2022-2023全球計(jì)算力指數(shù)評(píng)估報(bào)告-2023.07

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全球計(jì)算力指數(shù)INDEX

評(píng)估報(bào)告2022-20232023年7月Contents目錄核心觀點(diǎn)02引言04數(shù)字經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長，全球逐漸步入數(shù)字化新階段全球計(jì)算力指數(shù)綜合評(píng)估結(jié)果08全球計(jì)算力指數(shù)顯著提升，領(lǐng)跑者國家保持優(yōu)勢，起步者國家數(shù)量縮減行業(yè)計(jì)算力發(fā)展水平評(píng)估22制造行業(yè)排名超越金融升至第二，各行業(yè)積極探索AIGC領(lǐng)域30計(jì)算力的經(jīng)濟(jì)影響計(jì)算力指數(shù)與經(jīng)濟(jì)理論共同驗(yàn)證，計(jì)算力是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的核心生產(chǎn)力39計(jì)算力的社會(huì)價(jià)值計(jì)算力助力社會(huì)資源優(yōu)化、城市安全提升、生物育種優(yōu)化和可持續(xù)發(fā)展行動(dòng)建議43建議各國加大國家層面算力基礎(chǔ)設(shè)施投資，積極探索融合型算力服務(wù)46附錄Core

Views核心觀點(diǎn)12據(jù)多家分析機(jī)構(gòu)預(yù)測，2023年全球GDP增長率僅為2%，但企業(yè)對(duì)數(shù)字技術(shù)的發(fā)展仍保持樂觀，從IDC的全球高管調(diào)研來看，僅18%的高管表示會(huì)降低IT支出，而36%的高管表示會(huì)在未來經(jīng)濟(jì)形勢不確定的情況下增加IT支出，IDC預(yù)測數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DX）技術(shù)的支出將繼續(xù)保持強(qiáng)勁增長，預(yù)測2023年增長率為16.9%。數(shù)字經(jīng)濟(jì)在過去幾年快速增長，成為經(jīng)濟(jì)增長的重要推動(dòng)力，2022年十五個(gè)樣本國家整體的數(shù)字經(jīng)濟(jì)占GDP比重達(dá)50.2%。從趨勢預(yù)測來看，未來數(shù)字經(jīng)濟(jì)將繼續(xù)穩(wěn)定增長，2026年這一比重將達(dá)到54.0%。43在定價(jià)合理的情況下加大算力投資可能帶來一國（或地區(qū)）穩(wěn)態(tài)經(jīng)濟(jì)增長率的躍升。算力先發(fā)國家或地區(qū)的優(yōu)勢會(huì)隨著算力投資比重的增加進(jìn)一步獲得強(qiáng)化。最新評(píng)估結(jié)果顯示，十五個(gè)樣本國家的計(jì)算力指數(shù)平均每提高1點(diǎn)，國家的數(shù)字經(jīng)濟(jì)和GDP將分別增長3.6‰和1.7‰。當(dāng)計(jì)算力指數(shù)達(dá)到40分以上時(shí)，國家的計(jì)算力指數(shù)每提升1點(diǎn)，對(duì)GDP增長的推動(dòng)力將提高到40分以下時(shí)的1.3倍；而當(dāng)計(jì)算力指數(shù)值達(dá)60分以上時(shí)，國家的計(jì)算力指數(shù)每提升1點(diǎn)，其對(duì)于GDP增長的推動(dòng)力將提高到40分以下時(shí)的3.0倍，對(duì)經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)作用變得更加顯著。領(lǐng)跑者國家在計(jì)算能力和基礎(chǔ)設(shè)施支持兩大子項(xiàng)比其他梯隊(duì)國家有顯著優(yōu)勢，美國由于超大規(guī)?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)在算力投入上的大幅增長，2022年算力指數(shù)從77分增長到82分；中國受阻于疫情反復(fù)，2022年算力投入有所放緩，但整體增速仍高于GDP，算力指數(shù)從70分增長到71分。追趕者國家陣營主要由歐洲國家、日韓以及新加坡組成，印度在2022年對(duì)算力及新興技術(shù)投入大幅增加，也躋身追趕者國家陣營。0256根據(jù)對(duì)樣本國家的IT支出與數(shù)字經(jīng)濟(jì)、GDP的分析，IT支出每投入1美元，可以拉動(dòng)15美元的數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，同時(shí)也可以拉動(dòng)29美元的GDP產(chǎn)出。在全球多個(gè)行業(yè)的Top30企業(yè)中，IT投入的增加，也會(huì)帶來實(shí)際收益，IT每投入1美元，在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)可拉動(dòng)22美元的營收額與2美元利潤產(chǎn)出；在制造行業(yè)可拉動(dòng)45美元的營收額和6美元利潤產(chǎn)出；在金融行業(yè)可拉動(dòng)38美元的營收額與5美元利潤產(chǎn)出；在電信行業(yè)可拉動(dòng)28美元的營收額和3美元利潤產(chǎn)出。各行業(yè)計(jì)算力發(fā)展水平總體呈上升趨勢。整體來看，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)依然在全球算力水平中領(lǐng)先于其他傳統(tǒng)行業(yè)，Top5行業(yè)還包括制造、金融、政府和電信。對(duì)比上一年度，制造行業(yè)排名超過金融行業(yè)，排名第二，政府行業(yè)超過電信行業(yè)，排名全球第四。8綠色計(jì)算發(fā)展受到各國普遍關(guān)注。在中國，液冷服務(wù)器2021年的出貨量在整個(gè)服務(wù)器市場的占比不到1.0%，大部分是來自國家科研項(xiàng)目和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心的部署，2022年開始出現(xiàn)較

大

的

增

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市

場

，

同

比

增

速

達(dá)305.2%。越來越多的傳統(tǒng)行業(yè)用戶開始部署液冷數(shù)據(jù)中心，IDC預(yù)測，2026年中國液冷服務(wù)器在整體服務(wù)器出貨量中的占比將會(huì)超過10%，成為增速最快的服務(wù)器子市場之一。7以生成式AI為代表的AI計(jì)算未來將呈現(xiàn)暴漲態(tài)勢。在IDC的預(yù)測中，全球AI計(jì)算市場規(guī)模將從2022年的195.0億美元增長到2026年的346.6億美元，其中生成式AI計(jì)算市場規(guī)模將從2022年的8.2億美元增長到2026年的109.9億美元。生成式AI計(jì)算占整體AI計(jì)算市場的比例將從4.2%增長到31.7%。在AIGC領(lǐng)域，人工智能算法和技術(shù)被應(yīng)用于各種領(lǐng)域和行業(yè)，如自動(dòng)駕駛汽車、醫(yī)療診斷、金融預(yù)測等。03Preface一.引言（一）數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模穩(wěn)步提升，助推全球經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇（二）數(shù)字化優(yōu)先成為企業(yè)核心戰(zhàn)略（三）算力成為各行業(yè)科技創(chuàng)新的重（四）未來算力發(fā)展趨勢要支撐04GLOBALCOMPUTING

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評(píng)估報(bào)告2022-2023數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模穩(wěn)步提升，助推全球經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇一數(shù)字經(jīng)濟(jì)在過去幾年快速增長，成為經(jīng)濟(jì)增長的重要推動(dòng)力，2022年樣本國家整體的數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模占GDP比重達(dá)50.2%。從趨勢預(yù)測來看，未來數(shù)字經(jīng)濟(jì)將繼續(xù)穩(wěn)定增長，2026年這一比重將達(dá)到54.0%。數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來了跨國界的合作和全球市場的擴(kuò)大，在全球范圍內(nèi)持續(xù)發(fā)展，并有望繼續(xù)在經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇中發(fā)揮重要作用。然而，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展也面臨一些挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)隱私和安全問題。因此，政府和企業(yè)需要制定適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的政策和戰(zhàn)略，推動(dòng)數(shù)字化技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用，以實(shí)現(xiàn)可持續(xù)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)增長。2017-2026年樣本國家數(shù)字經(jīng)濟(jì)占比趨勢US$Billion100,00090,00080,00070,00060,00050,00040,00030,00020,00010,000060.0%50.0%40.0%30.0%20.0%10.0%0.0%55.9%50.2%38.5%58.3%54.0%50.9%44.1%46.0%28.1%201720182019202020212022（BY）2023202420252026GDP數(shù)字經(jīng)濟(jì)

整體發(fā)達(dá)國家

發(fā)展中國家二

數(shù)字化優(yōu)先成為企業(yè)核心戰(zhàn)略從2022年開始，全球企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮下開始加速數(shù)字化進(jìn)程，2023年將是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的拐點(diǎn)，即企業(yè)從數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)代進(jìn)入到數(shù)字化業(yè)務(wù)時(shí)代，開始逐漸步入數(shù)字化新階段。數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DX）時(shí)代數(shù)字化業(yè)務(wù)時(shí)代數(shù)字化轉(zhuǎn)型1.0數(shù)字化轉(zhuǎn)型2.0數(shù)字化優(yōu)先業(yè)務(wù)戰(zhàn)略試點(diǎn)創(chuàng)新規(guī)模化創(chuàng)新

可持續(xù)創(chuàng)新利用技術(shù)全面變革業(yè)務(wù)

運(yùn)營可行的數(shù)字化業(yè)務(wù)利用技術(shù)部分變革業(yè)務(wù)2018201920202021202220232024數(shù)字化業(yè)務(wù)時(shí)代來臨的標(biāo)志是全球數(shù)字化發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入普及的臨界點(diǎn)。根據(jù)IDC的研究，到2023年底，全球數(shù)字化轉(zhuǎn)型支出占總體企業(yè)ICT支出中的占比將達(dá)到52%，全球52%的軟件應(yīng)用支出也將是SaaS模式；到2024年，全球擁有數(shù)字化技能的員工將首次超過非數(shù)字化技能員工，占比到51%。領(lǐng)先的數(shù)字化企業(yè)已經(jīng)采用數(shù)字化優(yōu)先策略，從數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)代進(jìn)入到數(shù)字化業(yè)務(wù)時(shí)代。IDC預(yù)測全球數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DX）技術(shù)的支出將繼續(xù)保持強(qiáng)勁增長，預(yù)測2023年增長率為16.9%。05數(shù)字化業(yè)務(wù)時(shí)代的核心是發(fā)揮數(shù)據(jù)要素的價(jià)值，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)化。數(shù)字化轉(zhuǎn)型1.0階段是利用數(shù)字技術(shù)做試點(diǎn)創(chuàng)新，數(shù)字化轉(zhuǎn)型2.0階段是把各類數(shù)字技術(shù)融合起來支持業(yè)務(wù)的規(guī)?；瘎?chuàng)新，兩個(gè)階段的核心是業(yè)務(wù)的數(shù)字化，目的是把數(shù)字技術(shù)作為工具降本增效。而數(shù)字化業(yè)務(wù)時(shí)代的核心是數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)化，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素的價(jià)值，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程創(chuàng)新、客戶體驗(yàn)創(chuàng)新、產(chǎn)品服務(wù)創(chuàng)新、商業(yè)模式創(chuàng)新和社會(huì)責(zé)任創(chuàng)新，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。2022年底到2023年的生成式AI（AIGC）的持續(xù)火爆也是數(shù)據(jù)價(jià)值由量變到質(zhì)變的體現(xiàn)。數(shù)字化業(yè)務(wù)時(shí)代有4大關(guān)鍵特征。特征一是踐行數(shù)字化優(yōu)先戰(zhàn)略，即一個(gè)組織為了實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)能夠優(yōu)先考慮各類數(shù)字技術(shù)的部署和應(yīng)用，進(jìn)而不斷滿足客戶需求，提升組織競爭力；特征二是數(shù)字化舉措由CEO和業(yè)務(wù)高管支持和推動(dòng)，因?yàn)閿?shù)字化業(yè)務(wù)涉及所有部門，CEO與業(yè)務(wù)高管的協(xié)同與推進(jìn)成為必須；特征三是利用數(shù)字技術(shù)進(jìn)行競爭與創(chuàng)新；特征四是數(shù)字化創(chuàng)新舉措可大規(guī)模交付業(yè)務(wù)價(jià)值。算力成為各行業(yè)科技創(chuàng)新的重要支撐三采用數(shù)字技術(shù)來推動(dòng)業(yè)務(wù)變革，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為企業(yè)發(fā)展的必由之路，隨著數(shù)字技術(shù)的不斷進(jìn)步和發(fā)展，以及數(shù)據(jù)量的爆發(fā)性增長，強(qiáng)大的算力成為了實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新和突破的關(guān)鍵要素。在IDC的預(yù)測中，全球AI計(jì)算市場規(guī)模將從2022年的195.0億美元增長到2026年的346.6億美元，其中生成式AI計(jì)算市場規(guī)模將從2022年的8.2億美元增長到2026年的109.9億美元。生成式AI計(jì)算占整體AI計(jì)算市場的比例將從4.2%增長到31.7%。人工智能受算力發(fā)展直接影響，在近期引起全球范圍的廣泛關(guān)注，尤其AIGC領(lǐng)域表現(xiàn)出強(qiáng)勁的市場潛力。在AIGC領(lǐng)域，人工智能算法和技術(shù)被應(yīng)用于各種領(lǐng)域和行業(yè)，如自動(dòng)駕駛汽車、醫(yī)療診斷、金融預(yù)測等。算力的發(fā)展不僅激發(fā)了數(shù)字技術(shù)的創(chuàng)新和突破，也推動(dòng)了數(shù)字技術(shù)在各行各業(yè)的廣泛應(yīng)用與深度融合，為各行業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)科技創(chuàng)新提供了重要支撐。全球生成式AI計(jì)算市場規(guī)模預(yù)測(＄Million)40,00035,00030,00025,00020,00015,00010,000$23,674$23,590$23,152$21,808$18,684otherAI計(jì)算$10,9885,000$8,203$5,466$819$2,946生成式AI計(jì)算02022202320242025202606GLOBALCOMPUTING

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評(píng)估報(bào)告2022-2023未來算力發(fā)展趨勢四在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，企業(yè)的未來越來越依賴于數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用所產(chǎn)生的價(jià)值。算力技術(shù)不斷演進(jìn)，圍繞數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲(chǔ)、管理、處理和利用等，能夠幫助企業(yè)最大化釋放數(shù)據(jù)價(jià)值，未來算力的發(fā)展具備以下主要發(fā)展趨勢：異構(gòu)計(jì)算成為主流機(jī)架密度提升企業(yè)需要為人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)建設(shè)全新的IT基礎(chǔ)架構(gòu)，正在由CPU密集型轉(zhuǎn)向搭載GPU、FPGA、ASIC芯片的加速計(jì)算密集型，且越來越多地使用搭載GPU、FPGA、ASIC等加速卡的服務(wù)器。協(xié)處理器能使企業(yè)擁有更高的并行計(jì)算和低延遲的計(jì)算能力，支持更大容量的內(nèi)存，以滿足當(dāng)下實(shí)時(shí)負(fù)載增加的需求。此外

，

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，

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持NVMe/PCIe等協(xié)議，以滿足數(shù)據(jù)洪流的需求。數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長對(duì)數(shù)據(jù)中心容量提出新要求，鑒于數(shù)據(jù)中心的空間限制，提高每臺(tái)機(jī)架的資源投入是非常實(shí)用的解決方案，因此提高機(jī)架密度成為數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)的一個(gè)重要趨勢。然而，這也對(duì)數(shù)據(jù)中心散熱提出了新的挑戰(zhàn)，采用新型液冷技術(shù)將是應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)的有效方式。相較于傳統(tǒng)的風(fēng)冷技術(shù)，液冷技術(shù)具有降低能耗、維持系統(tǒng)性能穩(wěn)定以及支持更高功率處理器的優(yōu)勢。未來基礎(chǔ)架構(gòu)將是以數(shù)據(jù)為中心的計(jì)算架構(gòu)邊緣計(jì)算應(yīng)用加深在數(shù)字化業(yè)務(wù)時(shí)代，數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)化是企業(yè)創(chuàng)新的核心。在融合架構(gòu)2.0階段已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了CPU同各種加速單元的協(xié)同，提升了計(jì)算的性能，但普遍采用PCIe互聯(lián)的方式，存在內(nèi)存地址空間隔離、不支持緩存一致、延遲高等問題；在融合架構(gòu)3.0階段，將是以數(shù)據(jù)為中心的計(jì)算架構(gòu)。在計(jì)算節(jié)點(diǎn)內(nèi)部，實(shí)現(xiàn)CPU與加速器之間的緩存一致性高速總線互連，加速器與CPU之間可以共享內(nèi)存數(shù)據(jù)、統(tǒng)一編址、協(xié)同工作。在跨節(jié)點(diǎn)級(jí)，通過智能數(shù)據(jù)處理單元（iDPU）和高速網(wǎng)絡(luò)形成分布式互連交換，實(shí)現(xiàn)CPU、GPU、FPGA、各種加速芯片的算力協(xié)同以及內(nèi)存池化、新型存儲(chǔ)池化，節(jié)點(diǎn)間的數(shù)據(jù)訪問延遲極低，支持高效彈性擴(kuò)展。此外，還可以通過在互聯(lián)處理單元中卸載控制平面，實(shí)現(xiàn)控制與計(jì)算分離，實(shí)現(xiàn)更為靈活的資源重構(gòu)，為數(shù)據(jù)的挖掘與利用提供更加強(qiáng)大的算力支撐。隨著物聯(lián)網(wǎng)終端數(shù)量和數(shù)據(jù)量的爆發(fā)式增長，網(wǎng)絡(luò)通信承受了巨大的壓力。為了滿足數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性、安全性以及大規(guī)模連接的業(yè)務(wù)需求，邊緣計(jì)算成為云計(jì)算的重要補(bǔ)充。邊緣計(jì)算將算力資源部署在離終端設(shè)備更近的位置，使得數(shù)據(jù)可以在本地進(jìn)行處理，從而減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫诉M(jìn)行處理的延遲和網(wǎng)絡(luò)帶寬的壓力。智能網(wǎng)卡普及率擴(kuò)大在后摩爾時(shí)代，服務(wù)器CPU性能的提升放緩，跟不上對(duì)更快網(wǎng)絡(luò)端口速度不斷增長的計(jì)算需求。智能網(wǎng)卡有助于提高和加速網(wǎng)絡(luò)中的服務(wù)器可用性、帶寬性能和數(shù)據(jù)傳輸效率。AWS、Microsoft

Azure和阿里云等超大規(guī)模云提供商正在使用智能網(wǎng)卡來實(shí)現(xiàn)價(jià)格和性能改進(jìn)。數(shù)據(jù)中心對(duì)高帶寬、低時(shí)延的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器，以及高虛擬網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)發(fā)性能的迫切需求，驅(qū)動(dòng)著智能網(wǎng)卡的發(fā)展，同時(shí)智能網(wǎng)卡的發(fā)展也能減輕服務(wù)器CPU的負(fù)擔(dān)，提高整體系統(tǒng)的效率。07GlobalComputingIndexAssessmentResults二

.全球計(jì)算力指數(shù)綜合評(píng)估結(jié)果（1）全球計(jì)算力指數(shù)評(píng)估體系更新（2）全球計(jì)算力指數(shù)綜合評(píng)估結(jié)果分析（3）全球計(jì)算力指數(shù)子項(xiàng)評(píng)估結(jié)果分析08GLOBALCOMPUTING

全球計(jì)算力指數(shù)INDEX

評(píng)估報(bào)告2022-2023全球計(jì)算力指數(shù)評(píng)估體系更新一全球計(jì)算力指數(shù)是評(píng)估計(jì)算力與GDP、數(shù)字經(jīng)濟(jì)相互拉動(dòng)和共同發(fā)展的指數(shù)。本報(bào)告通過設(shè)定全球計(jì)算力指數(shù)框架，構(gòu)建計(jì)算力與GDP、數(shù)字經(jīng)濟(jì)之間的相互關(guān)系，探討計(jì)算力體系與經(jīng)濟(jì)學(xué)指標(biāo)間的聯(lián)系，體現(xiàn)“計(jì)算力即生產(chǎn)力”以及計(jì)算力在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的重要性。全球計(jì)算力指數(shù)研究覆蓋了六個(gè)大洲的15個(gè)國家，包括：美國、中國、日本、德國、印度、英國、法國、加拿大、意大利、巴西、韓國、澳大利亞、愛爾蘭、新加坡和南非（按2022年GDP排序）。相較于上一年度，評(píng)估國家范圍增加了新加坡與愛爾蘭。愛爾蘭的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)在國家經(jīng)濟(jì)中占據(jù)重要地位，在歐盟2022年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)與社會(huì)指數(shù)（DESI）報(bào)告中，愛爾蘭在歐盟27個(gè)國家中排名第5，并大幅超過平均水平；新加坡作為亞洲地區(qū)的商業(yè)和金融中心，聚集了許多全球前2000企業(yè)，擁有先進(jìn)的數(shù)字技術(shù)和數(shù)字化實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，是亞洲地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的領(lǐng)軍國家之一。指標(biāo)體系涵蓋計(jì)算能力、計(jì)算效率、應(yīng)用水平、基礎(chǔ)設(shè)施支持四個(gè)維度。全球計(jì)算力指數(shù)評(píng)估體系計(jì)算能力應(yīng)用水平通用計(jì)算科學(xué)計(jì)算能力：全球Top500超級(jí)計(jì)算機(jī)數(shù)量及排名

人工智能：相關(guān)軟件、硬件、服務(wù)整體支出占比AI計(jì)算能力：AI服務(wù)器支出規(guī)模

物聯(lián)網(wǎng)：相關(guān)軟件、硬件、服務(wù)整體支出占比終端計(jì)算能力：智能手機(jī)及PC支出規(guī)模占比及保有量

區(qū)塊鏈：相關(guān)軟件、硬件、服務(wù)整體支出占比邊緣計(jì)算能力：邊緣計(jì)算硬件支出規(guī)模

機(jī)器人：相關(guān)軟件、硬件、服務(wù)整體支出占比能力：服務(wù)器支出規(guī)模及占比大數(shù)據(jù)：相關(guān)軟件、硬件、服務(wù)整體支出占比計(jì)算效率基礎(chǔ)設(shè)施支持云計(jì)算滲透率：云計(jì)算支出規(guī)模占比

數(shù)據(jù)中心軟件和服務(wù)：數(shù)據(jù)中心軟件和服務(wù)支持規(guī)模占比數(shù)據(jù)中心規(guī)模：數(shù)據(jù)中心數(shù)量CPU利用率：服務(wù)器CPU平均使用率數(shù)據(jù)中心能效：數(shù)據(jù)中心平均PUE內(nèi)存利用率：服務(wù)器內(nèi)存平均使用率網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施：每年度企業(yè)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備出貨量，每年度運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)利用率：服務(wù)器存儲(chǔ)設(shè)備平均使用率新技術(shù)使用率：采用SSD、加速技術(shù)的服務(wù)器等平均使用率支出占比存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施：每年度存儲(chǔ)出貨容量（TB），每年度存儲(chǔ)支出占比09全球計(jì)算力指數(shù)綜合評(píng)估結(jié)果分析二本次研究延續(xù)過去幾年的評(píng)分體系，綜合考慮樣本國家的計(jì)算力指數(shù)分值和各子項(xiàng)指標(biāo)的聚類分析、指數(shù)的單位增長對(duì)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)和GDP帶來的推動(dòng)力等因素，將這些國家分成領(lǐng)跑者國家、追趕者國家和起步者國家三個(gè)梯隊(duì)。通過觀察不同國家算力指數(shù)的分布，以及算力指數(shù)的提升對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響，三個(gè)梯隊(duì)國家算力指數(shù)的劃分點(diǎn)分別出現(xiàn)在60分和40分。報(bào)告將評(píng)分在60分以上的國家歸類為領(lǐng)跑者國家，評(píng)分在40—60分之間的國家歸類為追趕者國家，評(píng)分在40分以下的國家則被歸類為起步者國家。數(shù)據(jù)中算力指數(shù)排名通用計(jì)算能力科學(xué)計(jì)算能力終端計(jì)算能力邊緣計(jì)算能力新技術(shù)使用率云計(jì)算滲透率基礎(chǔ)設(shè)施支持?jǐn)?shù)據(jù)中心規(guī)模數(shù)據(jù)中心能效心軟件和服務(wù)存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施內(nèi)存利用率存儲(chǔ)利用率算力指數(shù)計(jì)算能力計(jì)算能力計(jì)算效率應(yīng)用水平人工智能利用率大數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng)區(qū)塊鏈機(jī)器人美國12345678982

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49中國日本德國新加坡英國法國印度加拿大韓國10

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41愛爾蘭澳大利亞

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53意大利巴西13

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35南非領(lǐng)跑者追趕著起步者81

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3982各國計(jì)算力指數(shù)及排名57115856553534449443434342414052313361304美國中國日本德國

新加坡

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加拿大

韓國

愛爾蘭

澳大利亞

意大利

巴西

南非計(jì)算力指數(shù)增幅10GLOBALCOMPUTING

全球計(jì)算力指數(shù)INDEX

評(píng)估報(bào)告2022-2023本次研究結(jié)果顯示，美國和中國依然分列前兩位，同處于領(lǐng)跑者位置；追趕者國家包括日本、德國、新加坡、英國、法國、印度、加拿大、韓國、愛爾蘭和澳大利亞；起步者國家包括意大利、巴西和南非。2022年，全球經(jīng)濟(jì)面臨巨大挑戰(zhàn)，許多國家GDP增速顯著放緩，在本次參與評(píng)估的十五個(gè)國家中，接近半數(shù)國家GDP甚至同比出現(xiàn)負(fù)增長。在這樣的背景下，所有樣本國家的ICT支出依然呈現(xiàn)正增長，算力指數(shù)也有所增加。研究結(jié)果顯示:起步者國家數(shù)量正逐漸減少，印度在2022年大幅增加算力及新興技術(shù)的投入，已躋身追趕者國家陣營。此外，以歐洲國家為主的追趕者國家和領(lǐng)跑者國家的差距也在進(jìn)一步縮小，這歸因于較高的新興技術(shù)應(yīng)用水平帶來了更多的算力需求。領(lǐng)跑者國家：在計(jì)算能力和基礎(chǔ)設(shè)施支持兩大子項(xiàng)比其他梯隊(duì)國家有顯著優(yōu)勢，其中美國由于超大規(guī)?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)在算力投入上的大幅增長，2022年算力指數(shù)從77分增長到82分；中國受阻于疫情反復(fù)，2022年算力投入有所放緩，但整體增速仍高于GDP，算力指數(shù)從70分增長到71分。美國

計(jì)算力指數(shù)同比增長6.5%，達(dá)到了82分。尤其是一級(jí)指標(biāo)計(jì)算能力增長顯著，包括通用計(jì)算能力和AI計(jì)算能力。從數(shù)據(jù)來看，2022年，美國服務(wù)器市場規(guī)模達(dá)到530億美元，同比增長19.7%；人工智能服務(wù)器市場規(guī)模達(dá)到75億美元，同比增長48.1%，是全球服務(wù)器市場增長的主要驅(qū)動(dòng)力。同時(shí)，美國的五大新興技術(shù)應(yīng)用（人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈和機(jī)器人）支出均呈現(xiàn)兩位數(shù)增長，其中人工智能應(yīng)用支出規(guī)模突破600億美元，同比增長28.3%，表現(xiàn)尤為突出。得益于全球頭部超大規(guī)模云服務(wù)提供商的高能效數(shù)據(jù)中心建設(shè)，美國整體PUE值進(jìn)一步降低，保持在全球前列。中國

計(jì)算力指數(shù)同比增長1.4%，達(dá)到了71分，2022年第二季度的疫情反復(fù)給中國經(jīng)濟(jì)帶來了陣痛，全年GDP增長低于預(yù)期，在這樣的大背景下，中國整體服務(wù)器市場規(guī)模仍然保持6.9%的正增長，達(dá)到270億美金，占全球市場25.0%，僅次于美國穩(wěn)居第二。從服務(wù)器子市場來看，由加速服務(wù)器、邊緣計(jì)算服務(wù)器和液冷服務(wù)器市場均呈現(xiàn)20.0%以上的增長。在新興技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域，中國也保持增長趨勢，人工智能支出同比增長17.9%，大數(shù)

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長23.5%，區(qū)塊鏈支出同比增長62.0%，機(jī)器人支出同比增長31.8%。11“能效提升和綠色低碳”是2022年中國計(jì)算力發(fā)展的主旋律，隨著全國一體化大數(shù)據(jù)中心體系完成總體布局設(shè)計(jì)，“東數(shù)西算”工程全面啟動(dòng)，從宏觀層面優(yōu)化算力基礎(chǔ)設(shè)施布局，引導(dǎo)算力資源規(guī)?；?、集約化和綠色化發(fā)展，中國算力產(chǎn)業(yè)自此由高增長期步入到高質(zhì)量發(fā)展的新階段，以技術(shù)創(chuàng)新和提升為驅(qū)動(dòng)力，環(huán)境可持續(xù)性和能源效率優(yōu)先成為主旋律。以技術(shù)創(chuàng)新和提升為關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力：高質(zhì)量發(fā)展強(qiáng)調(diào)創(chuàng)新作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要驅(qū)動(dòng)力。包括引入先進(jìn)的硬件設(shè)備和新一代的數(shù)據(jù)中心架構(gòu)和設(shè)計(jì)，人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)的高投入。中國在應(yīng)用水平子項(xiàng)上得分從70分增長為72分，全球僅次于美國。ARM服務(wù)器市場份額已達(dá)到4.2%，而2021年這一比例僅2.0%，2020年僅1.5%。從市場增速看，IDC預(yù)計(jì)全球ARM服務(wù)器出貨量在未來五年的平均增速將5倍于x86服務(wù)器。2022年中國ARM服務(wù)器市場規(guī)模已達(dá)14.8億美元，同比增長達(dá)138%，尤其是在經(jīng)歷2021年零部件短缺的影響之后，最終用戶的選擇越來越傾向于多元化。環(huán)境可持續(xù)性和能源效率優(yōu)先：2021年中國平均PUE為1.55，截至2022年底，中國累計(jì)建成153家國家綠色數(shù)據(jù)中心，規(guī)劃在建的大型以上數(shù)據(jù)中心PUE降至1.30。在高質(zhì)量發(fā)展戰(zhàn)略中，綠色發(fā)展不可或缺。作為可持續(xù)發(fā)展的重要因素，數(shù)據(jù)中心的綠色節(jié)能是必然的趨勢，企業(yè)在能效管理方面已經(jīng)普遍有了更深的認(rèn)知，無論從管理層面還是從技術(shù)應(yīng)用與創(chuàng)新層面，都采取了一系列積極舉措。企業(yè)已經(jīng)開始積極規(guī)模部署模塊化數(shù)據(jù)中心，采用以液冷為代表的新的冷卻技術(shù)。隨著可持續(xù)發(fā)展政策逐步落地，業(yè)內(nèi)對(duì)液冷技術(shù)的認(rèn)可度和供應(yīng)鏈對(duì)液冷技術(shù)的支持度正在提升，液冷技術(shù)的使用范圍有望快速擴(kuò)大，除了過去的教科研和互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域之外，金融、電信行業(yè)也開始積極部署，液冷服務(wù)器市場將會(huì)迎來快速增長。加速服務(wù)器

過去的工作負(fù)載大部分是

CPU

密集型，現(xiàn)在為了滿足AI工作負(fù)載的需求，越來越多地使用搭載GPU、FPGA、ASIC等加速卡的服務(wù)器。根據(jù)IDC數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，2022年中國加速服務(wù)器市場規(guī)模達(dá)70.7億美元，在整體服務(wù)器市場規(guī)模占比超過20%。2017至2022復(fù)合增長率達(dá)48.8%，增速全球第一。在2022年與2019年的市場增量對(duì)比中，中國加速服務(wù)器市場增長44.0億美元，而中國整體服務(wù)器市場增長100億美元，這意味著整體服務(wù)器市場增量的一半是來自加速服務(wù)器；IDC預(yù)測2027年中國加速服務(wù)器市場規(guī)模相比2022年還會(huì)有2倍以上的增長，預(yù)計(jì)超過160億美元。液冷服務(wù)器

對(duì)于數(shù)據(jù)中心而言，液冷技術(shù)無疑是未來的發(fā)展方向。在中國，液冷服務(wù)器2021年的出貨量在整個(gè)服務(wù)器市場的占比不到1%，大部分是來自國家科研項(xiàng)目和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心的部署，2022年開始出現(xiàn)較大的增量市場，同比增速達(dá)305.2%。越來越多的傳統(tǒng)行業(yè)用戶開始部署液冷數(shù)據(jù)中心，例如金融、電信等，IDC預(yù)測，2026年，中國液冷服務(wù)器在整體服務(wù)器出貨量中的占比將會(huì)超過10%，成為增速最快的服務(wù)器子市場之一。目前，主流的液冷服務(wù)器形態(tài)分為冷板式和浸沒式，在2022年增量市場中，冷板式服務(wù)器的占比達(dá)到94.9%。IDC全球調(diào)研顯示，TCO優(yōu)勢、液冷系統(tǒng)的多樣性是企業(yè)選擇冷板式液冷技術(shù)的主要因素，從未來的增長看，冷板式液冷服務(wù)器預(yù)計(jì)將有更高增速。各項(xiàng)數(shù)據(jù)看中國算力市場發(fā)展過去很長一段時(shí)間，中國算力市場缺乏足夠的增長動(dòng)力，技術(shù)創(chuàng)新緩慢。這一情況在2017至2018年開始發(fā)生改變，云計(jì)算的滲透，加上以人工智能、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)為代表的新興技術(shù)加速應(yīng)用，為整體市場注入新的活力。數(shù)字化時(shí)代對(duì)挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值需求強(qiáng)烈，催生了新算力平臺(tái)：ARM服務(wù)器

從未來趨勢來看，ARM架構(gòu)服務(wù)器是不容忽視的一個(gè)分支，ARM架構(gòu)服務(wù)器日益成熟的生態(tài)為企業(yè)提供了更多的選項(xiàng)，從市場份額來看，2022年全球12GLOBALCOMPUTING

全球計(jì)算力指數(shù)INDEX

評(píng)估報(bào)告2022-2023追趕者國家：追趕者國家陣營包括日本、德國、新加坡、英國、法國、印度、加拿大、韓國、愛爾蘭和澳大利亞。2022年印度算力指數(shù)從38分提高到43分，躋身追趕者國家陣營。普遍來看，追趕者國家具有較高的新興技術(shù)應(yīng)用水平，同時(shí)具備較為完善的基礎(chǔ)設(shè)施支持，在數(shù)據(jù)中心能效方面也相對(duì)領(lǐng)先。在這樣的基礎(chǔ)下，追趕者國家計(jì)算能力顯著提升，指數(shù)平均增幅超過5%。設(shè)依然保持良好發(fā)展勢頭，整體計(jì)算力指數(shù)達(dá)到56分，其中通用計(jì)算能力方面的投入同比增長15.7%。在數(shù)據(jù)中心市場，德國鞏固了其僅次于英國的歐洲第二大市場地位，包括AWS、Azure、Google、IBM、Oracle在內(nèi)的北美云服務(wù)提供商在德國均建設(shè)了數(shù)據(jù)中心，主要集中在法蘭克福。德國的汽車、制藥、工程和零售等行業(yè)積極擁抱AI/ML、機(jī)器人和邊緣計(jì)算等先進(jìn)技術(shù)，作為其工業(yè)4.0框架的重要組成部分，公共和私營部門都在增加對(duì)計(jì)算能力的投入，推動(dòng)了數(shù)據(jù)中心市場的穩(wěn)定增日本

在本次評(píng)估中，日本保持第三，計(jì)算力指數(shù)同比增長5.5%，達(dá)到了58分。日本政府將科技發(fā)展作為增長戰(zhàn)略的第一支柱，并致力于實(shí)現(xiàn)科學(xué)技術(shù)立國的目標(biāo)。為了在科技領(lǐng)域保持領(lǐng)先優(yōu)勢，日本采取了一系列措施，包括加強(qiáng)政策體制和增加科研投入。例如，日本政府推出了“社會(huì)5.0”計(jì)劃，旨在實(shí)現(xiàn)人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的融合，為經(jīng)濟(jì)注入新的活力。日本對(duì)人工智能的關(guān)注度十分高，科研機(jī)構(gòu)、企業(yè)和政府都在積極投入研究和開發(fā)人工智能技術(shù)。以索尼、松下、豐田等為代表的日本企業(yè)在AI領(lǐng)域取得了顯著成果。日本的AI算力和應(yīng)用的整體投入在2022年分別增長了45.7%和35.5%，日本的AI應(yīng)用水平更是達(dá)到69分，在該項(xiàng)評(píng)估中名列全球第二。長。人工智能是德國政府和企業(yè)多年來致力于發(fā)展的新興技術(shù)，2022年，德國對(duì)AI算力和應(yīng)用的整體投入分別增長62.0%和36.7%，德國政府也開始為全國5個(gè)人工智能能力中心提供聯(lián)邦層面的資助，以支持AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究突破、商業(yè)模式創(chuàng)新、技術(shù)成果轉(zhuǎn)化以及專業(yè)技能人才培養(yǎng)。新加坡

在本次評(píng)估中，新加坡計(jì)算力指數(shù)為55分，在整體排名第5名，處于領(lǐng)先地位，尤其是新加坡的計(jì)算能力指標(biāo)保持領(lǐng)先，其部署大量數(shù)據(jù)中心，并輻射到東南亞其他國家?；跀?shù)據(jù)中心的大量算力需求，新加坡的服務(wù)器采購規(guī)模也十分高，其通用計(jì)算能力子項(xiàng)得分為63，僅次于中美，位列該子項(xiàng)的全球第三位。新加坡致力于提升數(shù)字技術(shù)在各領(lǐng)域的普及和應(yīng)用，推動(dòng)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)；對(duì)外，加強(qiáng)數(shù)字產(chǎn)品和服務(wù)在全球流動(dòng)，為企業(yè)“走出去”搭建平臺(tái)和打造合作新規(guī)則。新加坡十分注重?cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的雙邊或多邊合作，其與新西蘭、智利發(fā)起簽署的《數(shù)字經(jīng)濟(jì)伙伴關(guān)系協(xié)定》是全德國

受全球多重不穩(wěn)定因素的影響，2022年德國數(shù)字化進(jìn)程的發(fā)展有所放緩。但是德國政府和企業(yè)仍將數(shù)字主權(quán)視為拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、保持創(chuàng)新力和競爭力的先決條件，經(jīng)濟(jì)和社會(huì)對(duì)數(shù)字化的需求持續(xù)擴(kuò)大，計(jì)算能力建13球首份關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)合作的開放性國際協(xié)定，并將伙伴關(guān)系拓展到韓、澳與歐盟，使自身數(shù)字經(jīng)濟(jì)地位與影響力不斷提升。韓國

韓國是全球半導(dǎo)體、智能終端、電子材料及組件等行業(yè)的重要參與者，擁有多家全球領(lǐng)先的電子信息制造業(yè)集團(tuán)以及大量優(yōu)秀的配套企業(yè)。在這些大型企業(yè)和政府政策的拉動(dòng)下，韓國從移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)早期就已成為全球數(shù)

字

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經(jīng)

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數(shù)（DGI）中，韓國被列為世界上政府?dāng)?shù)字化程度最高的國家。2022年，在相對(duì)領(lǐng)先的數(shù)字化基礎(chǔ)之上，韓國政府圍繞“短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)完全復(fù)蘇、長期邁向領(lǐng)先型經(jīng)濟(jì)”發(fā)展目標(biāo)，構(gòu)建更為完善的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，促進(jìn)韓國“DNA”（數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)和人工智能）生態(tài)體系擴(kuò)張，以求實(shí)現(xiàn)更為廣泛的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)結(jié)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。隨著各行各業(yè)踐行第四次工業(yè)革命時(shí)代的數(shù)字創(chuàng)新，韓國計(jì)算力指數(shù)穩(wěn)步提升，達(dá)到43分，其中AI算力投入更是大幅提升44.1%，凸顯出韓國對(duì)人工智能等戰(zhàn)略性新興技術(shù)產(chǎn)業(yè)的重視程度。本土互聯(lián)網(wǎng)公司將AI技術(shù)融入搜索引擎及其他互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)并投資AI初創(chuàng)公司，大型電子集團(tuán)建設(shè)AI算力基礎(chǔ)設(shè)施，共同促進(jìn)AI技術(shù)研發(fā)及產(chǎn)業(yè)化。另外，以汽車行業(yè)為代表的傳統(tǒng)行業(yè)也在加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型，如采用混合現(xiàn)實(shí)（MR）和人工智能等技術(shù)來強(qiáng)化智能工廠的數(shù)字化優(yōu)勢，提高一線工人的生產(chǎn)效率、準(zhǔn)確性和安全性。法國

法國是本次研究所覆蓋的西歐國家中計(jì)算力指數(shù)增長最快的國家，在全年GDP負(fù)增長5.9%情況下，在本次評(píng)估的各項(xiàng)重要指標(biāo)中均表現(xiàn)優(yōu)異。其中服務(wù)器市場規(guī)模同比增長24.1%，達(dá)到24億美元，占GDP約0.9‰（低于美國的2.1‰和中國的1.6‰，但在追趕者國家中處在前列），人工智能服務(wù)器市場規(guī)模同比增長44.0%，法國企業(yè)的數(shù)據(jù)中心、云計(jì)算服務(wù)商、科研與教育機(jī)構(gòu)等場景需要強(qiáng)大的算力支撐自身需求，因此服務(wù)器采購規(guī)模十分突出。法國人工智能總支出同比增長34.0%，大數(shù)據(jù)支出同比增長17.7%，區(qū)塊鏈支出同比增長26.8%。法國政府從2018年起，累計(jì)投入超15億歐元發(fā)展人工智能，用于鼓勵(lì)科研創(chuàng)新項(xiàng)目及初創(chuàng)企業(yè)，促進(jìn)了AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。據(jù)初創(chuàng)企業(yè)組織平臺(tái)“數(shù)字法國”統(tǒng)計(jì)，目前法國有超過500家人工智能初創(chuàng)企業(yè)，直接創(chuàng)造1.3萬個(gè)工作崗位，為法國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展做出較大的貢獻(xiàn)。在數(shù)據(jù)中心建設(shè)方面，法國擁有多個(gè)數(shù)據(jù)中心集群，主要數(shù)據(jù)中心位于巴黎、馬賽、里昂、里爾和斯特拉斯堡等主要城市，他們都擁有先進(jìn)的設(shè)備，建立了豐富的商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。同時(shí)，法國還擁有良好的能源來源和覆蓋范圍，能夠滿足數(shù)據(jù)中心的能源需求，2022年法國在數(shù)據(jù)中心規(guī)模和能效方面獲得了顯著提升，數(shù)據(jù)中心的平均PUE約為1.4，在追趕者國家中處于領(lǐng)先地位。愛爾蘭

本次評(píng)估中，愛爾蘭計(jì)算力指數(shù)為42分，計(jì)算效率指標(biāo)為其計(jì)算力指數(shù)提升貢獻(xiàn)了重要驅(qū)動(dòng)力，尤其是云計(jì)算滲透率表現(xiàn)十分優(yōu)異。愛爾蘭數(shù)字環(huán)境優(yōu)越，領(lǐng)先的科技公司如Google、Meta、Microsoft、Apple和AWS等均在愛爾蘭設(shè)有辦事處，使愛爾蘭保持在數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展的最前沿。愛爾蘭政府十分注重本國整體數(shù)字化的發(fā)展。在2022年的數(shù)字化框架中提出包括：到2030年，所有愛爾蘭家庭和企業(yè)實(shí)現(xiàn)千兆網(wǎng)絡(luò)覆蓋，人口密集地區(qū)實(shí)現(xiàn)5G覆蓋；75%的企業(yè)制定包含云計(jì)算、人工智能和大數(shù)據(jù)在內(nèi)的多項(xiàng)發(fā)展目標(biāo)。愛爾蘭的數(shù)字化框架旨在推動(dòng)和實(shí)現(xiàn)愛爾蘭整個(gè)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并逐漸成為歐洲和全球數(shù)字發(fā)展的領(lǐng)導(dǎo)者。14GLOBALCOMPUTING

全球計(jì)算力指數(shù)INDEX

評(píng)估報(bào)告2022-2023起步者國家：從整體樣本國家來看，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，起步者國家數(shù)量正逐漸減少。在本次評(píng)估中，意大利、巴西和南非雖然仍處在起步者陣營，但計(jì)算力綜合發(fā)展水平均取得不同程度的提高。然而，與領(lǐng)跑者和追趕者國家相比，這幾個(gè)國家的應(yīng)用水平仍差距較大。不過人工智能應(yīng)用取得較大的提升，尤其是意大利和南非，在人工智能應(yīng)用投入方面均呈現(xiàn)30%以上增長。意大利

在起步者國家陣營中，意大利提升最為顯著，其計(jì)算力發(fā)展水平為40分，到達(dá)追趕者國家和起步者國家的臨界值。2022年，意大利的服務(wù)器支出同比增長31.8%，人工智能服務(wù)器支出同比增長73.4%，人工智能應(yīng)用總支出增長34.3%，區(qū)塊鏈應(yīng)用支出同比增長61.9%，各指標(biāo)均顯著增長。15全球計(jì)算力指數(shù)子項(xiàng)評(píng)估結(jié)果分析一1.

計(jì)算能力子項(xiàng)評(píng)估計(jì)算能力評(píng)估的核心是通過評(píng)估各類服務(wù)器及終端設(shè)備的數(shù)量和投入占比來反映不同國家在算力投入上的整體水平和側(cè)重點(diǎn)。本年度國家計(jì)算能力評(píng)估沿用去年子項(xiàng)設(shè)置方式，包含通用計(jì)算、AI計(jì)算、科學(xué)計(jì)算、終端計(jì)算和邊緣計(jì)算。計(jì)算能力子項(xiàng)評(píng)估評(píng)分9080706050403020100838181797756504039364133292625通用計(jì)算AI計(jì)算科學(xué)計(jì)算終端計(jì)算邊緣計(jì)算數(shù)據(jù)來源：IDC

2022領(lǐng)跑者追趕者起步者同去年評(píng)估結(jié)果相比，領(lǐng)跑者和追趕者國家的AI計(jì)算子項(xiàng)保持快速增長，且與起步者的分差有所拉大，表明了在全球?qū)用妫匀斯ぶ悄転榇淼挠?jì)算能力投入已經(jīng)在領(lǐng)跑者和追趕者國家形成競爭優(yōu)勢和發(fā)展慣性。近來，隨著AIGC在全球的興起，各國對(duì)AI計(jì)算的投入越來越高。AIGC是一種基于大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的人工智能技術(shù)，一直以來，大模型的訓(xùn)練對(duì)算力的需求異常龐大，需要巨大的能耗和算力投入。根據(jù)谷歌公司的測算，在1000張英偉達(dá)V100

GPU上訓(xùn)練OpenAIGPT-3大模型，共需要14.8天，在數(shù)據(jù)中心PUE為1.1條件下，總能耗達(dá)到1287MWh，以2021年中國人均生活用電水平計(jì)算，單次大模型訓(xùn)練耗電量相當(dāng)于一個(gè)中國人4年的生活用電總量，而ChatGPT是在大約10000個(gè)GPU上運(yùn)行的。北美數(shù)據(jù)中心公司QScale聯(lián)合創(chuàng)始人Martin

Bouchard認(rèn)為，ChatGPT單次搜索比傳統(tǒng)搜索引擎需要至少4-5倍的額外算力開銷，而Alphabet（谷歌母公司）董事長John

Hennessy認(rèn)為ChatGPT的搜索成本是傳統(tǒng)基于文本形式搜索的10倍以上。追趕者國家在AI計(jì)算子項(xiàng)中增長最為顯著，德國、英國、法國、愛爾蘭、新加坡、印度、日本和韓國的人工智能服務(wù)器市場規(guī)模同比增長均超過40%。從過去幾年的評(píng)估結(jié)果看，追趕者國家的人工智能在應(yīng)用層面較為領(lǐng)先，但在人工智能基礎(chǔ)設(shè)施投入占比相對(duì)較??；高應(yīng)用水平對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施的拉動(dòng)作用開始體現(xiàn)，追趕者國家正在從AI計(jì)算能力方面拉近和領(lǐng)跑者國家差距。從商業(yè)優(yōu)勢出發(fā)，AI可以提供高效、精確、實(shí)時(shí)和智能的產(chǎn)品質(zhì)量檢測手段，幫助企業(yè)及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決生產(chǎn)中的質(zhì)量問題，提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。在IDC全球計(jì)16GLOBALCOMPUTING

全球計(jì)算力指數(shù)INDEX

評(píng)估報(bào)告2022-2023算力指數(shù)調(diào)研中，提供高效產(chǎn)品質(zhì)量檢測手段被認(rèn)為是AI技術(shù)能帶來的最主要商業(yè)優(yōu)勢，選擇占比達(dá)58.9%。產(chǎn)品質(zhì)量是企業(yè)保持競爭力的重要條件，利用深度學(xué)習(xí)、圖像識(shí)別等AI技術(shù)，對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行智能化檢測，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和報(bào)告任何潛在的質(zhì)量問題，并采取相應(yīng)的措施來防止問題的發(fā)生，從而幫助企業(yè)快速響應(yīng)和解決問題，降低質(zhì)量問題帶來的風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)一定程度上減少檢測環(huán)節(jié)的人力成本。AI技術(shù)的商業(yè)優(yōu)勢提供高效產(chǎn)品質(zhì)量檢測手段

58.9%高效的供應(yīng)鏈管理52.2%加強(qiáng)隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全50.8%提高性能并降低運(yùn)營成本50.6%加速對(duì)行業(yè)/市場的洞察46.9%節(jié)省了人力成本44.6%n=327邊緣計(jì)算的商業(yè)優(yōu)勢集中在業(yè)務(wù)層面，其中解決實(shí)際生產(chǎn)運(yùn)營問題占比最高達(dá)58.2%。邊緣計(jì)算可以將計(jì)算和數(shù)據(jù)處理推向物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和傳感器等邊緣節(jié)點(diǎn)，幫助企業(yè)實(shí)時(shí)管理產(chǎn)品質(zhì)量、庫存、物流運(yùn)輸和訂單需求等信息，及時(shí)幫助企業(yè)解決實(shí)際生產(chǎn)運(yùn)營中的問題。邊緣計(jì)算的商業(yè)優(yōu)勢解決實(shí)際生產(chǎn)運(yùn)營問題58.2%（排程優(yōu)化、倉儲(chǔ)物流、設(shè)備管理、線路檢測）滿足強(qiáng)實(shí)時(shí)性、高數(shù)據(jù)吞吐和本地?fù)?jù)測等場景業(yè)務(wù)需求幫助企業(yè)在各個(gè)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)智能決策提高性能并降低運(yùn)營成本50.1%46.9%46.1%45.8%45.0%加強(qiáng)隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全帶來更好的客戶體驗(yàn)n=373172.計(jì)算效率子項(xiàng)評(píng)估計(jì)算效率體現(xiàn)了一國的計(jì)算力利用水平，部分國家由于在云計(jì)算等方面的采用率較高，對(duì)于計(jì)算能力的挖掘也更加有效。計(jì)算效率評(píng)估集中在各個(gè)國家的云計(jì)算普及率、新技術(shù)使用率以及CPU、內(nèi)存和存儲(chǔ)資源的利用率上。計(jì)算效率子項(xiàng)評(píng)估評(píng)分90748065657060504030201006056636160554948404139CPU利用率內(nèi)存利用率存儲(chǔ)利用率新技術(shù)使用率云計(jì)算滲透率數(shù)據(jù)來源：IDC

2022領(lǐng)跑者追趕者起步者在2022年的計(jì)算效率子項(xiàng)評(píng)估中，三個(gè)國家陣營得分均有提升，但在這一評(píng)估維度上，領(lǐng)跑者國家、追趕者國家和起步者國家的差距相較其他三個(gè)維度而言并不顯著。一般而言，云計(jì)算、新技術(shù)滲透率和集約化數(shù)據(jù)中心建設(shè)是計(jì)算效率提高的重要因素，另外，由于GPU的平均利用率高于CPU平均利用率，性能利用率更高，加速服務(wù)器的CPU平均利用率也高于通用服務(wù)器，加速計(jì)算占比的提高對(duì)計(jì)算效率提高作用顯著。地?fù)碛谐笠?guī)模數(shù)據(jù)中心的云服務(wù)提供商來說，在相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施普遍實(shí)現(xiàn)規(guī)?；螅嵘Y源利用率水平就成為應(yīng)對(duì)云計(jì)算市場競爭加劇的必由之路。在中國，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)經(jīng)歷了近十年的高速增長，人口紅利消退，降本增效成為主旋律，企業(yè)在資源配置上從早期相對(duì)粗放式的業(yè)務(wù)需求導(dǎo)向模式轉(zhuǎn)變?yōu)楦鼮榫?xì)化的管理，頭部企業(yè)同樣進(jìn)行了多年混部技術(shù)探索和工程化落地，目前相關(guān)工作已經(jīng)從Tier1云服務(wù)提供商逐步下沉到Tier2，并且從核心機(jī)房延伸到邊緣機(jī)房，最大限度挖掘基礎(chǔ)架構(gòu)TCO優(yōu)化空間，以保障企業(yè)的健康穩(wěn)定發(fā)展。2022年，宏觀經(jīng)濟(jì)的不確定性考驗(yàn)了企業(yè)的成本控制能力，如何提升數(shù)字基礎(chǔ)架構(gòu)資源利用率來優(yōu)化IT資源TCO，是各國企業(yè)普遍面臨的難題。尤其對(duì)于在世界各IDC調(diào)查結(jié)果顯示，各行業(yè)數(shù)字基礎(chǔ)架構(gòu)的資源利用率水平仍有較大提升空間，其中互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)在基礎(chǔ)架構(gòu)資源利用水平上處于引領(lǐng)地位，容器化和混部技術(shù)是重要手段。從互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的實(shí)踐來看，現(xiàn)代大型數(shù)據(jù)中心廣泛采用混部技術(shù)來提升服務(wù)器資源利用率并優(yōu)化數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施TCO，北美領(lǐng)先的云服務(wù)提供商都在數(shù)據(jù)中心開始了混部技術(shù)的實(shí)踐，并取得了相應(yīng)的成效。18GLOBALCOMPUTING

全球計(jì)算力指數(shù)INDEX

評(píng)估報(bào)告2022-20233.應(yīng)用水平子項(xiàng)評(píng)估在新興技術(shù)應(yīng)用層面，追趕者國家發(fā)展水平與領(lǐng)跑者國家相當(dāng)，差距正逐漸縮小，但與起步者國家差距正在拉大，尤其是在人工智能應(yīng)用上，這也反映了各個(gè)國家對(duì)新興技術(shù)應(yīng)用發(fā)展的重視程度差異。應(yīng)用水平子項(xiàng)評(píng)估評(píng)分9080706050403020100827976757064656160574032313027人工智能大數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng)區(qū)塊鏈機(jī)器人數(shù)據(jù)來源：IDC

2022領(lǐng)跑者追趕者起步者AIGC開啟大模型驅(qū)動(dòng)的全新時(shí)代究領(lǐng)域加速化合物的合成和挑選，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)化合物進(jìn)行預(yù)測，合成新的有機(jī)分子;在材料科學(xué)研究領(lǐng)域幫助科學(xué)家預(yù)測不同的材料配置對(duì)材料性能的影響，開發(fā)更高性能的材料;在生物科學(xué)研究領(lǐng)域幫助科學(xué)家更好地了解細(xì)胞和生物分子之間的作用，使用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)細(xì)胞圖像進(jìn)行分析，預(yù)測細(xì)胞的類型和發(fā)育階段，有助于疾病的研究與治療。2022年，ChatGPT在上線后迅速走紅，僅用5天用戶規(guī)模突破百萬大關(guān)，2個(gè)月后月活躍用戶數(shù)更是達(dá)到1億，被稱為“史上用戶增長速度最快的應(yīng)用程序”。以ChatGPT為代表的AIGC技術(shù)極大地降低了內(nèi)容生產(chǎn)的門檻，有望釋放新的生產(chǎn)力革命。然而，AIGC技術(shù)的廣泛應(yīng)用也對(duì)算力提出了更高要求。例如，GPT-3模型在微軟提供的

Azure

AI

超算基礎(chǔ)設(shè)施上進(jìn)行訓(xùn)練，總共消耗了約

3640

PF-days

的算力，相當(dāng)于每秒進(jìn)行一千萬億次計(jì)。在AI4S應(yīng)用場景中，算力發(fā)揮著關(guān)鍵作用。首先，算力支持訓(xùn)練復(fù)雜模型，如深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這些模型需要大量的參數(shù)和層級(jí)結(jié)構(gòu)，需要大規(guī)模的計(jì)算資源來進(jìn)行高效訓(xùn)練。其次，算力在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)至關(guān)重要，AI4S通常需要處理來自多個(gè)來源的大規(guī)模數(shù)據(jù)集，而強(qiáng)大的算力支持能夠提供快速的計(jì)算、存儲(chǔ)和分析能力。例如在模擬和仿真中，科學(xué)家可以進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)值模擬，研究天氣模式、氣候變化。在環(huán)境監(jiān)測和災(zāi)害預(yù)警中，能夠?qū)崟r(shí)處理和分析數(shù)據(jù)，從而支持更迅速地決策。因此，算力的提升和發(fā)展為AI4S的應(yīng)用提供了關(guān)鍵的基礎(chǔ)，推動(dòng)了科學(xué)研究和可持續(xù)發(fā)展的進(jìn)步。AI推動(dòng)科學(xué)研究發(fā)展，算力是關(guān)鍵因素AI4S代表"Arti?cialIntelligencefor

Science"，即面向科學(xué)的人工智能。在這個(gè)概念中，人工智能被應(yīng)用于科學(xué)領(lǐng)域，以加速科學(xué)研究和推動(dòng)科學(xué)進(jìn)步。人工智能在科學(xué)研究中的應(yīng)用場景非常廣泛。在化學(xué)研194.基礎(chǔ)設(shè)施支持子項(xiàng)評(píng)估在基礎(chǔ)設(shè)施支持子項(xiàng)中，數(shù)據(jù)中心規(guī)模、能效水平和存儲(chǔ)/網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施等在宏觀層面為計(jì)算能力、計(jì)算效率和應(yīng)用水平提供保障。本年度的評(píng)估結(jié)果顯示，起步者國家陣營與領(lǐng)跑者、追趕者之間出現(xiàn)了差距拉大的趨勢?；A(chǔ)設(shè)施支持子項(xiàng)評(píng)估評(píng)分9081818080706050403020100756268565555584540393328數(shù)據(jù)中心規(guī)模數(shù)據(jù)中心能效數(shù)據(jù)中心軟件和服務(wù)存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)來源：IDC

2022領(lǐng)跑者追趕者起步者具體來說，數(shù)據(jù)中心是國家各產(chǎn)業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基本保障，一國數(shù)據(jù)中心規(guī)模及能效水平將會(huì)影響未來算力水平的發(fā)展進(jìn)程。領(lǐng)跑者國家超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的規(guī)模優(yōu)勢依然十分突出，美國是擁有超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心最多的國家，北美頭部云服務(wù)提供商在過去一年中維持了全球范圍內(nèi)的基礎(chǔ)設(shè)施投資增長，數(shù)據(jù)中心建設(shè)分布更加多樣化。META、Microsoft、AWS等公司新建或規(guī)劃的數(shù)據(jù)中心主要分布在新加坡、印度、印尼、馬來和泰國等地，除了為避免宏觀經(jīng)濟(jì)和地緣政治因素影響，亞洲地區(qū)的市場潛力、法規(guī)要求、可靠的基礎(chǔ)設(shè)施以及激烈的云服務(wù)市場競爭，能夠使他們?cè)趤喼藿ㄔO(shè)數(shù)據(jù)中心滿足當(dāng)?shù)厥袌鲂枨蟛⑻峁└玫姆?wù)。綠色計(jì)算的發(fā)展方向算法算力開銷優(yōu)化、資源調(diào)度優(yōu)化提升資源利用率算法軟件數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施芯片架構(gòu)物理器件智能化運(yùn)維、可回收設(shè)備、綠色能源彈性部署／敏捷交付、液冷服務(wù)器（冷板、浸沒）提升數(shù)據(jù)中心PUE芯片架構(gòu)創(chuàng)新、領(lǐng)域?qū)Ｓ眯酒嵘?jì)算效率基礎(chǔ)理論創(chuàng)新延續(xù)半導(dǎo)體經(jīng)典定律、工藝升級(jí)提高單位功耗算力輸出20GLOBALCOMPUTING

全球計(jì)算力指數(shù)INDEX

評(píng)估報(bào)告2022-2023在政策引導(dǎo)下，中國數(shù)據(jù)中心發(fā)展迅速，從數(shù)據(jù)中心體量與布局方面不斷優(yōu)化，而追趕者國家和起步者國家在超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心數(shù)量上差距顯著。2022年，中國互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)和云服務(wù)提供商加大力度拓展海外市場，在北美、亞太、歐洲和中東等各地新建多座海外數(shù)據(jù)中心，來強(qiáng)化本地化產(chǎn)品和生態(tài)體系支持。印度等后發(fā)工業(yè)化國家在數(shù)據(jù)保護(hù)等方面的監(jiān)管趨緊，引導(dǎo)外國科技公司在境內(nèi)建設(shè)數(shù)據(jù)中心，以實(shí)現(xiàn)更大范圍的本地化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。數(shù)據(jù)中心能效的得分高低代表其能效水平高低，數(shù)據(jù)中心能效評(píng)估在一個(gè)側(cè)面表現(xiàn)了三個(gè)陣營的國家在踐行綠色計(jì)算理念方面的進(jìn)展，綠色計(jì)算本質(zhì)上涉及計(jì)算體系的方方面面，包括物理器件、芯片架構(gòu)、基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)中心和算法軟件等多個(gè)層面。新的產(chǎn)品和技術(shù)的應(yīng)用也能在很大程度上提高整體能效水平。21AssessmentofIndustryComputingPowerDevelopment三

.行業(yè)計(jì)算力發(fā)展水平評(píng)估（一）互聯(lián)網(wǎng)：以高效算力支撐敏捷開發(fā)（二）制造：數(shù)字化轉(zhuǎn)型全面（三）能源：挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型（四）交通：加快部署AI與邊緣計(jì)算，全方位智能化發(fā)展（五）醫(yī)療：AI輔助藥物研發(fā)和診療加速22GLOBALCOMPUTING

全球計(jì)算力指數(shù)INDEX

評(píng)估報(bào)告2022-2023當(dāng)前，全球已全面進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，在各行業(yè)涌現(xiàn)出大量的數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、5G等新興技術(shù)正在成為驅(qū)動(dòng)各行各業(yè)當(dāng)下及未來創(chuàng)新發(fā)展的重要引擎，如互聯(lián)網(wǎng)、金融、制造等行業(yè)當(dāng)前5G的應(yīng)用率普遍較高，而在未來3年計(jì)劃部署的技術(shù)中，人工智能將會(huì)成為使用率較高的技術(shù)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要?jiǎng)?chuàng)新、靈活并持續(xù)專注于實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值。計(jì)算力作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的重要生產(chǎn)力，其發(fā)展水平已成為衡量行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效的重要標(biāo)準(zhǔn)之一。通過繼續(xù)關(guān)注并試點(diǎn)新的數(shù)字干預(yù)措施，如基于物聯(lián)網(wǎng)的傳感器、人工智能、AR/VR、視覺分析和數(shù)據(jù)科學(xué)，將會(huì)使整個(gè)商業(yè)價(jià)值鏈的質(zhì)量、客戶參與、安全和可持續(xù)性得到改善。當(dāng)前，AIGC技術(shù)快速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、金融行業(yè)、教育行業(yè)、醫(yī)療行業(yè)和制造業(yè)等各個(gè)領(lǐng)域都在探索應(yīng)用該技術(shù)?；ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)是新興科學(xué)技術(shù)滲透最快的，也是投資最高的行業(yè)?；ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)對(duì)人工智能技術(shù)的研究和價(jià)值尤為重視，而AIGC在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)用也十分廣泛，在各個(gè)領(lǐng)域中都提供了重要支持。在某些領(lǐng)域，比如游戲開發(fā)、自媒體內(nèi)容生成等，AIGC的應(yīng)用非常突出。游戲開發(fā)中的角色生成、場景設(shè)計(jì)和任務(wù)生成等方面可以依靠AIGC技術(shù)。同樣地，自媒體從業(yè)者可以利用AIGC生成文章、視頻、音頻等內(nèi)容來提升創(chuàng)作效率和多樣性。在電子商務(wù)領(lǐng)域，AIGC可以應(yīng)用于個(gè)性化推薦系統(tǒng)、智能客服和自動(dòng)化的營銷策略等。在社交媒體領(lǐng)域，AIGC可以用于圖像識(shí)別和處理、內(nèi)容過濾和推薦、情感分析等。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用場景的拓展，AIGC有望成為未來互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容生產(chǎn)的重要支持和基礎(chǔ)設(shè)施。教育行業(yè)也廣泛采用AIGC技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了一些創(chuàng)新功能，例如將2D教材轉(zhuǎn)換為3D教學(xué)模型和合成虛擬教師等。通過圖像處理和渲染技術(shù)，將傳統(tǒng)的2D教材轉(zhuǎn)化為3D教學(xué)模型，提升學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和互動(dòng)性。合成虛擬教師能夠根據(jù)學(xué)生的提問和需求，自動(dòng)生成相應(yīng)的教學(xué)內(nèi)容，提供個(gè)性化的教學(xué)服務(wù)。醫(yī)療行業(yè)利用AIGC技術(shù)來學(xué)習(xí)和結(jié)合不同類型/來源的數(shù)據(jù)，生成具有新特性或功能的內(nèi)容，助力藥物研發(fā)。生成式模型通過學(xué)習(xí)大量已知的藥物結(jié)構(gòu)和活性信息，可以生成具有潛在藥物活性的新分子結(jié)構(gòu)，提供潛在的候選藥物、預(yù)測藥物與生物分子之間的相互作用，能夠幫助藥物研發(fā)進(jìn)行更精確的設(shè)計(jì)和優(yōu)化，助力藥物研發(fā)實(shí)現(xiàn)突破。市場上的企業(yè)開始致力于利用AI對(duì)復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練，隨著更加復(fù)雜的模型出現(xiàn)，行業(yè)對(duì)算力的需求將持續(xù)提升。金融行業(yè)是另一個(gè)廣泛采用AIGC技術(shù)的領(lǐng)域。在金融業(yè)中，AIGC被廣泛應(yīng)用于自動(dòng)編寫金融資訊、提供虛擬客服咨詢和輔助數(shù)據(jù)報(bào)告生成等方面。通過算法自動(dòng)編寫資訊，可以提高資訊生成的速度和時(shí)效性。虛擬客服可以降低人力時(shí)間成本，為客戶提供個(gè)性化的服務(wù)。同時(shí)，AIGC還能夠輔助分析師進(jìn)行數(shù)據(jù)抓取、數(shù)據(jù)分析和報(bào)告生成，提高分析效率和準(zhǔn)確性，降低人工成本。此外，AIGC還在工業(yè)CAD設(shè)計(jì)中提供輔助功能。借助自動(dòng)識(shí)別和優(yōu)化算法，能夠提高CAD設(shè)計(jì)的效率和準(zhǔn)確性，降低人工成本。IDC發(fā)現(xiàn)，各行業(yè)計(jì)算力發(fā)展水平總體呈上升趨勢。本次是IDC連續(xù)第三年進(jìn)行全球行業(yè)計(jì)算力水平評(píng)估，綜合考量了各個(gè)行業(yè)的通用算力投入、AI算力投入、邊緣算力投入、新興技術(shù)應(yīng)用成熟度等因素，并基于最新的數(shù)據(jù)和針對(duì)最終用戶的調(diào)研，全球算力投資行業(yè)分布如下圖所示。23整體來看，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)依然在全球算力水平中領(lǐng)先于其他傳統(tǒng)行業(yè)，Top5行業(yè)還包括制造、金融、政府和電信。對(duì)比上一年度，制造行業(yè)排名超過金融行業(yè)，排名第二，政府行業(yè)超過電信行業(yè)，排名全球第四。行業(yè)計(jì)算力水平評(píng)估80761706261605040302031565174911434241753736111313011100互聯(lián)網(wǎng)制造金融政府電信服務(wù)教育醫(yī)療零售/

媒體

公共

交通

能源批發(fā)

事業(yè)計(jì)算力水平增幅制造行業(yè)算力發(fā)展水平歷年與金融行業(yè)接近，在2022年的評(píng)估中超過金融行業(yè)。從市場數(shù)據(jù)來看，2022年全球金融行業(yè)通用服務(wù)器投入規(guī)模達(dá)124.7億美元，同比增速為26.3%；制造行業(yè)投入規(guī)模達(dá)125.8億美元，同比增速為29.0%；從應(yīng)用場景來看，在全球高度數(shù)字化的背景下，制造業(yè)面臨著更激烈的全球競爭，市場變化也更迅速，同時(shí)二者的主要算力需求有所差異，金融業(yè)更注重?cái)?shù)據(jù)的快速交互、高頻交易，而制造業(yè)通常需要大規(guī)模處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、模擬生產(chǎn)、優(yōu)化供應(yīng)鏈等，對(duì)算力的需求更加多樣化。運(yùn)行管理指揮中心、城市治理一網(wǎng)統(tǒng)管、政務(wù)服務(wù)一網(wǎng)通辦、智慧交通、智慧水務(wù)、智慧應(yīng)急等；人工智能推動(dòng)城市智能化的發(fā)展，支撐著眾多智能化場景，主要包括政務(wù)服務(wù)一網(wǎng)通辦、政務(wù)業(yè)務(wù)一網(wǎng)協(xié)同、城市治理一網(wǎng)統(tǒng)管、城市運(yùn)行管理指揮中心、智慧交通等。而教育行業(yè)為了讓教育服務(wù)和支持更加符合時(shí)代的需求與學(xué)生的需求，各國鼓勵(lì)學(xué)校采用先進(jìn)的教育技術(shù)和數(shù)字化工具，例如中國的教育貼息政策、德國的"ExzellenteDigitale

Lehre"（卓越數(shù)字教學(xué)）計(jì)劃等，都加速了教育行業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程，通過基于AI對(duì)教育數(shù)據(jù)的高效分析，為個(gè)性化學(xué)習(xí)與虛擬現(xiàn)實(shí)教學(xué)的出現(xiàn)提供更加全面的教育體驗(yàn)，推動(dòng)了教育的創(chuàng)新和發(fā)展。此外，2022年醫(yī)療行業(yè)也實(shí)現(xiàn)快速發(fā)展。大數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用已經(jīng)有效地提高了業(yè)務(wù)的持續(xù)增長。同時(shí)，5G技術(shù)的應(yīng)用也為智慧醫(yī)療帶來了新的機(jī)遇。通過5G技術(shù)，醫(yī)學(xué)音視頻數(shù)據(jù)的傳輸變得更加高效，醫(yī)學(xué)影像等大數(shù)據(jù)量的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的傳輸和運(yùn)算也變得更加便捷。此外，5G技術(shù)還支持遠(yuǎn)程醫(yī)學(xué)檢查和手術(shù)等精細(xì)操作控制，為醫(yī)療行業(yè)帶來了更多創(chuàng)新和發(fā)展的可能性。政府和教育行業(yè)在本次測評(píng)中，增長速度名列前茅。政府行業(yè)在業(yè)務(wù)及自身提升的驅(qū)動(dòng)下，廣泛采用新興技術(shù)建設(shè)數(shù)字政府：云計(jì)算在政府行業(yè)的云化比率是繼互聯(lián)網(wǎng)之后最高的行業(yè)，在經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇與新基建的背景下，政務(wù)云由支持傳統(tǒng)的政府辦公、政務(wù)服務(wù)走向支持城市治理、城市安全運(yùn)營等層面；大數(shù)據(jù)技術(shù)可以有效支撐數(shù)據(jù)的共享開放，盤活數(shù)據(jù)資源，提高數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性、智能化和安全性。其使用場景也十分廣泛，包括支撐城市24GLOBAL2022-2023COMPUTING

全球計(jì)算力指數(shù)INDEX評(píng)估報(bào)告為深入踐行“綠水青山就是金山銀山”理念，大理市林草局圍繞“山水林田湖草沙”一體化保護(hù)和系統(tǒng)治理，以蒼洱一體化保護(hù)為重點(diǎn)，從2016年開始探索智慧林草系統(tǒng)建設(shè)，利用物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等數(shù)字技術(shù)，搭建從終端到邊緣到中心的監(jiān)測預(yù)警體系。通過在蒼山、洱海流域部署的50套雙光譜火情監(jiān)測系統(tǒng)、240套卡口人員智能識(shí)別系統(tǒng)、120套林下地表火監(jiān)測系統(tǒng)、60套蓄水池監(jiān)測儀、10套環(huán)境監(jiān)測儀、5套蟲情監(jiān)測儀等物聯(lián)網(wǎng)前端共同組成的智慧林草系統(tǒng)。使得監(jiān)測面積覆蓋面率達(dá)國土面積80%以上。其中雙光譜火情監(jiān)測系統(tǒng)的監(jiān)控半徑可達(dá)15km，系統(tǒng)具備AI深度學(xué)習(xí)的煙火識(shí)別引擎，一旦發(fā)現(xiàn)火焰或紅外熱點(diǎn)，即實(shí)時(shí)將數(shù)據(jù)回傳到業(yè)務(wù)服務(wù)器，業(yè)務(wù)服務(wù)器將火情信息傳送給對(duì)應(yīng)的指控客戶端，客戶端產(chǎn)生相應(yīng)告警信息。同時(shí)該視頻調(diào)度系統(tǒng)通過自動(dòng)設(shè)置巡航軌跡，能夠?qū)崿F(xiàn)24小時(shí)不間斷巡查功能。監(jiān)測半徑范圍內(nèi)可監(jiān)測1平方米的火點(diǎn)，并自動(dòng)報(bào)警和定位火點(diǎn)位置，定位精度可達(dá)50米，15公里外的秸稈焚燒、生火做飯或其他野外用火都可以被監(jiān)測到，形成廣覆蓋、全天候、高精度、智慧化的林火監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)。大理市自1990年以來,首次實(shí)現(xiàn)防火期零火災(zāi)的目標(biāo)。智慧林草系統(tǒng)建設(shè)項(xiàng)目濕地保護(hù)率達(dá)95.43%，保護(hù)世界級(jí)和國家級(jí)瀕危珍稀植物11種，動(dòng)物18種，古樹名木11種，助力打造綠色生態(tài)經(jīng)濟(jì)。實(shí)現(xiàn)森林資源和草原資源的高效利用和可持續(xù)發(fā)展，打造綠色生態(tài)經(jīng)濟(jì)，保護(hù)生態(tài)環(huán)境和促進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)。1

互聯(lián)網(wǎng)：以高效算力支撐敏捷開發(fā)IDC的全球計(jì)算力指數(shù)調(diào)研顯示，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)目前數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要驅(qū)動(dòng)力是：用戶消費(fèi)行為高度數(shù)字化、數(shù)字業(yè)務(wù)面臨更多挑戰(zhàn)與需求；與傳統(tǒng)行業(yè)以改造為主不同，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的敏捷性強(qiáng)調(diào)的是迅速的迭代與升級(jí)，在轉(zhuǎn)型過程中遇到的主要挑戰(zhàn)是業(yè)IT基礎(chǔ)設(shè)施（服務(wù)器、存儲(chǔ)等）敏捷性不足?；ヂ?lián)網(wǎng)作為數(shù)字原生先導(dǎo)行業(yè)，對(duì)于利用云計(jì)算、容器化、自動(dòng)化等技術(shù)來快速搭建、部署和擴(kuò)展系統(tǒng)的能力要求高，且互聯(lián)網(wǎng)市場變化十分迅速，要求IT基礎(chǔ)設(shè)施具備足夠的敏捷性進(jìn)行短期迅速地迭代以應(yīng)對(duì)行業(yè)變化。推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型動(dòng)力互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的挑戰(zhàn)用戶消費(fèi)行為高度數(shù)字化，IT基礎(chǔ)設(shè)施（服務(wù)器、存儲(chǔ)等）敏捷性不足35.0%36.0%數(shù)字業(yè)務(wù)面臨更多挑戰(zhàn)與需求行業(yè)開始加速推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，利用數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新現(xiàn)有數(shù)字化模式難以響應(yīng)日益不確定的發(fā)展要求32.0%33.0%簡化IT運(yùn)維組織，提升運(yùn)維能力IT基礎(chǔ)設(shè)施利用率不足（服務(wù)器CPU利用率、存儲(chǔ)利用率等）31.0%33.0%n=100n=100在本次評(píng)估中互聯(lián)網(wǎng)仍然是算力發(fā)展水平最高的行業(yè)?；ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)是連接經(jīng)濟(jì)社會(huì)和人、物、信息等資源的重要載體，其發(fā)展水平直接反映了一個(gè)國家在信息技術(shù)領(lǐng)域的整體實(shí)力。隨著全球數(shù)字化進(jìn)程發(fā)展，其影響將更加深度滲透到社會(huì)生活的方方面面，隨著5G技術(shù)、人工智能、大數(shù)據(jù)新一代信息技術(shù)的成熟，也將融入到互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中，這也將對(duì)算力的不斷提升和優(yōu)化產(chǎn)生需求。252

制造：數(shù)字化轉(zhuǎn)型全面加速制造行業(yè)在本次評(píng)估中的增長幅度較大，成為繼互聯(lián)網(wǎng)之后算力發(fā)展水平第二高的行業(yè)。制造行業(yè)正處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期，IDC的全球計(jì)算力指數(shù)調(diào)研顯示，近年制造行業(yè)增加IT投入的場景主要有：CRM、MES、CAE、ERP、辦公系統(tǒng)(OA)；未來兩年會(huì)主要增加投入的場景：MES、CAE、財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)、供應(yīng)鏈管理（SCM）等

。著越來越多的原生數(shù)字制造企業(yè)和原生數(shù)字工廠的出現(xiàn)，對(duì)算力的需求快速增長，并且應(yīng)用場景的邊界也在不斷拓展。除了傳統(tǒng)制造業(yè)IT方面的需求外，設(shè)計(jì)仿真、全域數(shù)字孿生、工業(yè)元宇宙、自動(dòng)駕駛仿真、工業(yè)智能決策、AI視覺質(zhì)檢等場景也對(duì)算力提出了需求。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)的深度融合使得制造行業(yè)不斷利用數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新，整個(gè)行業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程也在加速。然而，目前制造行業(yè)面臨一個(gè)主要挑戰(zhàn)，即IT基礎(chǔ)設(shè)施的敏捷性不足。現(xiàn)有的IT系統(tǒng)和硬件設(shè)備老化，信息孤島問題嚴(yán)重，物理數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理能力有待提升，這些問題亟需解決。多重因素影響之下，全球制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈格局正在從效率優(yōu)先的全球化布局轉(zhuǎn)向安全優(yōu)先的區(qū)域化布局。發(fā)達(dá)國家通過行政手段和經(jīng)濟(jì)補(bǔ)貼實(shí)施“再工業(yè)化”戰(zhàn)略，鼓勵(lì)本國制造企業(yè)回流。同時(shí)，全球云服務(wù)提供商也開始進(jìn)軍智能制造領(lǐng)域，為制造業(yè)的算力增長注入活力。隨推動(dòng)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型動(dòng)力制造行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的挑戰(zhàn)行業(yè)開始加速推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，IT基礎(chǔ)設(shè)施（服務(wù)器、存儲(chǔ)等）敏捷性不足38.0%38.0%利用數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新簡化IT運(yùn)維組織，提升運(yùn)維能力IT基礎(chǔ)設(shè)施（服務(wù)器、存儲(chǔ)等）安全性不足36.0%33.3%行業(yè)客戶的保留與獲得率得到改IT基礎(chǔ)設(shè)施（服務(wù)器、存儲(chǔ)等）利用率不足30.7%31.3%n=150n=150IT和OT之間的融合正在加速進(jìn)行，而邊緣計(jì)算被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)兩者融合的關(guān)鍵技術(shù)之一。根據(jù)IDC的研究，邊緣智能、物聯(lián)管控和軟件定義工控和5G專網(wǎng)是工業(yè)邊緣的主要發(fā)展方向。邊緣計(jì)算通過高效地收集和處理工廠物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)，能夠及時(shí)檢測異常情況并發(fā)出預(yù)警，降低自動(dòng)化工廠停機(jī)的風(fēng)險(xiǎn)，提升生產(chǎn)效率。此外，邊緣計(jì)算還能實(shí)現(xiàn)智能運(yùn)維，通過搭載AI芯片的邊緣網(wǎng)關(guān)設(shè)備迅速處理常規(guī)運(yùn)算需求，并將更復(fù)雜的運(yùn)算決策交由云端人工智能處理。吉利汽車集團(tuán)是一家集汽車整車、動(dòng)力總成和關(guān)鍵零部件設(shè)計(jì)、研發(fā)、生產(chǎn)、銷售、服務(wù)于一體的汽車集團(tuán)，現(xiàn)有員工7萬余人，連續(xù)四年排名中國品牌乘用車銷量第一，持續(xù)引領(lǐng)中國品牌自信向上。26GLOBAL2022-2023COMPUTING

全球計(jì)算力指數(shù)INDEX評(píng)估報(bào)告2022年7月30日，吉利汽車集團(tuán)建成了國內(nèi)汽車行業(yè)第一個(gè)集云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、邊緣計(jì)算等多元算力于一體的智算中心——星睿云

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智算中心建設(shè)項(xiàng)目，總投資10億元。該項(xiàng)目以云原生技術(shù)為底座，建設(shè)了統(tǒng)一的算力資源池，實(shí)現(xiàn)了算力資源的打通和共享。按照智能駕駛、智能網(wǎng)聯(lián)、三電管理、車輛仿真等業(yè)務(wù)的上線順序，逐步在云底座中注入人工智能、大數(shù)據(jù)、邊緣計(jì)算等算力資源。同時(shí)，智算中心搭建了一套能夠?qū)崿F(xiàn)多元異構(gòu)算力統(tǒng)一管理、科學(xué)調(diào)度、智能分發(fā)的算力資源管理調(diào)度平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)智算中心內(nèi)多元異構(gòu)算力的靈活申請(qǐng)和敏捷流轉(zhuǎn)。此外，星睿云中還引入了液冷算力設(shè)備，建設(shè)了液冷數(shù)據(jù)中心，實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)算力資源的綠色化和低碳化。星睿云

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智算中心建設(shè)項(xiàng)目的建成使吉利在智算中心領(lǐng)域擁有領(lǐng)先行業(yè)3年的代際優(yōu)勢，云端總算力每秒81億億次，存儲(chǔ)帶寬每秒4.5TB，整體研發(fā)效率提升20%。智能駕駛業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)L3級(jí)自動(dòng)駕駛模型的有效性驗(yàn)證，智駕模型的訓(xùn)練時(shí)長從原先的3個(gè)月縮短到8小時(shí)，提升200倍，1天可以模擬10萬公里的智能駕駛道路仿真測試。工業(yè)設(shè)備運(yùn)算響應(yīng)速度顯著提高，吉利汽車試驗(yàn)試制工廠將工業(yè)設(shè)備的數(shù)據(jù)運(yùn)算時(shí)間縮短到毫秒級(jí)，試驗(yàn)效率提升600倍。能源：挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型3能源行業(yè)正加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值并實(shí)現(xiàn)電場，以促進(jìn)電網(wǎng)彈性并加速能源轉(zhuǎn)型進(jìn)程。精細(xì)化管理。企業(yè)正在采取數(shù)字優(yōu)先、智能嵌入式等數(shù)字戰(zhàn)略，推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型并提高管理效率。根據(jù)IDC的預(yù)測，到2024年，50%的中下游參與者將部署AI/ML技術(shù)來自動(dòng)化數(shù)據(jù)分析生命周期，釋放數(shù)據(jù)資源并實(shí)施數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)決策。利用人工智能可以充分發(fā)揮數(shù)據(jù)在能源行業(yè)中的價(jià)值，更好地管理客戶數(shù)據(jù)、優(yōu)化服務(wù)并提高客戶體驗(yàn)，從而提高客戶保留率。通過支持人工智能的實(shí)時(shí)視頻監(jiān)控，可以密切跟蹤和標(biāo)記工人的安全狀況。邊緣計(jì)算技術(shù)在能源網(wǎng)絡(luò)的管理和供應(yīng)中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。通過采集、匯總和智能分析業(yè)務(wù)側(cè)數(shù)據(jù)，邊緣計(jì)算有效提高了電網(wǎng)效率和供電可靠性。在全球可持續(xù)發(fā)展的目標(biāo)下，邊緣計(jì)算將在管理分布式能源資源方面發(fā)揮關(guān)鍵作用，如電動(dòng)汽車、家用電池、太陽能電池板和風(fēng)法國某能源企業(yè)，成立于20世紀(jì)20年代，是全球領(lǐng)先的石油和天然氣服務(wù)公司，全球范圍內(nèi)擁有約10萬名員工，業(yè)務(wù)覆蓋超過120個(gè)國家和地區(qū)，年收入超過320億美元。該企業(yè)運(yùn)用數(shù)字化油田技術(shù)，利用傳感器和物聯(lián)