智算中心行業主要上市公司：浪潮信息(000977.SZ);中科曙光(603019.SH);商湯-W(00020.HK);光環新網(300383.SZ);科華數據(002335.SZ);奧飛數據(300738.SZ)等

本文核心指標：政府主導的智算中心匯總;企業主導的智算中心匯總;智算中心的投建成本;中國智能算力規模及預測;中國智算中心區域市場份額;中國AI服務器廠商市場份額

行業概況

1、定義

智算中心是基于最新人工智能理論，采用領先的人工智能計算架構，提供人工智能應用所需算力服務、數據服務和算法服務的公共算力新型基礎設施，通過算力的生產、聚合、調度和釋放，高效支撐數據開放共享、智能生態建設、產業創新聚集，有力促進AI產業化、產業AI化及政府治理智能化。

智算中心是伴隨著數據規模指數級增長、算力需求指數級增加、業務服務能力需求不斷升級、AI技術日趨成熟并廣泛落地等內外部環境變化，而逐漸興起的一種新型計算中心。與超算中心、云數據中心相比，智算中心在建設目的、技術標準、具體功能、應用領域和“投-建-運”模式等方面都有所差別，對比如下：

2、產業鏈剖析：上下游內涵廣泛

智算中心產業鏈上游包括土建基礎設施和IT基礎架構，其中，土建基礎設施包括土建及施工承包、制冷系統、供配電系統、電信運營等，IT基礎架構包括AI服務器、網絡設備、存儲設備、數據中心管理系統等;產業鏈中游包括智算服務、IDC服務和云服務;產業鏈下游主要為互聯網、金融、電信、交通等行業的人工智能應用需求，帶動自動駕駛、機器人、元宇宙、智慧醫療、文娛創作、智慧科研等相關產業的發展。

從智算中心產業鏈參與者來看，代表性企業主要分布在產業鏈上游和中游。上游制冷設備供應商包括英維克、高瀾股份、申菱環境等;電信運營商主要有中國電信、中國聯通和中國移動;網絡設備供應商包括中興通訊、共進股份、新華三、紫光集團、銳捷股份、劍橋科技等;數據中心管理系統包括中際旭創、新易盛、天孚通信、華為海思、光迅科技、海信寬帶等。

智算中心中游參與者主要有智算服務供應商、IDC服務供應商和云服務供應，包括阿里云、騰訊云、百度云、華為、商湯、浪潮、曙光、光環新網、科華數據和奧飛數據等。

行業發展歷程：進入行業引導2.0階段

當前，智算中心作為智慧時代承載算力的關鍵基礎設施，在政策、市場的雙重驅動下，進入了高速建設周期，應用前景及賦能潛力逐步凸顯。《智能計算中心2.0時代展望報告》將智算中心的發展劃分為高速擴張1.0階段與行業引導2.0階段。在1.0階段，智算中心大多為規劃牽引，由政府部門統籌規劃、由財政撥款建設，但存在各地政府和企業“各自為戰”的問題，缺少算力資源的統籌規劃;2.0階段則進入引導期，支持智算中心有序發展和優化整合，強調需求牽引，更多以市場化、平臺化模式運營。

行業政策背景：國家政策引導力度漸強

當前，國家已出臺十余項智算中心相關政策，引導智算中心發展。其中，《新型數據中心發展三年行動計劃(2021-2023年)》提出加快高性能、智能計算中心部署，《“十四五”國家信息化規劃》強調統籌建設面向區塊鏈和人工智能等的算力和算法中心，《“十四五”數字經濟發展規劃》提出推動智能計算中心有序發展，打造智能算力、通用算法和開發平臺一體化的新型智能基礎設施。

行業發展現狀

1、智算中心在數字時代承擔著重要使命

智算中心作為信息基礎設施的重要組成部分，為快速增長的人工智能算力需求提供必不可少的基礎支撐，在推進AI產業化、賦能產業AI化、助力治理智能化、促進產業集群化等方面發揮了顯著作用，是數字經濟時代促進產業轉型升級、優化產業結構、提升城市競爭力的關鍵。

2、智算中心采用領先的人工智能計算架構

《智能計算中心創新發展指南》指出，智算中心的發展基于最新人工智能理論和領先的人工智能計算架構，算力技術與算法模型是其中的關鍵核心技術，算力技術以AI芯片、AI服務器、AI集群為載體，而當前的算法模型發展趨勢以AI大模型為代表。在此基礎上，通過智算中心操作系統作為智算中心的“神經中樞”對算力資源池進行高效管理和智能調度，使智算中心更好地對外提供算力、數據和算法等服務，支撐各類智慧應用場景落地。而軟件生態則是智算中心“好用、用好”的關鍵支撐。

3、政府、企業等主體積極建設智算中心

隨著下游算力需求集中的集中爆發和“東數西算”的推進，各級政府、運營商、互聯網企業紛紛開啟智算中心建設計劃。其中，政府主導建設的數據中心通常作為公共基礎設施存在，用于支持地方產業與AI相互融合，推動產業集群化發展。在“十四五”規劃的引領下，目前已有超過30座城市在積極布局和建設智算中心，經典案例包括京津翼大數據智算中心、長沙5A級智能計算中心等。

智算中心建設的企業主體則包括三大電信運營商和部分互聯網企業。運營商推動建設的智算中心具有一定公共服務屬性，成為政府主導的算力基礎設施建設的良好補充。以百度、阿里、騰訊為代表的互聯網企業也紛紛建設智算中心，以推動自身業務發展、更好地推動客戶人工智能場景落地。

4、智算中心投建成本高昂

據國家工信安全中心統計，國內智算中心的平均投資成本高達21.1億元，成都智算中心的投建成本超100億元，整體投建成本高昂。同時，行業價格標準缺失，高昂的投建成本使得后期應用成本增高、投資回收周期增長，給地方政府帶來較大的經濟壓力。具體來看，一方面，高昂的投建成本背離市場經濟基本規則，影響公平競爭，也不利于行業良性發展和生態繁榮;另一方面，高昂的投建成本也給地方造成額外的財政負擔，與國家倡導、市場期待的“降低AI算力成本”初衷相悖。

5、智能算力規模高速增長

5G、工業互聯網、物聯網、人工智能等信息技術加速發展帶動數據量爆炸式增長。隨著人工智能技術的高速發展，智能化正以前所未有的速度重塑各行各業，我國算力結構也隨之不斷演化，對智能算力的需求與日俱增。IDC和浪潮信息聯合發布的《2022-2023中國人工智能計算力發展評估報告》數據顯示，2021年中國智能算力規模達155.2 EFLOPS(FP16)。經測算，2022年中國智能算力規模達268.0 EFLOPS，同比增長72.68%。

行業競爭格局

1、區域競爭：東部地區智算中心數量最多

智算中心建設已成為我國數字經濟高質量發展的重要戰略部署，具有重大發展意義。前瞻結合至頂智庫統計，截至2023年8月，我國已投入運營和在建的智算中心分布在北京、上海、南京、杭州等多個城市。

從區域分布來看，我國智算中心集中于東部地區和中部地區。其中，東部地區智算中心數量達25個，占比62.5%，排名第一，以京津冀和長三角地區為主;中部地區占比17.5%，排名第二;西部和東北地區的智算中心數量占比分別為12.5%和7.5%。

2、企業競爭：浪潮信息在AI服務器市場占比近半

根據《智能計算中心創新發展指南》，AI服務器是智算中心建設中投入比重最大、最為關鍵的設備。AI服務器是智算中心的算力機組。當前AI服務器主要采用CPU+AI加速芯片的異構架構，通過集成多顆AI加速芯片實現超高計算性能。

從AI服務器廠商的競爭格局來看，浪潮信息基于開放OAM架構研發的AI服務器NF5498，率先完成與國際和國內多家AI芯片產品的開發適配，并已在多個智算中心實現大規模落地部署。根據IDC發布的《中國半年度加速計算市場(2022下半年)跟蹤》報告，從AI服務器廠商銷售額角度看，浪潮穩居第一，市場份額達47%;新華三和寧暢位居第二、三位，占比分別為11%和9%。

行業發展前景及趨勢預測

1、發展前景：2028年智能算力規模接近2800 EFLOPS

當前，數據海量增加，算法模型愈加復雜，應用場景的深入和發展，帶來了對算力需求的快速提升。《智能計算中心創新發展指南》提到，未來80%的場景都將基于人工智能，所占據的算力資源將主要由智算中心承載。

根據IDC發布的《中國加速計算服務器市場半年度跟蹤報告》，預計到2026年中國智能算力規模將進入每秒十萬億億次浮點計算(ZFLOPS)級別，達到1271.4 EFLOPS，規模及增速均遠高于通用算力，2022-2026年復合增長率達47.58%。前瞻以此增速測算，到2028年中國智能算力規模將達2769 EFLOPS。

2、發展趨勢：智能算力需求擴張掀起智算中心建設浪潮

算力資源是數字經濟發展的重要底座。隨著數字經濟蓬勃發展，未來智能算力的發展需求將快速擴大，智算中心建設浪潮掀起。同時，通用智能的算法模型快速演進，大模型加速人工智能應用;普適普惠的服務生態逐步構建，算力服務普惠化、算法應用普適化;綠色低碳的發展格局加速形成，節能降耗的液冷技術對于密度高、規模大、散熱需求高的智算中心優勢明顯，將得到進一步推廣應用。

更多本行業研究分析詳見前瞻產業研究院《中國智算中心行業發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》。

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