《艾瑞咨詢：2024年基礎云服務行業發展洞察報告（29頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《艾瑞咨詢：2024年基礎云服務行業發展洞察報告（29頁）.pdf（29頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、2024 iResearch Inc.2024年中國基礎云服務行業發展洞察報告2目 錄CONTENTS01中國基礎云服務行業發展現狀02中國基礎云服務行業發展洞察03中國基礎云服務行業發展趨勢3中國基礎云服務行業發展現狀0142024.9 iResearch I基礎云服務概念界定以云服務的形式提供的IT基礎資源、開發工具、能力平臺來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。4虛擬機云主機GPU云服務器FPGA云服務器彈性計算高性能計算表單存儲塊存儲對象存儲文件存儲云硬盤CDN帶寬負載均衡VPN網關計算資源存儲資源網絡資源軟件定義SDS超融合SDN/SD-WAN基礎軟件操作系統云原生數據庫容器函數計算D

2、evOps微服務關系型數據庫非關系型數據庫云安全云點播/云直播實時音視頻視頻處理即時通訊短信/語音服務云視頻與云通信數據挖掘數據查詢/搜索數據分析數據中臺數倉/數據湖數據治理大數據機器學習語音技術計算機視覺自然語言理解內容審核/業務安全人工智能基礎資源開發工具及能力平臺IaaSPaaS聯系日益緊密界限逐漸模糊52024.9 iResearch I基礎云服務產業鏈來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。5基礎設施服務商軟件定義服務商云廠商行業用戶渠道及生態伙伴垂直功能服務商CDNIDC硬件廠商電信運營商集成商綜合型云廠商混合云廠商私有云廠商SDN/SD-WANSDS超融合上游中游下游基礎軟件供應商云

3、原生廠商大數據廠商人工智能廠商視頻及通信服務商泛互聯網政務金融制造SIMSPISV代理安全廠商62024.9 iResearch I基礎云服務產業圖譜來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。6運營商IDCCDN大數據集成商SDSSDN/SD WAN超融合綜合云廠商非公有云廠商操作系統云原生數據庫軟件定義基礎軟件安全人工智能視頻/通信多云管理72024.9 iResearch I中國整體云服務市場規模及增速整體云服務市場增長穩健，云服務行業在機遇與挑戰中加速轉型-市場概覽：2023年中國整體云服務市場規模為4758億元，增速為19.2%。以大模型為代表的人工智能相關技術發展，驅動中國整體云服務市場從

4、“完善綜合能力”向“構建融合能力”轉型。技術能力革新與商業實踐創新成為整體云服務行業關注焦點。-技術能力：以模型為核心，實現“云、數、智”深度融合，構建“內外兼顧”的技術能力。對外，云廠商圍繞模型發展所需關鍵要素，為自研模型、第三方模型提供相關算力、算法、數據產品與服務；對內，云廠商借助自研模型、第三方模型升級傳統云產品，深化云產品服務能力，強化運行效率，優化使用體驗。-商業實踐：以落地為目標，推進“模型與行業”深度融合，打造“由點到面”的實踐能力。云廠商依托現有行業解決方案，立足長期客戶服務經驗，借助行業客戶與生態伙伴支持，從行業場景切入，構建行業垂類模型。在商業實踐中評估模型效果，探索商業

5、模式，縮小理論預期與應用效果的差異，縮短技術投入與商業回報的周期。來源：專家訪談、公開資料整理、結合艾瑞云市場模型、艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。394.0520.5693.11026.31612.42256.13280.23992.04758.05326.55985.76690.97414.88141.032.1%33.2%48.1%57.1%39.9%45.4%21.7%19.2%11.9%12.4%11.8%10.8%9.8%2015201620172018201920202021202220232024e2025e2026e2027e2028e2015-2028年中國整體云服務市場規模

6、及增速整體云服務市場規模（億元）整體云服務市場增速（%）82024.9 iResearch I2024.9 iResearch I來源：專家訪談、公開資料整理、結合艾瑞云市場模型、艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。中國基礎云服務市場結構人工智能加速發展，驅動基礎云服務市場產品結構變革-市場概覽：2023年中國IaaS市場規模為3121億元，增速為17.1%；PaaS市場規模為750億元，增速為29.5%。隨著以大模型為代表的相關人工智能技術的發展，有望驅動基礎云市場進一步形成“PaaS帶動IaaS”的聯動效應，成為基礎云市場新的增長引擎。-IaaS市場：國產化與智能化，推動基礎設施層減弱同質化。相

7、較于傳統IaaS層在基礎算力領域，以價格多樣化和算力精細化的商業模式來塑造差異。在大模型時代，政企客戶對自研產品和智能算力質量需求顯著提升，逐步成為云廠商升級底層IaaS能力的重點。-PaaS市場：在大模型時代，基礎云廠商偏重于“基礎大模型”與“行業大模型”雙管齊下的發展模式。在基礎大模型領域，云廠商一方面不斷提升自研大模型產品能力，并推出 MaaS 概念，構建全鏈路模型產品和服務能力。在行業大模型領域，云廠商則依托其自研基礎大模型，結合行業客戶服務經驗，生態伙伴能力，聚焦典型業務場景，“以點帶面”逐步探索大模型商業落地。1087.51639.42201.42652.731213607.940

8、76.94521.370.4%50.7%34.3%20.5%17.7%15.6%13.0%10.9%201920202021202220232024e2025e2026e2019-2026年中國整體IaaS市場規模及增速整體IaaS市場規模（億元）整體IaaS市場增速（%）183.8271.7420.7579.2750990.01207.81457.827.0%47.8%54.9%37.7%29.5%32.0%22.0%20.7%201920202021202220232024e 2025e 2026e2019-2026年中國整體PaaS市場規模及增速整體PaaS市場規模（億元）整體PaaS市

9、場增速（%）92024.9 iResearch I中國公有云服務市場規模及增速公有云服務市場面臨增長壓力，新增長要素仍需較長周期培養-市場概覽：2023年中國公有云服務市場規模為3287億元，市場增速為19.3%。存量市場廠商競爭壓力激增，增量商機回報周期較長，導致中國公有云服務市場難以保持高速增長態勢。-行業競爭：從需求端看，公有云主要行業客戶受宏觀環境影響，用云支出更為謹慎。對已在云上的業務內容也進行全面評估用云成本，精簡不必要的用云支出。從供給端看，公有云廠商經歷了一波“以價換量“的價格戰后，實際效果并不理想，廠商間的內卷，更多消耗了廠商自身利潤空間，關注價格的更多是短期云用戶，難以形成

10、長期粘性，帶來穩健收益-增量機遇：公有云廠商圍繞大模型，提供一系列產品和服務，但模型相關產品和服務所帶來的收益較為有限，大模型發展仍處于初期。目前更多是基礎設施建設及能力提升階段，穩健的商業模式仍有待積累，雖然在互聯網行業，模型開發者為廠商營收貢獻頗豐，但在傳統政企行業，大模型落地周期，回款周期仍然漫長，需要更多時間將技術能力轉為經濟收益來源：專家訪談、公開資料整理、結合艾瑞云市場模型、艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。172.1241.5336.9609.41011.81500.32290.52754.53287.03658.44115.74609.65121.35618.140.3%39.5%

11、80.9%66.0%48.3%52.7%20.3%19.3%11.30%12.5%12.0%11.1%9.7%2015201620172018201920202021202220232024e2025e2026e2027e2028e2015-2028年中國公有云服務市場規模及增速公有云服務市場規模（億元）公有云服務市場增速（%）102024.9 iResearch I中國非公有云服務市場規模及增速非公有云市場增速放緩，行業增長與客戶需求變遷緊密相連-市場概覽：2023年中國非公有云服務市場規模為1471.1億元，市場增速為18.9%。傳統行業客戶始終是私有云和混合云主要客-發展趨勢：行業大模型

12、發展有望進一步打開非公有云市場增量空間。1）處于合規及安全角度考慮，傳統政企客戶在部署行業大模型時，更偏向采用非公有云服務，推動非公有云部署規模增長。2）非公有云客戶數字化投入呈現“整體IT投入規模較高，但IT支出中落地到云領域有限”的特征。因此，從數據看，傳統政企客戶用云空間廣闊；但從實踐看，傳統政企客戶用云場景有限，用云動力不足，IT支出轉云支出比例較低。行業大模型的發展，一方面，有望重塑當前非公有云產品服務能力，改善用云體驗；另一方面，能進一步幫助客戶探索潛在用云場景，提升云在業務中的覆蓋度。來源：專家訪談、公開資料整理、結合艾瑞云市場模型、艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。221.9279

13、356.2416.9600.6755.8989.71237.5 1471.0 1668.11870.02081.32293.52522.925.7%27.7%17.0%44.1%25.8%30.9%25.0%18.9%13.4%12.1%11.3%10.2%10.0%2015201620172018201920202021202220232024e2025e2026e2027e2028e2015-2028年中國非公有云服務市場規模及增速非公有云服務市場規模（億元）非公有云服務市場增速（%）112024.9 iResearch I2024.9 iResearch I29.1%13.0%11.1%

14、9.0%6.0%5.9%5.2%5.2%3.5%3.0%9.0%2023年中國公有云 IaaS 市場（僅國內市場）排名及份額阿里云華為云天翼云騰訊云AWS移動云百度智能云浪潮云京東云聯通云其他來源：專家訪談、公開資料整理、艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。來源：專家訪談、公開資料整理、艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。中國基礎云服務市場競爭格局（1/2）運營商背景云廠商加速發展，逐步重塑基礎云市場競爭格局互聯網背景云廠商仍占據市場主導地位，但市場分額均有下滑。ICT背景云廠商及運營商背景云廠商市場份額均有提升?？蛻艚Y構調整和發展策略升級成為影響互聯網背景云廠商市場表現的關鍵因素?；ヂ摼W背景云廠商從“擴

15、張式發展”轉向為“精細化運營”：在優勢行業深挖客戶需求，在傳統行業，聚焦高利潤業務內容。對大規模，高成本，長周期的項目均進行精細化篩檢。雖然，縮減項目數量及投入會對營收規模造成影響，但較為理想的利潤空間可以幫助互聯網背景云廠商，在日益“燒錢”的大模型競賽中構建長久競爭力。運營商背景云廠商，通過完善基礎設施布局，重點發展傳統政企客戶，持續擴大在云市場的投入，在基礎云領域取得顯著增長。在大模型時代，運營商背景云廠商聚焦算力基礎設施建設，并同步提升PaaS能力，努力實現IaaS與PaaS發展平衡化。依托其在政企行業堅實的客戶基礎，加速推進各類型云業務落地。29.0%12.5%10.5%9.3%6.3

16、%5.6%6.3%5.0%3.5%2.7%9.3%2023年中國公有云 IaaS+PaaS 市場（僅國內市場）排名及份額阿里云華為云天翼云騰訊云AWS移動云百度智能云浪潮云京東云聯通云其他亞馬遜云科技亞馬遜云科技122024.9 iResearch I中國基礎云服務市場競爭格局（2/2）互聯網背景云廠商占據公有云 PaaS 市場主導地位想比較IaaS基礎云市場，互聯網背景云廠商市場份額逐步下滑，在PaaS市場中，互聯網背景云廠商則處于領導地位。相比IaaS基礎設施建層，云產品能力同質化嚴重，市場競爭以價格優勢和規模優勢為主，逐步成為客戶判斷云廠商“性價比”的關鍵。PaaS層由于更偏重軟件和技術

17、，逐步成為區分云廠商“數智能力”的關鍵。即使同為互聯網背景云廠商，各獨立廠商在大數據、人工智能、大模型等技術領域仍有不同側重，更好地聚焦各自優勢行業客戶，在探索商業模式的同時，優先構筑技術護城河，提升行業準入門檻。未來，隨著基礎大模型和行業大模型的進一步發展，企業客戶在PaaS層的投入將進一步提升，PaaS能力層將成為繼續帶動IaaS基礎層支出的有效引擎，也將成為區分云廠商競爭力的關鍵。來源：專家訪談、公開資料整理、結合艾瑞云市場模型、艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。25.2%10.6%10.1%7.1%6.4%40.6%2023年中國公有云 PaaS 市場（僅國內市場）排名及份額阿里云騰訊云華

18、為云亞馬遜云科技百度智能云其他13中國基礎云服務行業發展洞察02142024.9 iResearch I“智能”重塑基礎云底座能力智能算力需求激增，驅動智能算力中心加速建設智能算力中心，是為高計算量AI工作提供專業算、存、網硬件設備及軟件服務，聚焦大模型訓練、推理及AI相關場景的新型專業算力基礎設施；是服務人工智能產業，為高計算量人工智能業務場景提供專業智算資源、智算服務、智算生態的新型基礎設施。從發展歷程看，智算中心是數據中心在服務能力上從“綜合化”向“專業化”的轉型。在應用領域上，傳統數據中心以服務各類企業業務應用場景為主，智算中心則專注于人工智能領域，服務大模型訓練、推理及其他人工智能相

19、關場景，如圖像渲染、金融量化、醫藥開發、自動駕駛、智能制造等。來源：公開資料、專家訪談、艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。數據中心（IDC）超算中心（HPC）智算中心（AIDC）整合通用算力資源，為各類企業業務提供綜合的算力支持匯集高質量算力資源，以滿足大規?？茖W研發及工程計算需求聚合智能算力資源，結合智算服務及生態，為企業人工智能業務提供專業服務建設目標搭載CPU芯片的通用計算服務器服務特定場景的超算服務器為主搭載GPU芯片為主的AI服務器核心設施企業綜合業務場景氣象預測、基因測序、工業仿真、芯片設計模型訓練、模型推理、圖像渲染、金融量化、醫藥開發、自動駕駛應用領域基礎云廠商智能算力中心主要建設

20、者運營商ICT廠商AI廠商智能算力中心概念及主要建設者152024.9 iResearch I智算中心能力概述為各類人工智能業務提供優質智算資源、專業智算服務及智算生態支持來源：公開資料、專家訪談、艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。智算資源能力平臺生態支持企業孵化場景應用解決方案研發支持人才培養算力算法數據模型云化資源物理資源智算中心具備為企業各類人工智能業務提供包括軟硬件在內，從資源到服務及生態的完整能力。智算中心通過聚合智能算力資源有效解決大模型時代各類企業在大規模模型訓練和推理中所面臨的智算資源稀缺問題；結合專業算力、算法、數據等工具和服務，加速大模型開發、調優、迭代，強化大模型的通用能力和

21、行業適配性；依托生態伙伴提供應用、解決方案開發能力，加強大模型的商業實踐能力。1）物理資源：智算中心根據模型訓練和推理需求差異，提供技術架構統一、可實現內部各組件高速互通互聯的AI服務器和服務器間以低時延、高帶寬網絡互聯的AI服務器集群。2）云化資源：除物理形態的智算設備外，智算中心支持以云的形式，將智能算力資源更靈活地對外輸出，實現智算資源的彈性調度、高效管理，并為算力、算法、數據、模型等能力平臺構建技術底座智算中心能力平臺以大模型為核心，將構成大模型的關鍵要素：算力、算法、數據以“服務”的形式對外輸出。1）算力服務：聚焦智算資源的高效管理、調度2）算法服務：多類算法自由調用以支持不同場景大

22、模型開發3）數據服務：模型訓練和推理所需各類數據全生命周期管理4）模型服務：提供預訓練大模型和模型調優服務，降低模型開發成本，加快模型部署網絡存儲AI 服務器AI 服務器集群訓練服務器推理服務器RDMANVLinkAI 芯片GPUASICFPGA互聯協議PCIENVLinkIPOS算力管理算力監控算力調度自然語言處理模式識別知識圖譜機器學習數據采集數據交易數據處理數據標注模型訓練模型部署模型測試算力資源池向量數據庫SSD與AI應用開發伙伴、行業應用開發者等合作，依托智算中心提供的資源底座和能力平臺，加速AI應用的商業落地速度，提升AI應用的實踐效果162024.9 iResearch I智算中

23、心發展背景 大模型大模型迭代加速，訓練參數量驟增，需要大規模智算集群支持1）Google在2017年提出Transformer大語言模型，克服傳統RNN（遞歸神經網絡）模型和CNN（卷積神將網絡）模型在自然語言處理過程中的局限性，模型訓練所需數據集和參數規模顯著擴大，大語言模型已步入“千億參數”時代。大模型的能力表現與參數規模呈正相關，高效完成大規模參數訓練是提升大語言模型適用能力的關鍵。智算基礎設施需要配置更高性能GPU芯片以加速并行計算效率。2）LLaMa模型開源有效降低模型開發技術難度和開發成本，使開發者可以基于預訓練大模型底座進行微調構建行業垂類模型，加速行業定制化AI應用開發，推動人

24、工智能行業進入“百模大戰”階段。垂類大模型的發展不僅進一步擴大企業對智算資源的需求，還要求智算中心具備除算力資源外，提供以大模型為核心的相關算力服務、算法服務、數據服務、模型服務的綜合能力。來源：公開資料、專家訪談、艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。201720182019202020212022GoogleTransformer 模型推出GPT-11.17億BERT3.55億XLM6.55億XLNet3.55億RoBERTa3.55億ALBERT2.35億GPT-215億ELECTRA3.35億DeBERTa15億T-NLG170億GPT-31750億Codex120億Gopher2800億MT

25、-NLG5300億ChatGPT200億AlphaCode410億LaMDA1370億PaLM5400億InstructGPT13億Transformer解碼器Transformer編碼器2023MetaLLaMa 開源模型LLaMa 開源模型基座LLaMa 模型優勢金融互聯網工業設計零售平衡模型開發成本效益確保數據安全廣泛場景定制化能力支持離線部署和升級，可有效保證數據安全性，滿足行業監管要求依托預訓練通用大模型底座進行微調，所需參數規模較低，訓練周期較短通過在通用大模型底座引入行業特征數據，實現垂類大模型開發172024.9 iResearch I智能算力中心發展背景 智能應用各類人工智能

26、應用加速普及，應用層需求擴張帶動算力層建設加速ChatGPT發布后，AIGC逐步成為人工智能行業新熱點，AIGC應用相關網站訪問量顯著增長，應用內容逐步從對話類向圖像、音視頻等多種類型擴展。個人用戶與企業用戶對AIGC適用領域的探討和能力升級的期待推動大模型加速開發迭代。數據、算法、算力則是帶動大模型升級迭代的“三駕馬車”。數據是模型開發和調優的基礎樣本，算法是對數據處理和分析的方法，算力則是支持大規模數據采集和升級算法處理能力的關鍵。因此，大模型迭代需要更廣泛的算力資源支持。通用大模型的進步驅動訓練算力增長，要求智算基礎設施集中部署智算設備，配套完整的網絡和存儲設備以支持高密度計算任務。垂類

27、大模型的發展帶動推理訓練增長，要求智算基礎設施布置分散，并降低網絡延時、提升響應速度，以滿足高并發任務的要求。來源：Writerbuddy，公開資料、專家訪談、艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。28%16%14%10%10%8%14%圖像類AI對話類AI寫作類AI視頻類AI音頻類AI設計類AI其他0.240.30.30.61.21.92.73.64.13.43.12.82022.9 2022.10 2022.11 2022.12 2023.12023.22023.32023.42023.52023.62023.72023.8訪問量（十億次）算法技術不斷升級數據規模持續擴大智能算力需求增長訓練算力推

28、理算力模型數量訓練次數參數量數據量模型數量應用時間單用戶數據量場景數量日活用戶量2022-2023年全球訪問量前50AIGC應用網站訪問量2022-2023年全球訪問量前50AIGC應用網站類型算力設施能力特征算力設施能力特征訓練芯片設計復雜AI服務器分布集中、且需要高規格存儲及網絡配套設施聚焦高密集任務單卡計算精度一般8-32位精度推理芯片設計簡易AI服務器位置分散、更關注網絡延時性聚焦高并發任務單卡精度低：一般4-16位精度182024.9 iResearch I智算中心發展背景 政策智算資源具有稀缺性，政策引導鼓勵各類廠商加速智算中心建設從人工智能行業軟硬件產品發展看，得益于模型算法升級

29、和開源模型被廣泛采用，大模型已從年度迭代轉變為月度迭代，周度迭代，且每次迭代所需的算力資源也呈倍數增長。但提供智能算力的關鍵設施，GPU芯片的升級周期和AI服務器的生產周期顯著滯后于AI軟件的開發周期，導致有限的智算供給需要滿足高速增長的智算需求。因此，可以滿足大模型開發的高性能智算資源存在天然的稀缺性。為改善智算供需結構，更好地支持數字經濟建設，國家提出算力基礎設施高質量發展行動計劃引導算力基礎建設，并提出到2025年，在計算力方面，智能算力占比達到35%的目標。由于智能算力基礎設施發展相較于通用算力基礎設施存在滯后性，智能算力規模在整體算力占比與預計目標仍有顯著差距。智算資源的稀缺性和國家

30、政策的引導為各類型廠商進入智能算力行業提供機遇。來源：中國綜合算力評價白皮書、中國算力指數發展白皮書（2023）、公開資料、專家訪談、艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。數字中國建設整體布局規劃規劃指出，要夯實數字中國建設基礎。一是打通數字基礎設施大動脈。需要系統優化算力基礎設施布局，促進東西部算力高效互補和協同聯動，引導通用數據中心、超算中心、智能計算中心、邊緣數據中心等合理梯次布局。整體提升應用基礎設施水平，加強傳統基礎設施數字化、智能化改造。二是暢通數據資源大循環。構建國家數據管理體制機制，健全各級數據統籌管理機構。推動公共數據匯聚利用，建設公共衛生、科技、教育等重要領域國家數據資源庫。釋放商

31、業數據價值潛能，加快建立數據產權制度，開展數據資產計價研究，建立數據要素按價值貢獻參與分配機制。算力基礎設施高質量發展行動計劃行動計劃提出，到2025年，計算力方面，算力規模超過300EFLOPS（1EFLOPS=每秒1018次浮點運算），智能算力占比達到35%，東西部算力平衡協調發展；運載力方面，國家樞紐節點數據中心集群間基本實現不高于理論時延1.5倍的直連網絡傳輸，重點應用場所光傳送網（OTN）覆蓋率達到80%，骨干網、城域網全面支持IPv6、SRv6等創新技術使用占比達到40%；存儲力方面，存儲總量超過1800EB，先進存儲容量占比達到30%以上，重點行業核心數據、重要數據災備覆蓋率達到

32、100%；應用賦能方面，打造一批算力新業務、新模式、新業態，工業、金融等領域算力滲透率顯著提升，醫療、交通等領域應用實現規?；瘡椭仆茝V，能源、教育等領域應用范圍進一步擴大。智算中心產業相關政策35%（智能算力目標）基礎硬件廠商運營商云廠商專業智算廠商77.2%22.8%其他算力規模占比智能算力規模占比2022年中國算力結構為智算中心提供智算芯片、智算服務器及配套軟件結合國家政策引導，在核心樞紐節點加速智算中心建設將智算資源池化，以云形式對外輸出，并提供AI開發平臺致力于提供完整的覆蓋從物理設施到軟件能力的一體化智算服務192024.9 iResearch I中國智能算力市場規模（1/2）供給側

33、產品快迭代，需求側資源高投入，市場總體供不應求且增速較高，短期增長來源于訓練算力，長期增長來源于推理算力-市場概覽：從行業規模來看，2023年中國智能算力總規模已經達到了 389.1EFlops，預計到2027年，規模將會增長至1694.9EFlops。從算力結構的視角來看，雖然目前訓練算力占比仍然比較多，但隨著大模型應用的不斷加深和推廣，推理算力的需求正在逐步增加。-供給特征：智能芯片架構的快速迭代升級，單張芯片可承載的算力快速增長；智能芯片廠商加緊增加產能，保證產量的供給，但高端算力的供給缺口仍然嚴重。-需求特征：應用端的人工智能需求迅速爆發并向下傳導，影響了各企業對于自身數智業務布局。各

34、行業的企業都積極探索人工智能潛在應用場景。對算力資源的采購上也有所傾斜，整體算力仍處于供不應求的狀態。68.2109142.3237.9389.1616.8945.01329.71694.959.8%30.6%67.2%63.6%58.5%53.2%40.7%27.5%201920202021202220232024E2025E2026E2027E2019-2027年中國智能算力規模及增速（浮點運算口徑）智能算力（EFlops）增長率（%）注釋：口徑為以浮點運算為單位，智算服務器提供的總算力。來源：專家訪談，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。202024.9 iResearch I中國智能算力市場

35、規模（2/2）訓練需求拉動行業走向萬億量級，高成長與不確定性并存395 559 841 1,423 3,466 5,736 8,164 10,773 14,837 41.4%50.6%69.1%143.6%65.5%42.3%32.0%37.7%201920202021202220232024E2025E2026E2027E2019-2027年中國智能算力規模及增速（金額口徑）智能算力（億元）增長率（%）注釋：按需求方以使用智能算力為目的，向供給方支付智能服務器/智能云租金為口徑。若供給方與需求方為同一企業，仍按照市場租賃價格計算。來源：專家訪談，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。-市場概覽：以金

36、額為口徑看行業規模，2023年中國智能算力總規模已經達到了 3466億元，預計到2027年，規模將會增長至14837億元。-增長驅動:2023年，大模型發展驅動訓練算力投入支出顯著增加。具體表現為：1）從芯片能力看，英偉達H系列比A系列單芯片算力提升近5倍；從服務器構成看，訓練服務器平均載卡數量已經從之前的2-4卡增長至4-8卡。-發展趨勢：第一，訓練算力（Flops）持續快速增長，智能算力需求規模將持續擴大；第二，由于受到高端智能算力產品限制，每單位訓練算力價格下降緩慢，算力供給成本提升與供需缺口導致的“買方市場”將持續推高智能算力價格。212024.9 iResearch I58.8%14

37、.2%6.3%7.2%4.0%1.6%006.3%2023年中國智能算力需求占比大模型算法推薦自動駕駛科研量化交易虛擬人生物制藥制造其他中國智能算力需求結構大模型占據中國智能算力需求主導地位-通用大模型占據主導：由于大模型本身對高端算力具有強需求，在總體的智能算力需求中，大模型的需求占比最高，將近六成。隨著大模型訓練需求的增長，資源進一步傾斜，預計未來2-3年內大模型算力需求仍然將保持比較高的增長速度，持續作為智能算力的最大需求方。-各類行業/場景大模型增量空降廣闊：另外，自動駕駛、量化交易、生物醫藥這些領域，由于比較依賴AI對于數據的處理，因此也對智能算力有比較強的需求。從技術進步以及應用需

38、求的角度，這幾個領域預計未來都會有比較廣闊的發展空間，因此，上述行 業對于智能算力的需求仍將持續上升。來源：公開資料及專家訪談，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。222024.9 iResearch I各類型廠商智算服務能力分析綜合云廠商自研能力、軟件平臺、生態伙伴為核心塑造產品可提供智能算力產品及綜合數智服務的綜合云廠商智能算力產業的重要參與者。從業務重點看，綜合型云廠商重點是軟件層，圍繞服務大模型的軟件平臺構建服務能力，并將產品鏈下沉到算力資源層面，以PaaS帶動IaaS，構建“模型和算力”的完整服務體系。從業務實踐看，綜合云廠商積極結合自身技術能力和優勢行業，同步提升通用大模型服務能力與行業

39、大模型商業化實踐。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。綜合型云廠商能力特征業務重點自研能力軟件平臺生態建設云廠商在與智算芯片企業合作同時，持續加大自研GPU芯片研發投入，以擴大智算資源池，保證底層資源資源充足。圍繞模型訓練、開發、測試、部署提供各軟件平臺服務。幫助企業和開發者可以迅速構建各類模型，或將模型應用于商業實踐構建覆蓋平臺工具到應用開發的各類生態伙伴，使云廠商軟件平臺接入更多模型框架，并鼓勵開發者利用各類模型工具，開發可應用于商業實踐的應用產品完善基礎設施為緩解算力資源的稀缺性，云廠商正加速建設新型智算中心，打造智算集群，以更好的滿足模型訓練的需求。此外，隨著開源模型推動垂類模型開發加

40、速，云廠商需要完善邊緣節點，并強化“云邊端”協同，以滿足日后推理場景的需要“由內至外”推動大模型商業化落地在向外部企業和開發者提供模型服務的同時，將模型能力賦能給云廠商所在集團內部產品。通過將大模型能力與內部產品打通，更好的觀察產品的業務表現，為大模型進一步向行業推廣積累經驗。強化軟件服務構建算力軟件平臺，提升算力管理效率，拓展算力輸出模式，除硬件外，支持以“云”形態將算力資源對外輸出，讓智算資源更彈性、敏捷。打造能力平臺，強化算力、算法、數據要素的結合，提升智算服務附加值和用戶粘性“由下至上”驅動行業大模型落地針對行業大模型，云廠商優先聚焦自身優勢行業，通過鏈接生態伙伴，打通數據要素，聚焦典

41、型場景。嘗試將大模型逐步引入到商業實踐中，并不斷加速模型迭代，提升使用體驗。通過整合應用端實踐反饋，逐步精細化行業大模型的個性化特點，提升其在行業中的普適性。23中國基礎云服務行業發展趨勢03242024.9 iResearch I2024.9 iResearch I來源：公開資料整理、專家訪談、艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。來源：公開資料整理、專家訪談、艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制?；A云發展趨勢 行業大模型各行業數智進程加速，業務場景深度與廣度持續提升，需要大模型支持行業大模型的加速落地有望帶動大模型擴大在傳統行業中的應用范圍。升級傳統行業中已部分采用AI功能的業務場景，如營銷、銷售、客服

42、、研發等；構建全新AI能力，如自動駕駛、虛擬現實、元宇宙、智慧城市等，逐步推動社會從“從“萬物互聯”轉為“萬物智聯”。為實現“萬物智聯”進一步釋放企業AI能力，模型并行訓練能力、可拓展性、模型輕量化能力都需要進一步提升。并行訓練要求模型可以更高效地同時完成多次大參數規模訓練，可拓展性要求模型能力可以更高頻地更新，由此將帶來對訓練算力及推理算力資源更廣泛的需求、模型輕量化可進一步降低模型訓練成本。21.9%12.8%6.0%5.3%5.3%4.5%4.2%4.2%3.8%3.8%28.2%2023 年中國行業大模型分布醫療金融科研教育政務法律工業工業營銷媒體其他43%41%40%38%37%37

43、%27%23%22%15%工業行業通信行業金融行業政企行業交通行業汽車行業能源行業醫療行業零售行業政務行業各行業企業對 AIGC 類產品應用現狀正在積極應用252023.3 iResearch I基礎云發展趨勢 云出海云出海成為驅動云市場增長有效支撐，需要精細化運營構建海外優勢12918025736749666386137.5%39.7%42.8%42.9%35.8%33.5%30.0%2020202120222023e2024e2025e2026e2020 2026年中國整體云出海市場規模及增速中國整體云出海市場規模（億元）中國整體云出海市場增速（%）在國內云市場面臨增長瓶頸的當下，云出海始

44、終保持告訴增長態勢。當前，云出海市場規模較小，市場仍處在高速增長的“紅利期”。但出海市場受國際政治及經濟歡迎影響，存在較強不確定性。需求側看，已出海頭部企業為更好的滿足安全合規需求，存在下云壓力；正出海中小企業受制于生存壓力，用云支出更為謹慎。拓展出海產品體系，提升云出海服務體驗。供給側看，相較于國內較低的試錯成本可支持短期的擴張性投入，云廠商需要在海外進一步提升精細化運營能力，選準賽道，精準切入，構筑長期競爭力。在產品側，著重推廣行業熱點產品，能力差異化產品；在服務上進一步將本土化服務經驗與海外本地化生態融合，更好的為客戶提供全面服務。來源：專家訪談、公開資料整理、艾瑞咨詢研究院自主研究及繪

45、制。262024.9 iResearch I基礎云發展趨勢 國產化智能算力基礎設施成為國產化發展新重點在大模型時代，AI芯片生產制造的局限性是造成智算資源稀缺性的主要原因。因此，國內廠商需要不斷提升自主研發能力，提升AI芯片生產制造能力，進而從根本上解決智算資源緊張問題。目前，以國產自主芯片產品雖然加速發展，但在計算精度、數據傳輸效率上與其仍存在較大差距，且在軟件生態及模型框架適配性上仍有較高依賴性。因此，解決訓練領域對高性能、高規格、高精度AI芯片的需求，完善軟件生態，將成為國內廠商自主研發的重點。為此，國內廠商需要在人才、設施、生產、生態四個領域不斷提升。在人才領域，不斷培養高端AI芯片設

46、計、開發、運維人員；在設施領域，擴大智算中心投入，并與智算產業中的領先企業共建高質量智算中心；在生產工藝領域，著重提升AI芯片在訓練場景下的穩定性、兼容性、響應效率；在生態領域，提升對主流大模型框架的適配能力，構建廣泛的開發者生態。來源：英偉達官網、公開資料、艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。品牌壁刃科技燧原科技寒武紀昆侖芯華為海思產品BR100i20/T21/T20思元370R200昇騰910計算精度FP16N/A128TFLPOS96TFLPOS128TFLPOS320TFLPOSFP32256TFLOPS32TFLOPS24TFLOPS32TFLPOSN/AFP64N/AN/AN/AN/AN

47、/AINT82048TOPS256TOPS256TOPS256TOPS640TOPS國產智算芯片產品及生態培養強化AI芯片設計、開發人員，增強AI芯片自主研發能力。培訓高端AI服務器運維人員，強化對高端AI服務器運維的能力構建高質量智算中心，實現算力、算法、數據的協同能力。提升算力資源供給，完善配套服務，提升人工智能全場景服務能力針對AI芯片，提升訓練芯片的研發能力，提升芯片性能和計算精度。針對AI服務器，完善服務器組網能力，提升數據傳輸效率。構建“智能算力OS”，提升智算調度、管理效率。提升智算資源對各類模型開發框架智的適配度，降低開發者應用門檻優化軟件生態完善生產工藝升級基礎設施加強人才培

48、養CUDA27BUSINESS COOPERATION業務合作官網企 業 微 信新 浪 微 博微 信 公 眾 號400-026-聯系我們28LEGAL STATEMENT版權聲明本報告為艾瑞數智旗下品牌艾瑞咨詢制作，其版權歸屬艾瑞咨詢，沒有經過艾瑞咨詢的書面許可，任何組織和個人不得以任何形式復制、傳播或輸出中華人民共和國境外。任何未經授權使用本報告的相關商業行為都將違反中華人民共和國著作權法和其他法律法規以及有關國際公約的規定。免責條款本報告中行業數據及相關市場預測主要為公司研究員采用桌面研究、行業訪談、市場調查及其他研究方法，部分文字和數據采集于公開信息，并且結合艾瑞監測產品數據，通過艾瑞統計預測模型估算獲得；企業數據主要為訪談獲得，艾瑞咨詢對該等信息的準確性、完整性或可靠性作盡最大努力的追求，但不作任何保證。在任何情況下，本報告中的信息或所表述的觀點均不構成任何建議。本報告中發布的調研數據采用樣本調研方法，其數據結果受到樣本的影響。由于調研方法及樣本的限制，調查資料收集范圍的限制，該數據僅代表調研時間和人群的基本狀況，僅服務于當前的調研目的，為市場和客戶提供基本參考。受研究方法和數據獲取資源的限制，本報告只提供給用戶作為市場參考資料，本公司對該報告的數據和觀點不承擔法律責任。法律聲明THANKS艾 瑞 咨 詢 為 商 業 決 策 賦 能