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中国综合算力指数（2024年）报告汇总PDF洞察（附原数据表）

news 来源：原创 2025/6/7 18:19:16

原文链接： https://tecdat.cn/?p=39061

在全球算力因数字化技术发展而竞争加剧，我国积极推进算力发展并将综合算力作为数字经济核心驱动力的背景下，该报告对我国综合算力进行研究。

中国算力大会发布的《中国综合算力指数（2024年）报告》显示，我国算力结构调整，智算规模增长超 70%；存力规模扩大，先进占比超 25%；运力质量提升，网络设施升级；算存运基础能力创新突破。报告构建的指数体系 3.0 从算力、存力、运力、环境 4 维度选 53 个指标评估 31 个省级行政区及 302 个地级行政区算力水平。文末68份算力行业研究报告最新趋势已分享在交流群，阅读原文进群和500+行业人士共同交流和成长。

省级行政区综合算力指数 Top10 有河北、广东等，算力分指数 Top10 包括河北、上海等，存力分指数 Top10 如广东、江苏等，运力分指数 Top10 有广东、江苏等，环境分指数 Top10 为内蒙古、宁夏等；城市算力分指数 Top10 有廊坊、张家口等。

针对我国算力发展现状，建议构建多元供给体系、加快绿色低碳发展、强化政策支撑与标准建设、加强技术创新、深化产业赋能及完善产业生态，以提升我国综合算力，促进数字经济发展与区域协调。

生成式 AI 技术推动中国智能算力增长，2023 年约 414EFLOPS。目前主要用于互联网，未来有望达 1436EFLOPS。

生成式 AI 技术的迅猛增长促使对高性能算力的需求急剧攀升，2023 年，中国智能算力规模达到约 414EFLOPS，主要运用于互联网领域大模型的训练与推理。在未来，随着大模型向各行业分化，通用算力、智能算力与超算算力将愈发呈现融合之势。人工智能发展的三要素如下：

互联网引领智能算力应用，下游行业渗透率加速提升。

大量场景数据为 AI 训练奠定基础。从 2019 年至 2023 年，中国智能算力规模由 32EFLOPS 跃升至 414EFLOPS，此期间年复合增长率约为 90.1%，不仅超越同期中国通用算力规模的增速，整体增长势头更是极为强劲。
高性能计算机赋予数据处理计算能力。就智能算力下游应用行业的分类而言，当前智能算力主要应用于互联网行业，占比超过五成。这是因为互联网企业相较于其他行业，在大模型上的投入更大，所以对计算的需求也更为旺盛。其他行业目前尚处于探索人工智能应用的阶段，对智能算力的需求整体还处在培育期。
算法是基于数据分析构建的基础规律并进行预测。展望未来，预计到 2028 年，中国智能算力规模将达 1436EFLOPS。

2023 年数字中国建设积极，数据要素市场活跃，算力中心机架规模增长，算力总规模居全球第二，网络与能效提升。

我国的数据要素市场正日益活跃。在 2023 年，数字中国建设收获了积极的成果。数据基础制度的建设步伐不断加快，一个上下联动且横向协同的全国数据工作体系已初步构建完成。我国的数据生产总量达到了 32.85ZB，与去年同期相比，增长了 22.44%，整体呈现出稳步上升的态势。到 2023 年年末，我国的数据存储总量达 1.73ZB，在此背景下，算力需求也在持续攀升。

我国的算力规模实现了高速增长。截至 2023 年年末，我国在用算力中心机架的总规模达到了 810 万标准机架（这里以功率 2.5 千瓦作为一个标准机架），相较于 2022 年年末，增长幅度为 24.2%，具体情况可参考图。我国的算力总规模超过 230EFLOPS (FP32)，在全球范围内位居第二。存力规模约为 1200EB，其中先进存储容量所占比例超过 25%。

我国算力中心的网络质量有了显著提升。近些年来，我国的网络架构持续优化，截至 2023 年年末，国家级骨干直联点增加到 26 个，骨干网互联带宽扩充至 40T。从接入网络层级方面来看，我国有 58.3% 的在用算力中心连接着骨干网。从接入带宽的角度而言，我国在用算力中心的出口带宽平均为 821Gbit/s，在用机架的平均带宽约为 885Mbit/s。

我国算力中心的能效水平也在与日俱增。截至 2023 年年末，我国算力中心的总耗电量约为 1500 亿千瓦时，同比增长 15%。我国在用算力中心的平均 PUE 为 1.48，和 2022 年的 1.52 相比有所优化。其中，在用超大型算力中心的平均 PUE 为 1.33，大型算力中心的平均 PUE 为 1.43。规划在建算力中心的平均设计 PUE 约为 1.29。

人工智能AI算力高质量发展评估体系

全球算力扩张，智算翻倍。AIGC 促智算增长，2023 年全球算力总规模 910EFLOPS，我国东部智算中心多。

全球算力规模持续稳步扩张，其中智算更是实现同比翻倍增长。以 AIGC 为代表的人工智能应用以及大模型训练等崭新需求与业务的强势崛起，有力地推动着全球智算规模展现出高速增长的强劲态势。据中国信通院的测算结果，截至 2023 年年末，全球算力总规模约达 910EFLOPS，同比增长 40%；而智能算力规模则高达 335EFLOPS，同比增长幅度达到了 136%，其增速远远超越了算力整体规模的增速。

近年来，全球算力规模稳步扩张，尤其是智能算力呈现出高速增长的态势。从图表中，我们可以清晰地看出全球不同类型算力在 2021 年至 2023 年的发展变化。

全球算力规模持续增长，其中智能算力增长最为迅猛，通用算力稳步发展，超算算力相对增长较为缓慢。

按照时间顺序进行分析，从 2021 年到 2023 年，通用算力从数据上看有一定幅度的增长。到 2022 年和 2023 年，其数值分别为 498 和 551，增长较为稳定。这表明在全球数字化进程中，通用算力始终发挥着基础支撑作用，满足着各类日常业务和传统计算需求。

智能算力的增长则令人瞩目。2021 年智能算力数值约为 113，到 2022 年增长至 142，而在 2023 年更是飙升至 335，同比翻倍增长。这主要是由于以 AIGC 为代表的人工智能应用、大模型训练等新需求、新业务的崛起。这些新兴领域对智能算力的需求巨大，推动了智能算力规模呈现高速增长态势。

超算算力在这三年中的增长相对不那么突出。2021 年和 2022 年数据分别约为 10 和 24，到 2023 年虽有所增长，但与通用算力和智能算力相比，增长幅度较小。超算算力主要应用于高端科研、复杂模拟等特定领域，其应用场景相对较为局限。

全球算力主要由通用算力、智能算力和超算算力组成。通用算力作为基础，满足广泛的日常计算需求；智能算力则在新兴技术领域发挥关键作用；超算算力针对特定高端需求提供强大计算能力。三者相互补充，共同构建了全球算力体系。

按照重要性顺序分析，智能算力的高速增长对全球经济和科技发展的重要性日益凸显。随着人工智能等新兴技术的不断发展，智能算力将在未来的数字经济中扮演更加关键的角色。通用算力的稳定增长也不可或缺，它为各个行业的正常运转提供保障。超算算力虽然重要性相对较低，但在特定领域的重大科研和复杂计算中仍具有不可替代的地位。

从当前的发展趋势来看，全球应继续加大对算力基础设施的投入，尤其是智能算力领域。政府和企业应共同努力，推进智算中心建设，提高智能算力的供给能力。同时，也要注重通用算力和超算算力的协同发展，以满足不同领域的计算需求，为全球数字经济的繁荣和科技创新提供强大的算力支持。

“东数西算”显东部算力需求大，西部较小。

根据“东数西算”工程的数据枢纽及数据中心布局，以及IDC统计的服务器出货量及预测数据，未来几年内，京津冀、长三角和粤港澳地区将继续占据服务器需求前三的位置，尤其是京津冀地区。尽管西部地区的数据枢纽和数据中心规划增加了对服务器的需求，但总体规模仍远小于东部地区。

从经济发展水平和数据中心建设情况来看，京津冀、长三角和粤港澳大湾区等经济发达地区的数据中心建设起步较早，多数已建成或正在建设的数据中心位于东部地区。各区域对服务器的需求量随时间保持平稳增长，其中京津冀地区的年需求量预计将达到236.7万台，长三角和广东省的年需求量将分别达到98.0万台和67.4万台。相比之下，西部地区的需求较为平稳且规模较小。

总体上，我国数据中心分布与算力硬件需求呈现“东高西低”、“东密西疏”的地域特征。东部经济发达地区在算力硬件需求方面呈现平稳增长趋势，而西部数据中心建设对算力硬件需求的提升效果有限，整体保持稳定。

依据中国算力发展指数2.0的评估方法，结合各城市的算力基础设施规模、技术发展水平、产业应用发展水平等指标计算各城市算力发展指数，以此给出我国算力二十强市榜单。其中北京、上海的领先优势明显，广东、江苏入围城市最多。

各省份的算力发展水平与其经济规模之间存在显著的正相关关系，突显了算力在推动各省份经济发展中的核心作用。

各省份的算力发展指数与其经济规模之间呈现出明显的正相关，显示出算力在推动各省份经济发展中的重要作用。2022年，那些数字经济和地区生产总值较高的省份，其算力发展的水平也相应地位于前列。当算力发展指数提升1点，数字经济会增加约570亿元，这大约占到了全国数字经济规模的1.14%；同时，地区生产总值也会增长约1285亿元，约占全国GDP的1.06%。然而，从整体来看，2022年算力对数字经济和地区生产总值的推动作用相比2021年有所减弱，这主要归因于以下四大因素：

首先，随着算力的不断增长，其边际效应逐渐变得明显，导致其对经济增长的推动作用逐渐减弱。
其次，算力增长对经济的推动作用具有一定的滞后性，从算力建设完成到其发挥最大效用需要1到3年的时间。
第三，算力的经济增长需要新的需求和新的应用来驱动。与大领域全面的升级相比，细分领域的应用升级对经济的推动作用较小，例如，自动驾驶技术的下沉所带来的经济提升并不如人工智能本身的推动作用大。
最后，2022年我国多地面临的疫情高发和严格的封控措施，对国民经济的增长构成了严重的阻碍。

根据各省份的算力发展特点，可以将其划分为供给驱动型、需求拉动型和协同发展型三类。具体来说：

以北京、上海、广东为代表的供给驱动型省份，其本地的算力和算力产业规模都较大，且算力环境良好，为其他省份提供了算力消费和行业应用的支持。这些省份正在加速推进先进算力的绿色集约化发展，并加强核心骨干网络的建设，力求充分发挥其算力枢纽的作用，为周边地区乃至全国提供更为快速和便捷的算力资源。
以江苏、山东、河南、四川、湖北、福建、湖南为代表的需求拉动型省份，其本地的算力需求较为旺盛，且在算力的消费应用和行业应用上都具有较高的水平。这些省份会结合地方的实际需求来进行科学规划，以更为前瞻性的方式来推进智算中心、超算等算力基础设施的建设。
以河北、浙江、重庆等为代表的协同发展型省份，其数字经济与算力呈现协同发展的趋势，并逐渐形成了如京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝双城经济圈等区域协同发展的格局。这些地区一方面会继续吸收算力中心城市的算力溢出效应，以壮大自身的算力规模；另一方面也会深入挖掘区域内的算力应用需求，力求充分发挥算力对社会经济发展的推动作用。

本专题内的参考报告（PDF）目录

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