算力是數字經濟時代的新生產力，是推動數字經濟發展的核心支撐力和驅動力。由於ChatGPT帶來的人工智能爆發式增長，擁有巨大參數量的超大規模人工智能模型，對智算算力的需求顯著提升，未來算力可能存在巨大的缺口，這使得計算能力逐漸成為政府及業界關注的重要領域。同時智能算力需求的高速增長，對未來數據中心、雲計算等算力基礎設施也將產生巨大的影響。

一、人工智能增長驅動下的全球算力發展趨勢

全球算力規模超高速增長，智能算力是主要驅動因素。據信通院數據，2021年全球智能算力占總算力的38%，達232EFlops。2025—2030年，全球算力將進入高速增長階段，年複合增長率超過70%，華為預測2030年智能算力將占總算力規模的94%。

1. 人工智能爆炸式增長造成算力供給與需求的缺口增大

目前人工智能對算力需求增長的速度要快於算力供給增長的速度。據OpenAI的分析，自2012年以來，最大規模的人工智能訓練中使用的計算量以3.4個月的倍增時間呈指數增長，相比之下摩爾定律的倍增周期為2年，對算力不斷增長的需求遠遠超過了摩爾定律所帶來的效率提升。未來人工智能將進一步推動算力需求爆炸式增長，據OpenAI推算，GTP—5的參數量將是GTP—3的100倍，需要的計算量則是GTP—3的200~400倍。

先進的人工智能係統越來越依賴於高性能計算，人工智能、機器學習特別是深度學習作為高性能計算的重要工作負載持續增長，高性能計算市場迅速增長。據Hypersion Research預測，2022年全球市場規模達到370億美元；2026年將超過520億美元，年複合增長率10.7%。

2. 算力需求爆發使全球數據中心建設進入新的擴張周期

Dell’Oro Group於2020年預測，2020—2025年全球數據中心資本支出CAGR為6%；而2023年新發布的預測顯示2023—2025年全球數據中心資本支出CAGR增至11%。其中，超大規模雲服務提供商的數據中心支出將在未來五年內翻一番。

近期，全球頭部雲廠商、數據中心提供商紛紛發布規劃及預算，加速數據中心布局。Facebook預計2023年資本支出390億美元，主要投資於服務器和網絡基礎設施。NTT於2023年宣布計劃在未來五年內向數據中心、人工智能和其他“增長領域”投資590億美元，其中至少110億美元將用於擴大或升級其數據中心。

3. 新一代人工智能數據中心成為建設重點

數據中心的設計建設模式需適應人工智能產生的需求，下一代數據中心需要投資人工智能專用硬件，采用新的數據中心設計，主要體現在四個方麵：第一，人工智能數據中心通過異構計算突破算力瓶頸，包括CPU、GPU以及專用硬件如ASICs和FPGAs在數據中心的綜合部署。第二，人工智能和機器學習可能需要三倍於傳統數據處理的功率密度，冷卻是廣泛關注的主題，液體冷卻和浸泡冷卻可能是發展趨勢。第三，高速的存儲訪問對於人工智能工作負載至關重要，數據中心將需要擴展其存儲能力來滿足不斷增長的需求。第四，人工智能數據中心的效率與其網絡的性能直接相關，零丟包、低時延、高吞吐的智能無損網絡將成為人工智能數據中心的網絡解決方案。值得注意的是，2022年Meta宣布取消或暫停部分正在建設的數據中心，對其11個正在開發的項目進行重新設計，徹底轉向人工智能數據中心的建設。

4. 高性能計算雲化是大勢所趨

高性能計算是使用並行工作的強大處理器集群，處理海量多維數據集，並以極高的速度解決複雜問題。隨著大數據、人工智能與高性能計算技術融合，高性能計算應用場景更加豐富，高性能算力需求高速增長。高性能計算集群建設屬於重資產，建設成本高、周期長。以雲計算為載體，以高性能計算服務為核心的高性能計算雲為利用高性能計算提供了一種更快捷、可擴展且更經濟的方式。Hypersion Research預測，到 2026年高性能計算雲收入將超過 110億美元，市場增速將是線下高性能計算市場規模的2.5倍，2021年至2026年的年複合增長率達17.6%。

華為雲、AWS、阿裏雲等大規模雲服務提供商提供了高性能計算雲解決方案，如華為雲的高性能計算解決方案為工業設計、生物醫藥、能源勘探、圖形渲染與異構計算等應用場景提供靈活彈性的高性能雲服務器，基於分布式架構提供可彈性擴展的海量存儲服務，並提供100G及以上高速計算網絡。

二、全球各區域市場算力現狀及發展趨勢

全球各國算力規模與經濟發展水平密切相關，經濟發展水平越高，算力規模越大。全球算力目前主要分布在美國、中國、歐洲和日本，占全球總算力規模的86%（2021年）。

1.美洲算力規模穩居世界第一，政府支持力保長期處於算力領導者的地位

以美國為主的美洲算力發展一直排在全球第一的位置。根據信通院數據估算，2021年美洲算力總規模超230EFlops。在超算方麵，目前超算TOP500中，美洲有美國、加拿大和巴西三個國家上榜，超算係統總數為145個，算力規模總和約2.2EFlops，排名全球第一，占比43.64%。

政府的重視及支持是美洲算力領先的主要動力。美國、巴西、加拿大等國都製定了人工智能國家戰略，並建立了完善的促進人工智能發展的組織體製，同時提供長期大規模的財政預算支持，這將使得美洲未來很長一段時間內，仍能保持全球算力第一的位置。

2. 歐盟整合歐洲各國資源統籌發展，提升歐洲整體算力水平

歐洲的算力大國主要以西歐國家為主，其中德國、英國算力規模僅次於日本，另外法國、荷蘭、意大利、西班牙、波蘭、瑞士、瑞典也是入圍全球算力規模前20的國家，但是各國的算力規模與中、美的差距較大。另外，在超算方麵，截至2022年11月，歐盟有17個國家擁有入圍Top500的超算係統，數量占到全球的21%，算力規模占全球的16%。

歐盟在2018年通過聯合倡議方式成立歐洲高性能計算聯合委員會（EuroHPC JU），通過匯集歐盟、歐洲國家和私人合作夥伴的資金和資源，推動歐洲開發世界一流的超級計算生態係統，並負責算力資源在歐盟各國間的統籌調度和分配，並且不斷加大算力基礎設施建設和配套關鍵技術研發的投入力度，以保證歐洲在算力競爭中不會落後。

3. 亞太區各國算力水平差距較大，投資差距是主要原因

亞太區除中國、日本以外，韓國、印度、新加坡、印尼也進入了全球算力規模排名前20，但整體的算力規模全球占比不高。在超算方麵，韓國、澳大利亞、印度、新加坡等擁有超算係統，算力規模占全球的3.35%。

東盟各國高度重視人工智能的發展，新加坡、印尼、越南、菲律賓、馬來西亞、泰國都製定了人工智能國家戰略，但是由於不斷擴大的人工智能投資差距，各國的算力水平差距非常大。2019年人工智能投資統計數據顯示，新加坡人均人工智能投資68美元，泰國、馬來西亞、印度尼西亞、越南和菲律賓的人均投資隻有1美元。

4. 中東非算力發展尚處於起步者階段，正努力吸引外來投資

中東非隻有沙特擁有6台超級計算機，整體算力水平比較差。各國重視人工智能的發展，出台了相關政策和國家方案，但是由於經濟技術水平有限，大多寄希望於他國資本來開展投資建設。

三、運營商海外算力服務發展建議

中國算力建設處於全球領先地位，“東數西算”工程構建的全國“算力一張網”，提供了低成本的隨處可用的算力資源。

運營商需積極探索基於自身雲網優勢、人才優勢、技術優勢的海外算力市場服務策略，通過離岸算力服務、雲算力服務、本地化算力服務等多種模式，在全球算力服務市場獲得一席之地，提升全球化競爭優勢。

現階段應積極參與“算力賦能”港澳。一方麵加速推進粵港澳大灣區、自貿區算力資源服務港澳的相關政策出台，積極配合推進數據跨境的相關政策出台，助力港澳融入全國算力“一張網”。第二，把握市場機會，在香港建設智算中心，提升智能算力供給能力。第三，提升高性能雲服務提供能力，依托天翼雲等提供海外智能算力服務。

同時，運營商還需高度關注東盟市場的算力需求，積極促進東盟作為一個整體的算力共建共享。引領東盟整合各國資源、協同發展，實現東盟層麵算力統籌調配，提高智算利用效率。依托在亞太區的網絡、雲服務、數據中心等算力基礎設施資源，助力提升東盟整體算力水平。