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_33页_1mb

电子信息研究

赛迪研究院 主办

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一、先进计算产业发展现状

（一）先进计算技术加速创新迭代演进

• 计算技术基础理论与架构持续突破，新型计算技术呈现多元化发展。
• 传统计算面临摩尔定律放缓、登纳德缩放定律失效、冯·诺依曼架构瓶颈等问题。
• 存算一体、新型材料与架构为技术突破提供新路径，助力产业“弯道超车”。
• 异构计算（CPU + xPU）成为主流，提升算力效率与能效比。
• 非经典计算技术如量子计算、类脑计算、光计算等，具备突破现有算力瓶颈的潜力。

（二）先进计算牵引关联产业链高端化发展

• 服务器市场持续增长，AI服务器出货量显著提升，预计三年内占整体服务器出货量比例将提升6个百分点。
• 智能算力占比迅速上升，2023年全球智能算力占比达62%，年均增速超100%。
• 新型计算终端如空间计算、音视频计算、物联计算等推动计算终端多样化发展。

（三）先进计算深度赋能行业应用

• 工业制造中，先进计算提升研发设计、生产制造、运营管理效率。
• 生物医药领域，加速基因测序、蛋白质结构预测等研究进程。
• 能源电力行业，提升可再生能源预测精度和电网运维效率。
• 智能交通系统通过数据预测与实时分析优化交通流与路径规划。
• 科学研究中，先进计算推动科学智能（AI for Science）发展，提升科研效率和智能化水平。

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二、先进计算产业链进展

（一）关键器件

• CPU：x86架构占主导地位，ARM架构在服务器和PC市场快速提升，先进封装技术成为突破摩尔定律的关键。
• GPU：英伟达占据98%市场份额，NVIDIA和AMD推动AI算力发展，成为高性能计算主流配置。
• DSA（数据加速芯片）：DPU、NPU等专用芯片在数据中心和AI场景中发挥重要作用，降低CPU负载。

（二）重点部件

• 互联单元：高速光模块、I/O模块、高速接口芯片等技术快速发展，推动计算设备互联效率提升。
• 管理控制单元：BMC和BIOS等管理模块在数据中心自动化管理中发挥关键作用。
• 存储单元：SSD逐步替代HDD，HBM成为高带宽存储重要方向，我国在该领域自给率较低。

（三）软件

• 操作系统方面，Linux在服务器领域占据主导，Windows和MacOS在PC和移动端仍具竞争力。
• 数据库市场增长迅速，非关系型数据库增速超关系型数据库。
• 编译工具持续发展，如GCC、Clang、OneAPI等，推动异构计算生态构建。

（四）整机

• 服务器：通用服务器增速放缓，加速服务器成为市场增长主力，液冷技术成为关键趋势。
• 超级计算机：我国超算在国际排名中表现优异，但仍面临能耗高、生态不完善等挑战。
• 高性能工作站：市场稳定增长，2024-2025年出货量预计增长至7.9%。

（五）计算基础设施

• 通算中心：支撑数字化转型，服务模式向云化、普惠化发展。
• 智算中心：智能算力占比提升，成为AI应用发展的重要支撑，但存在供需不匹配、生态不完善等问题。
• 超算中心：向超智融合演进，推动科研范式变革，但仍需解决技术兼容性、成本与可持续性问题。

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三、先进计算重点技术

（一）计算系统架构技术

• 异构计算：整合CPU、GPU、NPU、DPU等，提升算力效率与能效比。
• 存算一体：减少数据传输，提升计算性能，是突破冯·诺依曼瓶颈的重要方向。

（二）互连技术

• 片上互连：2.5D、3D封装技术提升芯片互联密度，标准化成为趋势。
• 处理器互连：NVLink和CXL等技术提升多GPU系统互联效率，降低延迟。
• 集群内互连：高速以太网与InfiniBand推动大规模计算网络发展。

（三）存储技术

• HBM技术：提升带宽与容量，成为高性能计算的重要存储方案。
• SSD技术：逐步替代HDD，实现高性能、低功耗存储。

（四）前沿计算技术

• 量子计算：技术路线多元化，面临科学难题与商业化挑战。
• 光计算：突破电计算瓶颈，具备高带宽、低能耗优势，但产业链尚不成熟。
• 类脑计算：模拟大脑神经元，提升计算效率，但需解决理论与器件层面问题。

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四、行业应用

（一）工业制造

• 推动智能制造发展，优化生产流程，提升设备自动化率与生产效率。
• 鞍钢与飞腾合作实现全国产化智能制造解决方案。

（二）生物医药

• 提升基因测序效率，推动蛋白质结构预测，助力药物研发。
• DeepMind的AlphaFold显著提升生物学研究效率。

（三）能源电力

• 提高可再生能源预测精度，优化电网运维响应能力。
• “华电睿蓝”系统实现火电控制系统的国产化突破。

（四）智能交通

• 优化交通流预测与路径规划，提升道路监测与实时分析能力。
• 咪咕公司打造5G+AI视频监控系统，提升交通管理效率。

（五）科学研究

• 推动科学智能发展，大模型与大算力结合加速科研进程。
• 未来将构建统一的科学基座模型，促进跨学科研究。

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五、趋势及建议

（一）发展趋势

1. 多元计算深度融合：超算与智算融合，推动科学计算向AI计算转型。
2. 计算消费层次拓展：从PC、服务器延伸至物联网设备，服务模式向边缘、开放、多元发展。
3. 人工智能应用驱动：算力需求指数级增长，数据和算法成为关键要素。

（二）发展建议

1. 强化技术引领：加强基础研究，突破高性能计算芯片、基础软件等核心技术瓶颈。
2. 推动生态建设：构建开放、兼容的计算生态，提升产业链协同能力。
3. 加强要素支撑：引导社会资本投入，完善人才储备与产学研合作机制。

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编委会

• 牵头单位：中国电子信息产业发展研究院、人工智能产业工委会技术与战略研究中心
• 合作单位：北京升哲科技有限公司、浪潮计算机科技有限公司、新华三集团有限公司、飞腾信息技术有限公司等

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