、倉儲物流、營銷服務等方面的算網存用痛點與難題，提升算力在不同工業服務場景的服務能力。一是持續推動多元化算力基礎設施建設。加快工業邊緣算力基礎設施部署，推動邊緣計算在制造單元、產線、車間等場景中的應用，充分發揮邊緣計算在智能檢測、故障分析、質量控制、產量優化等方面優勢，提升生產效率、產品質量和安全水平，實現企業降本增效；二是加快算力與重點行業有機結合，實現深度賦能。在面向石化化工、鋼鐵、有色金屬等數智化較低、轉型較困難的原材料行業，加快算力與采礦、制造加工環節的深度融合，建設智能示范工廠，發揮標桿作用，以算力支撐數字化轉型；三是提升算力碳效水平，加 中國算力產業高質量發展白皮書速推進綠色數據中心建設。針對安全污染隱患大、智能化水平低等難點，瞄準高端化智能化綠色化方向，逐步構建工業基礎算力資源和應用能力融合體系，推動工業企業技術改造、降本增效和綠色化轉型，加快推進算力賦能新型工業化建設應用。算力助推金融業發展，關鍵技術應用落地呈現新趨勢。金融行業是人工智能算力投資最大的傳統行業之一，市場主體更加關注前沿技術和創新模式。一是引入生成式人工智能技術，積極擁抱大模型，推動大模型在各場景的探索落地。基礎大模型需通過特定金融場景進行數據喂養、提示工程和微調工程訓練，形成專業領域任務大模型賦能金融行業，可廣泛應用于市場營銷、產品設計、風險管控、客戶服務等領域；二是分布式技術已逐漸從外圍推進到核心系統。從銀行業來看，隨著技術逐漸成熟，分布式技術將在國有大行、全國性股份制銀行、省級聯社、地方性城商行等金融機構中得到廣泛的應用實踐。證券、保險行業機構根據各自行業的業務特點，可應用中臺以及云原生等技術推動核心業務系統轉型。算力協同助力能源經濟綠色發展。通過“東數西算”工程，合理引導算力資源空間再配置，與能源供給格局更加適配，不僅能充分化解算力資源能源供需矛盾，還能節約“西電東送”成本，提高西部光伏、風電等綠色能源的使用率。提升數據中心集群可再生能源使用率，可助力“雙碳”目標實現，推動算力經濟綠色發展。圍繞“算力+能源”統籌規劃，因地制宜，建設基地型算力綜合能源和分布式算力綜合能源，優化供配電網架與網絡基礎設施，推動算力網與通信網、電力網、熱力網的協同發展，有望實現數據流、能量流和業務流協同發展的格局。通過將用能數據與算力數據進行交叉比對及智能分析，可實時監測數據中心運行狀態，提升用能效率。針對新能源消納、跨省跨區資源調度等難點問題，依托算力支撐，幫助電力企業和用戶精準預測負荷動態、電價變化，促進供需兩側精準匹配，通過統籌全系統資源調節，依托大電網資源配置能力和各地區錯峰效應，實現基于電力市場交易的新能源遠程集控和多能互補。算力賦能交通應用場景。近年來，隨著算力的發展，新型人工智能技術與交通運輸業加速融合，交通行業正實現從運力時代向算力時代的跨越。算力賦能運力，衍生出豐富的智慧交通產品，在道路交通精細化管理、場站樞紐、智能運營、車路協同自動駕駛等領域廣泛落地。三大基礎電信運營企業也積極打造算力平臺，布局智慧交通。中國電信天翼云的智慧物流云平臺以數據、業務兩大中臺為依托，為相關部門提供運行監測預警、應急指揮調度等核心功能，打破執法與監督部門間的數據壁壘，目前已在江蘇、湖南、湖北、安徽等6個省市落地。中國移動積極發展5G、高精度定位等新型基礎設施，著力打造國家級智慧交通行業基礎算法平臺，“5G﹢北斗”目前已經孵化重慶兩江協同創新區車路協同項目、蘇州高鐵新城智能網聯示范區項目、廈門BRT高精度定位項目等多個成果案例。中國聯通在四川宜賓三江新區打造的車聯網智能化應用場景項目，包括智慧接駁、智慧物流兩條車路協同示范線路。智能、高效、安全的新一代城市道路交通系統正在三江新區初步形成。中國算力產業高質量發展白皮書（二）構建普惠應用服務體系算力作為新基建的重