全球人工智能计算中心的发展现状-智能算力中心(智算中心）项目可行性研究报告
思瀚产业研究院    2024-04-25

1、政策与发展战略：智能算力已成为衡量国力的重要体现

全球范围内的各国都在制定各自的人工智能战略和政策，以推动 AI 产业发展。全球许多国家认识到了 AI 在提高生活质量，推动经济增长，以及维护国家安全中的重要性，因此已经制定了各自的 AI 发展战略和政策。在这些战略中，加强 AI 基础设施的建设被普遍视为关键的组成部分。例如，美国在 2016 年发布的《美国人工智能研究和发展战略计划》中就明确提出了加强 AI 基础设施的建设。同时，欧洲联盟也在 2018 年发布的 AI 战略中明确提出了加强基础设施建设的目标。这些基础设施主要包括计算资源、数据资源、人才资源等。

算力既是数字化的底层基础，也是衡量综合国力的一个重要指标。人均智能算力水平的高低成为综合国力发展的重要表现。《2022-2023 全球计算力指数评估报告》数据显示，全球算力排名美国和中国分列前两位，追赶者包括日本、德国等国家。

2、发展趋势：从智算到超算到量子计算持续推进产业发展，绿色理念贯穿始终

根据相关信息梳理，我们将全球不同地区的智能计算中心的建设特点总结如下：

从智算到超算再到量子计算，持续推进产业发展。人工智能计算中心的发展，面临 AI 算力能耗密度大、成本高、硬件基础设施和软件基础设施等问题，仅仅发展人工智能计算中心不能满足庞大的算力需求，因此还需要发展超算中心、量子计算中心。量子计算领域的研究和开发，将开发量子计算领域的内容，帮助增加该领域的人才储备，带动该领域持续发展。未来人工智能计算中心的建设，将以人工智能理论、技术和应用为支撑，同时兼顾超算中心、量子计算功能，可以配套建设为企业提供普惠算力的公共计算服务平台。

智算中心是构建上层应用、进行数据管理的核心和主体。以智能计算中心为主体，汇聚各行业领域数据资源，推动教育、医疗、能源、公共安全等领域数据的内部整合、共享和开放，支撑人工智能与政府服务、企业服务的融合，提升智能化水平。鼓励相关企事业单位联合人工智能企业围绕应用场景进行人工智能服务，推动数据共享开放。

注重绿色环保，低碳理念始终贯穿发展。从美国、欧盟的智能计算中心来看，正在开发新的技术方案降低数据中心碳排放强度，从而应对计算中心日益增长的能源消耗和温室气体排放所带来的环境污染问题。建设智能计算中心需要考虑能源消耗和温室气体排放问题，提高计算中心的能源效率等，注重计算中心绿色环保，实现碳中和。

互联网、金融、制造业是智能算力需求的主要行业。从行业上看，全球计算力水平前三的行业分别是互联网行业、制造业、金融行业。制造行业算力发展水平历年与金融行业接近，在 2022 年的评估中超过金融行业。从市场数据来看，2022 年全球金融行业通用服务器投入规模达 124.7 亿美元，同比增速为 26.3%；制造行业投入规模达 125.8 亿美元，同比增速为 29.0%；从应用场景来看，在全球高度数字化的背景下，制造行业面临着更激烈的全球竞争，市场变化也更迅速，同时二者的主要算力需求有所差异，金融行业更注重数据的快速交互、高频交易，而制造行业通常需要大规模处理实时数据、模拟生产、优化供应链等，对算力的需求更加多样化。

3、建设现状：美国、欧盟、英国、新加坡等均高度重视智算中心发展

全球的人工智能计算中心正在以快速的速度发展。这些中心通常是由政府、企业和学术机构共同建立的，并以提供强大的计算资源和专业知识为目标。这些计算中心一般由政府、企业和学术机构共同建立，他们为 AI 的研究和应用提供强大的计算资源和专业知识。

（1）美国在智能计算领域处于国际前列

根据赛智产业研究院，美国智能超算中心布局可基本分为三大体系：美国能源部下属六大国家实验室、美国国家科学基金会支持的依托高校的智能超算中心、

美国航空航天局（NASA）下属的 Ames 研究中心超级计算中心。美国能源部智能计算中心在构思、设计、建造及运维方面全球领先。美国能源部下属的橡树岭国家实验室、劳伦斯·利弗莫尔国家实验室以及 IBM、NVIDIA公司成立超级计算机卓越实验中心，联合开发新一代 HPC 计算机，使用 IBM 的Power 处理器及 NVIDIA 的 Teslak 加速卡，浮点性能至少 10 亿亿次，最高的可达 30 亿亿次，主要研究核武器、核安全、天文、能源、气候、宇宙、新能源等领域。

多维度机构配合共同发展超级计算行业，并注重绿色环保。

1）美国国家科学基金会通过与美国高校及研究机构合作，为全世界科学家提供免费的、最高性能的超级计算资源，在伊利诺伊大学、加州大学圣地亚哥分校、西纳西大学等高校布局。由美国国家科学基金会资助的美国最大的公共超级计算中心是美国国家超级计算应用中心，业务主机为 Abe。美国德克萨斯高级计算中心主要研究领域为可视化工具、教育、县级计算、数据管理，业务主机为 Stampede。

2）美国航空航天局（NASA）下属的 Ames 研究中心超级计算中心，主要应用于天文、航天、气候、军事等领域，如模拟未来太空任务、预测人类活动对气候模型影响、设计安全高效的太空探索工具和航天器等。

3）美国企业智能计算中心注重绿色环保。2020 年 4 月，谷歌宣布致力于让所有数据中心实现 24/7 无碳能源目标，其碳智能计算平台将帮助谷歌根据计算负载来匹配风能和太阳能等清洁能源。

量子计算成为智能计算发展的新重点。

1）政府端：2020 年 7 月，美国白宫科学技术政策办公室和美国国家科学基金会（NSF）宣布投资 7500 万美元在全国建立三个量子计算中心。新的研究所获得 2500 万美元的资金用于量子计算领域的研究和开发，开发量子计算领域的内容，以帮助增加该领域的人才储备，带动该领域发展。三个量子计算中心将分别建立在不同的大学，且每个中心所攻坚的方向不尽相同。

2）企业端：美国互联网企业也在布局量子计算中心。2020 年8 月，亚马逊宣布全面上市量子计算管理服务平台 Braket，这是一个探索和设计新颖的量子算法开发环境全面管理的亚马逊网络服务（AWS）的产品。客户可以点击 Braket 来对在云中运行的模拟量子计算机上的算法进行测试和故障排除，以帮助验证其实现，然后在 D-Wave，IonQ 和 Rigetti 的系统中的量子处理器上运行这些算法。

（2）欧盟聚焦数字主权布局超算和量子计算33

政策高度关注，打造智能计算生态环境。2019 年 6 月，欧盟委员会发布了《欧洲高性能计算共同计划（EuroHPC）》，宣布将在欧盟成员国中选定 8 处地点建设“世界级”超级计算机中心，项目总预算高达 8.4 亿欧元，将用于个性化医疗、药物和材料设计、生物工程、天气预报及气候变化等领域，服务对象包括欧洲学术界、工业界和公共部门等各类用户。

这一举措标志着欧洲朝着成为全球顶级超级计算区域迈出了重要的一步。“欧洲高性能计算共同计划”致力于联合欧盟各国建设世界级的超级计算基础设施，在超算系统及应用性能等方面打造具有高度竞争力和创新性的高性能计算生态环境。

AI 是欧盟发展智算的重要动力，同时欧盟重视面向未来的量子计算等技术。

1）2020 年 10 月，欧洲云计算平台“GAIA－X”项目正式发布：旨在为欧洲提供“强大、具有竞争力、安全可靠的数据存储基础设施”，以减少整个欧洲对国外云厂商的依赖。GAIA－X 云计算平台将于 2021 年正式上线。2019 年 4 月，欧盟设立一项新的 92 亿欧元资助计划——“数字欧洲计划”，以确保欧洲应对各种数字挑战时有具备所需的技能和基础设施。2020 年 12 月，欧盟拟为“数字欧洲”计划拨付 75 亿欧元，其中 22 亿欧元用于超级计算，21 亿欧元用于人工智能。该计划具体包括：在 2021 年底前至少收购 1 台百万兆级超级计算机；在健康、制造和能源等领域建立可用于人工智能的全欧数据空间及测试设施；部署泛欧量子通信基础架构并支持建立网络安全产品认证计划；专设人工智能、高级计算和网络安全硕士计划等。

2）2020 年 9 月 18 日，欧委会针对欧洲高性能计算联合执行体发布了新章程：拟投资 80 亿欧元支持以百亿亿次计算和量子计算为主的新一代超级计算技术和系统的研究和创新，并培养必备的基础设施使用技能，为欧洲打造世界级的超算生态系统奠定基础，维持并提升欧洲在超算和量子计算领域的领先水平。EuroHPC 主要聚焦 5 大核心领域，分别是基础设施、超算服务的联合、技术、应用，不断拓展的用途与技能。

欧盟的智算发展主要依赖非欧洲的科技巨头。如亚马逊、微软、谷歌、IBM、阿里云、腾讯云等云计算行业巨头。西门子 MindSphere 工业互联网平台云基础设施服务主要依赖亚马逊 AWS 和微软；雷诺、德意志银行和汉莎航空依赖谷歌云；大众汽车与 AWS 签署了云计算服务协议；法国卫生部选择微软公司来存放其研究数据；阿里云与沃达丰达成战略合作布局德国数据中心，并与西门子合作将 MindSphere 工业物联网操作系统将部署在阿里云上，共同发展中国的工业物联网；腾讯云联合 SAP、西门子等软件厂商着手于打造细分领域的解决方案等。

绿色环保也是欧盟发展智能计算的重要主题。2020 年 3 月，欧盟资助的GREENDC 项目正在开发新的技术方案来降低数据中心碳排放强度，以应对全球数据中心日益增长的能源消耗和温室气体排放所带来的严峻挑战。该项目汇集了来自英国、保加利亚和土耳其的 5 个学术、工业联合团体，其宗旨正是有效降低能耗，创建更加绿色环保的数据中心。2021 年 1 月，欧洲范围内的 25 个数据中心服务商与云供应商，以及 17 个协会共同签署一项协议，即到 2030 年使欧洲数据中心在能源消耗上保持中立，实现气候中和目标，这是确保该行业长期可持续发展的重大努力。

（3）英国成立国家计算能力中心和量子计算中心，新加坡建立智能计算中心

英国创建国家计算能力中心。2021 年 3 月，英国科学技术设施委员会(STFC)哈特里中心宣布将联合爱丁堡大学超级计算中心(EPCC)在英国创建一个国家计算能力中心，命名为 EuroCC@UK，成为由欧洲委员会资助的欧洲 30 多个国家能力中心组成的新网络的一部分。STFC 表示，该项目将向公共部门、学术界和工业界开放，支持人工智能研究和创新。该网络将提供一个分享先进计算的最佳实践和专业知识的平台，高性能计算(HPC)、高性能数据分析(HPDA)和人工智能成为重点技术领域。EuroCC@UK 将展示英国目前的专业知识，并开发培训、软件支持和行业参与项目。中小企业将从这些技术和项目中受益。同时，EuroCC@UK 还将开展理念创新活动，保持英国的科学和工业研究社区参与欧洲高性能计算。

2020 年，英国研究与创新局宣布将在 5 年内提供 9300 万英镑的资金，建设量子计算中心。量子计算中心将在伯明翰、格拉斯哥、牛津和约克的四个大学进行建设，中心将建在牛津南部的哈威尔校区，建筑预算为 3000 万英镑，总共将有 17 所大学和 132 家公司参与其中，校园已经具备足够的电力容量和其他基础设施。该量子计算中心将有助于加快相关硬件和软件的开发，以支持英国计算中心产业和更广泛的最终用户群体的发展。

联合德国等国家，新加坡大力发展超算和智算。

1）2016 年新加坡建立国家超级计算中心：提供新加坡最先进的计算、数据和资源设施，支持用户解决科学技术问题，促进行业利用计算机解决问题、试验设计、并优化技术。通过高速宽带网络连接资源，力求在任何地方都能够为所有的用户提供高速的使用体验。

2）2020 年 12 月德国英飞凌半导体公司宣布将在未来三年内斥资 2020 万美元在新加坡建立全球首个人工智能中心：这笔投资将用于基础设施建设、人工智能项目、员工培训以及开展合作。根据规划，1000 多名员工将接受人工智能技能培训，目标在 2023 年前启动 25 个这一新兴技术的项目。新加坡创新机构、起步公司、高等学府以及研究机构在新的人工智能应用领域可以利用英飞凌的丰富数据为实际问题开发解决方案。英飞凌也与新加坡国立大学系统科学院以及新加坡全国人工智能核心合作，培养新一代的员工和创新者。

更多行业研究分析请参考思瀚产业研究院《2023-2028年中国算力行业市场现状与投资前景预测报告》，同时思瀚产业研究院亦提供行研报告、可研报告、产业规划、园区规划、商业计划、专项调研、建筑设计、境外投资报告等相关咨询服务方案。

如下是思瀚定制化可研报告中摘取目录，思瀚版权所有严禁外传。

目录

第一章 概述

1.1 项目概况

1.1.1 项目名称

1.1.2 项目建设性质

1.1.3 项目拟建地址

1.1.4 项目建设目标

1.1.5 项目建设工期

1.1.6 项目投资估算及资金筹措

1.1.7 项目运营规模

1.2 企业概况

1.3 编制依据及研究范围

1.3.1 编制依据

1.3.2 研究范围

1.3.3 编制原则

1.4 主要结论和建议

1.4.1 主要结论

1.4.2 建议

第二章 项目建设背景、需求分析及产出方案

2.1 项目背景

2.2 项目建设的必要性

2.2.1 满足国内人工智能发展需求

2.2.2 加强政府治理，提升公共服务能力

2.2.3 加速 AI 生态对接，推动创新产业聚集

2.2.4 顺应行业发展趋势，是公司人工智能战略拓展的需要

2.3 项目建设的可行性

2.3.1 相关产业政策为项目开展提供良好的发展空间

2.3.2 充足的技术和人才储备，为项目的实施提供了充分的保障

2.3.3 广阔的市场空间为项目的实施提供了良好的市场基础

2.4 市场需求分析

2.4.1 全球算力进入新一轮快速发展期

2.4.2 我国开启算力赋能数字经济新篇章

2.4.3 全球人工智能计算中心的发展现状

2.4.4 我国人工智能计算中心的发展现状

2.4.5 人工智能计算中心面临的新形势和新需求

2.5 项目建设内容、规模和产出方案

2.5.1 项目建设内容及规模

2.5.2 项目服务规模

2.6 项目商业模式

第三章 项目选址与要素保障

3.1 项目选址方案

3.1.1 项目选址的原则

3.1.2 选址方案的确定

3.2 项目建设条件分析

3.2.1 地理环境

3.2.2 科学技术

3.2.3 交通运输

第四章 项目建设方案

4.1 技术方案

4.1.1 智能算力中心的整体架构

4.1.2 智能算力中心技术架构体系

4.1.3 智能算力中心异构集群部署方案

4.2 设备方案

4.3 工程方案

4.3.1 智能算力中心算力服务平台建设方案

4.3.2 公用及辅助工程

4.4 数字化方案

4.5 建设管理方案

4.5.1 项目建设期管理

4.5.2 项目招标

4.5.3 项目实施进度计划

第五章 项目运营方案

5.1 运营方案

5.1.1 销售模式

5.1.2 研发模式

5.1.3 影响公司经营模式的关键因素

5.1.4 燃料动力供应保障

5.2 安全保障方案

5.2.1 危害因素和危害程度分析

5.2.2 安全措施方案

5.2.3 消防设施

5.3 运营管理方案

5.3.1 项目运营期组织机构

5.3.2 人力资源配置

5.3.3 人员培训

第六章 项目投融资与财务方案

6.1 投资估算

6.1.1 投资估算范围及参考依据

6.1.2 项目投资估算

6.1.3 资金使用和管理

6.2 盈利能力分析

6.2.1 基础数据与参数选取

6.2.2 编制依据

6.2.3 收入测算

6.2.4 成本核算

6.2.5 财务评价分析

6.3 财务可持续性分析

6.3.1 偿债能力分析

6.3.2 评价结论

第七章 项目影响效果分析

7.1 经济影响分析

7.2 社会影响分析

7.3 生态环境影响分析

7.3.1 环境评价依据及执行标准

7.3.2 污染控制目标

7.3.3 施工期环境影响分析

7.3.4 营运期环境影响分析

7.3.5 环境保护的建议

7.3.6 环境影响评价结论

7.4 资源和能源利用效果分析

7.4.1 用能标准和节能规范

7.4.2 项目能耗情况

7.4.3 节能措施及效果分析

7.4.4 资源和能源利用效果分析结论

第八章 项目风险管控方案

8.1 工期风险

8.2 政策及市场拓展风险

8.3 技术人才风险

第九章 结论与建议

9.1 主要研究结论

9.1.1 本项目与产业政策、规划的相符性

9.1.2 本项目的社会效益

9.2 建议

附件：财务分析过程