2023新型算力中心调研报告：算力经济时代·数字中国万里行_132页_8mb

报告摘要

算力经济时代·数字中国万里行2023新型算力中心调研报告总结

核心内容

本报告聚焦于算力经济时代的基础设施发展与应用趋势，涵盖算力经济定义、多元算力布局、算力服务标准、绿色低碳发展、能源与算力协同等核心内容。报告强调算力作为数字经济的重要驱动力，其发展与融合将推动AI、科学计算、云计算等领域的进步，同时促进数据安全和绿色可持续发展。

主要观点

算力经济的定义：算力经济分为狭义和广义两个层面。狭义算力经济是指与算力强关联的算力服务产业链，包括算力生产者、调度者、服务商和消费者。广义算力经济则是指所有以算力为核心生产要素和引擎的经济活动，是数字经济的重要组成部分。
算力经济的发展趋势：随着人工智能、云计算、大数据等技术的融合，算力经济正从概念走向实践。2018年算力经济被正式提出，2020年后进入快速发展阶段，成为地方政府新旧动能转换的重要手段。
AI大模型的兴起：AI大模型（如GPT-4、文心一言、通义千问等）成为算力经济的重要推动力。大模型需要超大规模算力支持，其发展将推动智算中心建设，并带来新的商业模式。
算力与网络的融合：算力网络是根据业务需求，在云、网、边之间灵活调度计算、存储和网络资源的新型信息基础设施。算力网络的建设将加速算力服务的普及，推动算力基础设施的统一化。
绿色低碳与能源协同：数据中心的高能耗问题日益突出，绿色低碳成为算力经济发展的关键方向。液冷技术、可再生能源利用和节能设计是提升数据中心能效的重要手段。
Chiplet技术的应用：随着摩尔定律的放缓，Chiplet技术成为解决算力瓶颈的新方案。NVIDIA Grace CPU和Ampere Altra系列展示了Chiplet在高性能计算和人工智能领域的应用潜力。
多元化算力架构：CPU与GPU的协同是算力经济的核心。CPU承担通用计算任务，GPU用于高性能计算和AI训练。不同架构的算力将逐步融合，形成统一的异构计算平台。

关键信息

1. 算力经济的基础设施新价值

云数据中心：推动算力普惠，用户可按需采购算力、存储和带宽。2022年中国云基础设施服务支出增长29%，预计2023年增长12%。
智算中心：主要服务于人工智能应用，如自动驾驶、AI训练、AI推理等。2021年中国AI服务器市场规模为53.9亿美元，预计2025年达到103.4亿美元，CAGR为17.7%。
超算中心：主要应用于科学计算、基础研究等领域。2022年，超算中心在TOP100中占比达57%，显示出其在算力服务中的重要地位。

2. 多元算力：CPU + GPU

GPU的发展：GPU在AI和高性能计算中扮演重要角色。NVIDIA H100 GPU采用Hopper架构，具备强大的计算能力，是当前最先进的GPU之一。
CPU的多样化：CPU也在向高性能核和能效核发展，以满足不同应用场景需求。例如，AMD EPYC处理器和英特尔至强可扩展处理器在超算和AI领域均有广泛应用。
Chiplet技术：Chiplet通过模块化设计，提升算力密度和性能，降低制造成本。NVIDIA Grace CPU和Ampere Altra系列是Chiplet技术的典型代表。

3. 算存互连与算力服务

CXL技术：CXL（Compute Express Link）为算力和存储之间的高速互连提供支持，实现内存的解耦与扩展。
算力服务标准：算力服务标准的建立将确保算力服务的健康发展，促进算力网络的建设。

4. 绿色低碳与可持续发展

液冷技术：液冷是数据中心节能的重要手段，尤其适用于高密度、高能耗的场景。如阿里巴巴浙江云计算仁和液冷数据中心，PUE可低至1.09，每年可节电7000万度。
可再生能源利用：数据中心向西部迁移，以利用风能、太阳能等可再生能源，降低PUE并推动碳中和目标。
能源与算力协同：算力发展需要大量能源支持，因此能源与算力的协同成为关键，如通过光伏、热泵等技术实现绿色数据中心建设。