IDC&浪潮資訊：2021-2022全球計算力指數評估報告（附下載）

DinK發表於2022-03-22

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全球數字經濟持續穩定增長，計算力作為數字經濟時代的關鍵生產力要素，已經成為推動數字經濟發展的核心支撐力和驅動力。報告表明，一個國家或地區增加對算力的投資可以帶來經濟的增長，且這種增長具有長期性和倍增效應。當一個國家的計算力指數達到40分以上時，計算力指數每提升1點，對GDP增長的推動力將增加1.5倍，而當計算力指數值達到60分以上時，計算力指數每提升1點，對於GDP增長的推動力將提高到3.0倍。

從國家排名來看，絕大部分國家算力評分均有所提升，其中中國計算力水平增幅最大。評估結果顯示，美國和中國分別以77分和70分位列前兩位，同處領跑者位置；追趕者國家得分在40-55分割槽間，包括日本、德國、英國、法國等7國；得分低於40分的為起步者國家，包括印度、義大利、巴西等6國。報告指出，各樣本國家所屬陣營的劃分較上一年未發生變化，全球各國算力格局已初步形成，美國和中國作為領跑者陣營國家，在全球算力領域的主導地位進一步得到了增強。

從行業排名來看，全球計算力水平TOP5的行業是網際網路、金融、製造、電信和政府。報告指出，行業使用者正在加大以人工智慧算力為代表的算力投入，對於算力投入較大的行業同樣在新技術的應用上投入靠前。網際網路行業積極擁抱新興技術，計算力水平領先全球；金融行業加速智慧化，支撐業務創新發展；製造行業數字化轉型加速，實現智慧製造推動數字工廠建設；電信行業利用算力投入優化內部管理、賦能外部業務創新。

從算力形態來看，人工智慧計算和邊緣計算成為市場增長重要力量，中國AI算力發展領跑全球，位列全球第一。報告顯示，綜合15個國家來看，AI算力支出佔總算力支出從2016年的9%增加到12%，預計到2025年將達到25%。其中中國的拉動作用最為顯著，AI伺服器支出規模同比大幅增長44.5%。邊緣計算作為平臺型技術，為5G、物聯網、機器人、人工智慧等新興技術提供重要的承載能力，未來5年，全球對邊緣位置的算力投資增長速度將遠快於核心位置，到2025年，全球邊緣計算伺服器支出佔總體伺服器比重將從14.4%提升到24.9%。

數字經濟與實體經濟加速融合，算力對於產業變革和國家競爭力的支撐價值已經在世界範圍內得到公認，報告從算力網路構建的頂層設計和戰略部署、加大算力基礎設施的投資、引導多元資本投入算力基建和運營、加快人才培養和儲備、加強算力國際合作和共享發展五個維度提出行動建議，為各國構建算力網路生態體系、提升數字經濟發展水平提供參考和決策依據。

這是《全球計算力指數評估報告》第二年釋出，研究範圍覆蓋六個大洲的15個國家，從計算能力、計算效率、應用水平和基礎設施支援四個維度對各國計算力水平進行全面評估，並從統計資料角度、經濟理論角度分別闡述了算力對經濟增長的影響，得出十大洞察。

主要洞察

洞察一：計算力是數字經濟時代的核心生產力

計算力指數平均每提高1點，國家的數字經濟和GDP將分別增長3.5‰和1.8‰。
計算力指數模型由計算能力、計算效率、應用水平、基礎設施支援四個維度構成。計算能力，反映了國家在算力投入的整體水平和側重點；計算效率，反映了計算能力的利用水平；應用水平旨在考量國家的人工智慧、物聯網等新興技術的應用對算力的拉動，體現未來算力發展的潛力；基礎設施支援，旨在考量一個國家未來算力發展的可持續性。

洞察二：投資算力將帶來經濟長期增長

當一個國家的計算力指數達到40分以上時，計算力指數每提升1點，對GDP增長的推動力將增加1.5倍，而當計算力指數值達到60分以上時，計算力指數每提升1點，對於GDP增長的推動力將提高到3.0倍，對經濟的拉動作用變得更加顯著。
含有算力資本的內生增長模型驗證，算力資本可與傳統物質資本形成互補效應和協同效應；算力資本增長會產生正網路外部性效應和溢位效應，算力資本對經濟發展具有倍增效應。
加大對資料中心、智慧計算中心等算力基礎設施的投資，將進一步增強算力資本與傳統物質資本之間的互補效應和協同效應，提高一國生產物品和服務的能力，提升數字經濟在國民經濟中的比重，最終促進潛在GDP增長並提升整體經濟發展水平。

洞察三：全球算力投入加速中國計算力水平增幅最大達13.5%

計算力指數國家排名，美國第一，中國第二。過去一年，大部分國家計算力評分均有所提升，中國計算力水平增幅最大達到13.5%。中國大部分指標延續了高速增長，且增幅均高於美國。
領跑者陣營與起步者陣營的差距進一步拉大，起步者陣營和追趕者陣營國家算力指數平均分的差值在縮小。

洞察四：AI計算能力反映一國最前沿的計算能力

綜合15個國家來看，AI算力支出佔總算力支出從2016年的9%增加到12%，預計到2025年將達到25%。
中國AI算力發展領跑全球，AI伺服器支出規模同比大幅增長44.5%，並首次超過美國位列全球第一。在15個國家AI算力支出的增長中，近60%來自中國。
各國加大對人工智慧的佈局力度，澳大利亞成立人工智慧研究所；日本出臺《第2期戰略性創新推進計劃（SIP）》；法國出臺”人工智慧國家戰略”新計劃；韓國發布”人工智慧半導體產業發展戰略”；中國面向AI應用對算力的龐大需求，政府層面推動智慧計算中心有序發展，打造智慧算力、通用演算法和開發平臺一體化的新型智慧基礎設施，主要面向政務服務、智慧城市、智慧製造、自動駕駛、語言智慧等重點新興領域。

洞察五：數字技術加速與垂直行業深度融合 優化創新應用場景

全球行業計算力水平排名TOP5：網際網路、金融、製造、電信、政府。對於算力投入較大的行業同樣在新技術的應用上投入靠前，其中網際網路、金融和製造在算力投資和AI投資中均位前列。
金融加速對智慧化平臺的建設，提升風險管控能力。對人工智慧的使用主要集中在智慧客服和風險管控兩大方面。智慧客服語音識別由平均55%的識別率提高到85%以上。
製造積極推動數字工廠建設，是全球算力水平最高的傳統行業之一，是物聯網和機器人兩項新興技術投入佔比最大的行業。在龍頭企業帶動下，中國製造業數字化程式加速，實現工廠數字化。2021年，中國製造業IT相關支出佔全球市場佔比的15%左右，未來五年增速將處於領先位置，年複合增長率將達到16.6%，顯著高於全球其他地區，預計到2025年，中國製造業IT相關支出佔全球市場將達到20%左右。
電信利用算力投入對內優化BSS系統增加客戶粘性，優化OSS系統提升運維效率；對外為智慧交通、智慧零售、車聯網、遊戲娛樂、AR/VR應用等增值業務提供支撐。

洞察六：智算加速從資料中發現&創新

農業領域，利用人工智慧技術分析加工地圖來確定作物的問題區域，從而優化產量。
醫療領域，人工智慧技術應用於遺傳綜合症、肺癌、乳腺瘤、創傷後應激障礙等多種疾病的治療和診斷；藉助AI技術準確解讀醫學影像，協助醫師從海量的X光照片中準確診斷乳癌和肺結核，並利用組織切片的影像認識、譯碼疾病。
科研領域，AI計算輔助疫苗和藥物研發，用於靶點選擇和驗證、先導化合物篩選和優化等研發環節，從傳統”手工試錯”向計算輔助模式轉變，最大化縮短研發週期，加速有效藥物投入使用；利用人工智慧進行蛋白質摺疊體結構的研究、抗菌耐藥性基因的檢測和識別也成為熱點。
防疫抗疫中，AI計算在人群篩查、輿情分析、傳染防控、疫情監測分析發揮重要作用；AI計算加速對疑似病例的基因測序分析，顯著縮短溯源時間。

洞察七：新興技術的應用是未來IT支出的核心驅動力

大資料、人工智慧、物聯網、區塊鏈、機器人等新興技術的應用是未來IT支出的核心驅動力。
中國在機器人應用方面支出位列全球第一，在人工智慧應用、大資料應用增速均高於美國。2020年，中國和美國人工智慧應用總支出處在最前列，分別達到34.7%和27.9%的高速增長，並有望在未來5年維持這樣的增長水平。

洞察八：大模型加快傳統行業的智慧化轉型

通過微調大規模預訓練模型來服務於特定下游AI任務，已經成為業內共識，賦能各行各業，在法律、醫療、教育等領域帶來積極影響。
全球各國AI企業都在大力佈局大規模預訓練模型技術開發及其商業化。在美國，OpenAI、谷歌、微軟、臉書等機構形成了GPT-3、Switch Transformer、MT-NLG等千億或萬億引數量的大模型。
浪潮”源1.0″巨量模型，引數量和資料集分別達到2457億和5000GB，相比於美國GPT-3，源1.0引數規模高40%，訓練資料集規模領先近10倍。

洞察九：邊緣計算成為驅動全球企業級基礎架構市場增長的重要力量

‎IDC預計未來5年，對邊緣算力的投資增長速度將遠快於核心位置，到2025年，全球邊緣計算伺服器支出金額佔總體伺服器比重將從14.4%提升到24.9%。
邊緣計算從產品形態到底層架構都在走向多樣化，定製伺服器產品或成為邊緣計算基礎架構的主力軍。
電網利用邊緣計算和物聯網技術控制電力輸配，在不增加碳足跡的情況下提高輸電效率，通過感測器和智慧電錶收集各環節資料，藉助人工智慧、大資料分析給出優化用電建議。

洞察十：計算力向綠色化演進

業內正在實踐多種降低資料中心碳排放的舉措，包括使用液冷等技術來提升散熱效率，引入風電、光伏等新能源技術，通過AI/ML技術升級運維管理流程，採用全新晶片架構實現更高的單位功耗算力輸出等。
IDC認為，液體冷卻解決方案將在資料中心市場得到更廣泛的採用，到2023年資料中心中至少有約40%將配備液冷技術解決方案。
液冷技術可分為直接液體冷卻和浸入式冷卻兩大類，冷板式液冷是直接液體冷卻方案的主要形式。得益於成本效益和基於現有冷卻系統和資料中心基礎設施的可升級性，直接液體冷卻解決方案將在資料中心市場得到更廣泛的應用，特別是企業使用者。