以下數(shù)據(jù)及分析來(lái)自于前瞻產(chǎn)業(yè)研究院算力研究小組發(fā)布的《全球及中國(guó)算力底座建設(shè)及算力應(yīng)用（算力產(chǎn)業(yè)）發(fā)展趨勢(shì)與機(jī)遇分析報(bào)告》

行業(yè)主要上市公司：浪潮信息（000977.SZ）、中興通訊（000063.SZ）、中國(guó)電信（601728.SH）、中科曙光（603019.SH）、拓維信息（002261.SZ）

本文核心數(shù)據(jù)：發(fā)展趨勢(shì)；算力；

趨勢(shì)一：規(guī)模法則（Scaling law）推高人工智能算力需求

規(guī)模法則（Scaling law）目前正在從預(yù)訓(xùn)練擴(kuò)展到后訓(xùn)練和推理階段?；趶?qiáng)化學(xué)習(xí)、思維鏈等算法創(chuàng)新在后訓(xùn)練和推理階段更多的算力投入，可以進(jìn)一步大幅提升大模型的深度思考能力。

同時(shí)，基于杰文斯悖論的現(xiàn)象表明，DeepSeek 帶來(lái)的算法效率的提升并未抑制算力需求，反而因更多的用戶和場(chǎng)景的加入，推動(dòng)大模型普及與應(yīng)用落地，重構(gòu)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新范式，帶動(dòng)數(shù)據(jù)中心、邊緣及端側(cè)算力建設(shè)。DeepSeek 系列模型的發(fā)布對(duì)中國(guó)乃至全球人工智能產(chǎn)業(yè)帶來(lái)巨大變革，其通過(guò)技術(shù)普惠化、場(chǎng)景縱深化和算力泛在化三重路徑，推動(dòng)大模型的普及與應(yīng)用落地，驅(qū)動(dòng)算力需求增長(zhǎng)。

趨勢(shì)二：計(jì)算架構(gòu)重構(gòu)升級(jí)，數(shù)據(jù)中心向高密度與異構(gòu)協(xié)同演進(jìn)

大模型的廣泛應(yīng)用正推動(dòng)算力行業(yè)呈現(xiàn)計(jì)算架構(gòu)重構(gòu)升級(jí)、數(shù)據(jù)中心向高密度與異構(gòu)協(xié)同演進(jìn)的發(fā)展趨勢(shì)：計(jì)算架構(gòu)層面，圍繞高帶寬、高密度算力需求，通過(guò) Scale-up 單節(jié)點(diǎn)性能提升與 Scale-out 集群橫向擴(kuò)展相結(jié)合，支撐千卡至十萬(wàn)卡級(jí)超大規(guī)模集群建設(shè)，同時(shí)面向推理場(chǎng)景采用預(yù)填充與解碼解耦部署策略，持續(xù)優(yōu)化算力效率；數(shù)據(jù)中心層面，為適配大模型集群規(guī)模化部署，不斷提升系統(tǒng)高可用與故障恢復(fù)能力，推進(jìn) CPU、GPU、ASIC 等異構(gòu)計(jì)算資源協(xié)同調(diào)度，并針對(duì)高密度機(jī)柜帶來(lái)的高功耗挑戰(zhàn)，持續(xù)升級(jí)供電與冷卻方案，向高性能、高可靠、高能效的智能化方向加速升級(jí)。

趨勢(shì)三：面向人工智能場(chǎng)景構(gòu)建先進(jìn)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，并打造高質(zhì)量數(shù)據(jù)集

生成式人工智能重塑了數(shù)據(jù)生命周期特征，數(shù)據(jù)的生成、采集、存儲(chǔ)、處理和分析變得更加復(fù)雜。全球數(shù)據(jù)量持續(xù)增長(zhǎng)，IDC 數(shù)據(jù)顯示，2024 年全球產(chǎn)生的總數(shù)據(jù)量達(dá)到 163ZB，2025 年將增至 201.6ZB，2028 年將翻番至 393.9ZB，2023-2028 年五年年復(fù)合增長(zhǎng)率為 24.4%；生成式人工智能還將帶來(lái)更多的混合內(nèi)容生成和處理需求，目前，生成式人工智能生成的數(shù)據(jù)中，文本內(nèi)容占比超 35%，到 2028 年，圖像和視頻類數(shù)據(jù)占比將增加，超過(guò) 75% 的生成數(shù)據(jù)將均勻覆蓋文本、圖像和視頻三種類型，此外，還有接近 18% 的生成數(shù)據(jù)為軟件代碼。企業(yè)需要面向訓(xùn)練和推理過(guò)程中的數(shù)據(jù)特征，構(gòu)建先進(jìn)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，為數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理、寫入讀出、穩(wěn)定訓(xùn)練集、數(shù)據(jù)安全、推理結(jié)果使用等環(huán)節(jié)提供支撐，并根據(jù)數(shù)據(jù)量、訪問(wèn)模式及成本效益決定采用云存儲(chǔ)、本地存儲(chǔ)或混合存儲(chǔ)方案，發(fā)揮先進(jìn)存儲(chǔ)介質(zhì)和存儲(chǔ)架構(gòu)優(yōu)勢(shì)。

伴隨數(shù)據(jù)逐漸成為企業(yè)的核心資產(chǎn)和重要生產(chǎn)要素，企業(yè)需要提升數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量，從而優(yōu)化企業(yè)決策和業(yè)務(wù)流程。這一需求將促進(jìn)企業(yè)使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)工具、數(shù)據(jù)合成等方式提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)增強(qiáng)工具可以通過(guò)對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)展和優(yōu)化，提升數(shù)據(jù)的多樣性和代表性；合成數(shù)據(jù)通常由現(xiàn)有數(shù)據(jù)集或真實(shí)世界事件 / 流程的模擬數(shù)據(jù)創(chuàng)建而成，用來(lái)代替真實(shí)世界數(shù)據(jù)進(jìn)行應(yīng)用測(cè)試或人工智能訓(xùn)練，其比收集足夠的真實(shí)世界數(shù)據(jù)更具成本效益和效率。通過(guò)這些服務(wù)，企業(yè)可以更好地管理和利用數(shù)據(jù)，支持人工智能應(yīng)用的開發(fā)和部署，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值的最大化。

趨勢(shì)四：能耗挑戰(zhàn)持續(xù)加劇，冷卻技術(shù)不斷創(chuàng)新

人工智能大模型技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用帶來(lái)了更高的能耗需求，IDC 數(shù)據(jù)顯示，2024 年人工智能數(shù)據(jù)中心 IT 能耗（含服務(wù)器、存儲(chǔ)系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)）達(dá)到 55.1 太瓦時(shí)（TWh），2025 年增至 77.7 太瓦時(shí)，是 2023 年能耗量的兩倍，2027 年將增長(zhǎng)至 146.2 太瓦時(shí)，2022-2027 年五年年復(fù)合增長(zhǎng)率為 44.8%，五年間實(shí)現(xiàn)六倍增長(zhǎng)。

《歐洲綠色協(xié)議》、《通脹削減法案》、《數(shù)據(jù)中心綠色低碳發(fā)展專項(xiàng)行動(dòng)計(jì)劃》、《關(guān)于深入實(shí)施 " 東數(shù)西算 " 工程加快構(gòu)建全國(guó)一體化算力網(wǎng)的實(shí)施意見》等可持續(xù)發(fā)展政策法規(guī)的施行，對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施提出了更嚴(yán)格的能耗要求。大模型的訓(xùn)練和優(yōu)化作為能源密集型任務(wù)，需要高密度機(jī)架的支持，而這些機(jī)架的能耗已超出傳統(tǒng)風(fēng)冷的能力范圍，促使越來(lái)越多的數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)向使用液冷技術(shù)。

此外，數(shù)據(jù)中心正積極探索從儲(chǔ)電能向儲(chǔ)大模型算力的跨越性轉(zhuǎn)變。這一轉(zhuǎn)型的核心策略，在于通過(guò)大幅增加和優(yōu)化 IT 基礎(chǔ)設(shè)施，將原本靜態(tài)儲(chǔ)存的電能，轉(zhuǎn)化為驅(qū)動(dòng)大規(guī)模計(jì)算模型的動(dòng)態(tài)算力。不再滿足于電能的簡(jiǎn)單儲(chǔ)備，而是致力于讓算力靠近電力源頭，利用先進(jìn)的 IT 基礎(chǔ)設(shè)施，如高性能服務(wù)器、高效能存儲(chǔ)系統(tǒng)等，實(shí)現(xiàn)電能到算力的即時(shí)、高效轉(zhuǎn)換。這些基礎(chǔ)設(shè)施的升級(jí)與擴(kuò)容，不僅提升了數(shù)據(jù)中心的算力水平，更為基于大模型的 " 智能蓄勢(shì) " 提供了穩(wěn)定、強(qiáng)大的計(jì)算支撐。通過(guò)這一轉(zhuǎn)變，智算數(shù)據(jù)中心不僅可以優(yōu)化能源利用結(jié)構(gòu)，減少能源浪費(fèi)，更以就近、快速的方式，滿足現(xiàn)代計(jì)算對(duì)算力的迫切需求，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展注入強(qiáng)勁動(dòng)力。

更多本行業(yè)研究分析詳見前瞻產(chǎn)業(yè)研究院《全球及中國(guó)算力底座建設(shè)及算力應(yīng)用（算力產(chǎn)業(yè)）發(fā)展趨勢(shì)與機(jī)遇分析報(bào)告》。

同時(shí)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院還提供產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)、產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告、產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、園區(qū)規(guī)劃、產(chǎn)業(yè)招商、產(chǎn)業(yè)圖譜、智慧招商系統(tǒng)、行業(yè)地位證明、IPO 咨詢 / 募投可研、IPO 工作底稿咨詢等解決方案。在招股說(shuō)明書、公司年度報(bào)告等任何公開信息披露中引用本篇文章內(nèi)容，需要獲取前瞻產(chǎn)業(yè)研究院的正規(guī)授權(quán)。

更多深度行業(yè)分析盡在【前瞻經(jīng)濟(jì)學(xué)人 APP】，還可以與 500+ 經(jīng)濟(jì)學(xué)家 / 資深行業(yè)研究員交流互動(dòng)。