2022年东数西算机遇展望：大国算力

大国算力——2022年东数西算机遇展望01新时代：东数西算发展背景02新战略：东数西算工程意义03新行动：东数西算布局现状04新发展：东数西算产业链机遇新时代：东数西算发展背景1.1 算力定义与发展历程1.2 算力对经济发展影响1.3 中国算力发展现状分析011.1 背景篇：算力是数字经济时代的新生产力算力是设备通过处理数据，实现特定结果的输出能力，即对数据的处理能力。算力发展经历人力化、机械化、电气化、集成电路化及移动化。在数字化时代，数据是新的生产资料，算力是新的生产力，是支撑数字经济发展的坚实基础，是国民经济发展的重要引擎。资料来源：IDC、华为 前瞻产业研究院整理古代•基于人力的算力算盘1642•机械化算力机械式计算器1642•电气化算力电子数字计算机现代•多样化算力•云端计算中心、边缘设备、智能手机…1993•移动化算力•移动电话1947•集成电路化算力•晶体管算力资本物质资本GDP协同效应互补效应算力载体演变历程算力资本、物质资本与经济增长之间的关系产业数字化数字产业化算力需求资料来源： IDC、《2021-2022全球计算力指数评估报告》 前瞻产业研究院整理1.1 背景篇：算力已成为全球战略竞争的新焦点算力对经济的影响具体表现在产业产值增长、生产效率提升、商业模式创新、用户体验优化等方面。相关研究显示。2021年各国算力指标稳定提升，其中美国与中国计算力指数处于领跑者梯队，日本、德国等七国处于追赶者梯队。各国计算力指数及排名77705552494541404038373526255.0%13.5%6.4%5.9%5.4%4.6%6.5%6.6%3.1%2.0%4.8%8.4%-3.5%8.4%-5.0%0.0%5.0%10.0%15.0%20.0%25.0%0102030405060708090美国中国日本德国英国法国加拿大韩国澳大利亚印度意大利巴西南非马来西亚领跑者国家计算机指数（%）追赶者国家计算机指数（%）起步者国家计算机指数（%）计算机发展水平涨幅（%）领跑者追赶者起步者资料来源：信通院《中国算力发展指数白皮书（2021年）》 IDC《2021-2022全球计算力指数评估报告》 前瞻产业研究院整理1.2 背景篇：算力水平与经济发展水平呈现显著的正相关基础设施支持计算能力计算效率应用水平计算力指数平均每提高 1点数字经济增长3.5‰GDP增长1.8‰计算力的经济影响算力赋能千行百业数字化转型，针对算力进行投入可以对众多行业带来极大的杠杆效应，创造巨大的延伸性经济增长。相关研究显示，计算力指数平均每提高1点，数字经济和GDP将分别增长3.5‰和1.8‰。算力水平与经济发展水平呈现显著的正相关。从行业角度看，当前国内互联网行业是对算力需求最大的领域，占整体算力47%份额，其次是政府、服务、电信、金融教育、制造。中国各行业算力应用分布情况（单位：%）互联网47%政府14%服务9%电信8%金融6%教育5%制造4%注：各行业算力应用分布数据为2020年1.3 背景篇：我国算力规模持续扩大，总规模超过150EFlops我国算力规模持续扩大。“十三五”期间我国算力规模整体保持高速增长态势，单台算力设备的性能也不断提升。2020年我国算力总规模达到135EFlops（每秒15000京次浮点运算次数），全球占比约为31%。工信部数据显示，截至2022年6月底，我国算力总规模超过150EFlops，排名全球第二。2016-2022年中国算力总规模（单位：EFlops）31 40 57 87 135 140 150 0204060801001201401602016201720182019202020212022H1中国算力总规模（Eflops)资料来源：工信部、《中国算力发展指数白皮书》 前瞻产业研究院整理基础算力基础算力应用场景极为广泛，几乎囊括了传统服务器提供的全部业务应用。包括网络游戏、网络购物、移动视频、移动支付等交互类业务；大数据挖掘、数字李生仿真模拟、图像渲染、视频渲染等离线分析类业务。智能算力智能算力主要用于图像计算服务、数据推理、强化学习训练等场景。这些应用场景对实时性要求不高，但是算力强度需求大。超算算力超算算力主要用于科研计算中的流体力学、物理化学、生物信息等科研领域，常见的超算应用场景领域包括气象分析预测、高海拔宇宙线观测、空气动力学、车辆碰撞测试仿真实验、药品实验数据分析等，处理的数据量非常庞大。1.3 背景篇：东西部分布不均，算力资源东多西少西部地区19%东北地区3%北京及周边21%上海及周边26%广深及周边16%中部地区15%我国东西部算力资源存在分配不均的情况。长期以来，东部地区因贴近用户侧，算力需求大但因能耗限制、电力成本高等原因，新建数据中心难度较大；西部地区虽数据资源不如东部，但能源丰富，气候适宜。我国数据中心区域分布情况（单位：%）资料来源：OCDD 华安证券研究所 前瞻产业研究院整理不同类型业务时延的要求地域主要优势相对劣势北京、上海、广州等东部一线城市1、靠近互联网、金融等终端用户需求，日常管理、应急保障便捷2、网络的可靠性和稳定性较强，网络延迟低3、运维人员充足1、土地、水、电等资源供应紧张，用地、用水、用电的批复难、扩容难2、电价水平高3、用地成本高4、能效管控严格，能耗指标严重不足5、政策监管严格，一般禁止新建或扩建数据中心东部一线城市周边1、资源供应充足2、用地成本相对低廉3、网络的可靠性和稳定性较强，网络延迟低4、靠近互联网、金融等终端用户需求，日常管理和应急保障便捷1、电价水平比中西部地区高2、用地成本比中西部地区高3、网络的可靠性和稳定性比一线城市差，网络延迟比一线城市高中西部地区1、能源供应充足（含可再生能源）2、气候条件适宜3、电价水平较低4、用地成本低廉5、能耗指标充足1、远离宽带网络骨干节点，网络的可靠性和稳定性较差，网络延迟高2、远离互联网、金融等终端用户需求，日常的管理、应急保障困难3、运维人员缺乏各地区建设数据中心的优缺点分析新战略：东数西算工程意义2.1 东数西算工程定义2.2 东数西算建设原因2.3 东数西算战略意义2.4 历代国家工程对比022.1 定义：何谓“东数西算”“数”指数据。在数据时代，数据的使用按使用频率可分为冷数据、温数据、热数据。热数据指使用频率高，对时延要求高的数据，多用于需精密操作的行业如医疗、高频交易、工业制造等；冷数据指使用频率低的数据，多为离线存储、灾备数据；温数据同样使用频繁，但对于时延要求低，如人工智能的模型训练。“算”是算力。近年来，全社会数据总量呈爆发式增长，我国数据增量年均增速超过30%，算力设施的建设也将持续高速增长，而东西部算力资源差距不断拉大。 “东数西算” 即将东部海量数据，通过全国一体化的算力网络输送到西部，解决对东西部对数据处理需求和供给的不平衡问题，绝大部分的温数据、冷数据储存及相应处理需求均可转移至西部。资料来源：《中国数据中心可再生能源应用发展报告（2020）》中国联通《“东数西算”专题研究报告》 前瞻产业研究院整理2016-2030年中国数据规模增长预测（单位：ZB）4166412851210242048408605001,0001,5002,0002,50