赛迪报告_电子信息研究2025年第1期（总第97期）_先进计算产业发展研究报告-水印版_33页_1mb

先迚计算产业发展研究报告（2024版）总结

一、记术现状

• 计算是数字经济的核心驱动力，与信息技术紧密关联，当前正经历计算硬件、软件、算法、架构融合创新，量子计算、类脑计算、光计算等新兴技术展现发展潜力。
• 我国先进计算产业发展迅速，体系化、集群式创新显著。报告指出计算技术加速迭代，产业链高端化、结构持续优化，智能算力占比快速增长（2018-2023年全球智能算力占比从7%增至62%）。
• 应用覆盖工业制造、生物医药、能源电力、智能交通、科学研究等领域，企业通过引入计算技术提升了全链路效率与智能化水平。

二、产业链各环节进展

• 关键器件：
  • 处理器为龙头企业所主导（如NVIDIA），技术路线多元，包括CPU、GPU、NPU、DPU等专用芯片，朝异构计算发展。
  • 高速光模块、高速接口芯片和I/O模块实现技术迭代，为AI基础设施提供强支持。
• 存储：
  • HBM（高带宽存储）成为关键技术方向，面临美韩主导的挑战，国内起步较晚，依赖进口。
• 整机与计算基础设施：
  • 服务器受AI驱动快速增长，特别是在加速服务器市场，液冷成为趋势。
  • 超算、通算中心、智算中心形成体系，支撑各行业需求，但仍面临能耗、成本、生态等挑战。

三、前沿技术发展

• 异构计算：融合CPU、GPU、FPGA等多芯片协同，优化大模型AI高效训练任务，但存在生态碎片化问题。
• 存算一体：缓解冯·诺依曼架构下的存储与计算瓶颈。
• 量子计算：探索人造粒子路线与天然粒子路线，机群架构有望提供可扩展性。
• 光计算：以高带宽、低能耗优势作为新型计算架构潜力方案。
• 类脑计算：以硬件设计与系统架构整合为主要挑战，是低能耗前沿方向。

四、行业应用

• 通用计算：在提高生产效率、增强自动化和实现低碳发展方面发挥作用，如客服实现动态生产感知、实时控制。
• 特定行业：
  • 工业制造：实现智能制造，如鞍钢通过国产软硬件打造全栈数字化解决方案。
  • 生命科学：基因测序、蛋白质结构预测等领域受AI算法辅助推动。
  • 能源电力：支持电网数字化、智能化运维和可再生能源调度。
  • 交通运输：通过交通大数据建立预测模型，提升交通管理效率。

五、未来趋势与建议

• 趋势：
  • 多元计算融合发展，推动超智融合中心架构。
  • AI对于科学智能（AI4S）、技术智能（AI4T）将带来范式转变。
  • 技术和服务需求驱动使计算能力在消费层面进一步拓展。
• 建议：
  1. 强化基础技术创新，提升底层硬件自主研发能力，加强人才培养。
  2. 构建和完善生态体系，促进跨域合作，探索更多的方案共存与协同发展路径。
  3. 加大政策引导与资源投入，从央地、产业、技术多个层面协同发展。

编制单位：

• 赛迪研究院联合人工智能产业工作委员会与多家企业合作编写。