1、GLOBALCOMPUTINGINDEX2021-2022全球计算力指数评估报告核心观点 02引言 05数字经济与实体经济加速融合， 推动疫后经济复苏 全球计算力指数评估结果 08全球算力竞争白热化， 头部效应显著， 领跑者国家优势进一步扩大 行业计算力发展水平评估 19互联网行业算力水平全球领先， 各行业发力人工智能等新兴领域 计算力的经济影响 25计算力指数和内生经济理论共同验证， 算力是数字经济时代的关键生产力 计算力的社会价值 31计算力助力新药 （疫苗） 研制、 疫情防控、 绿色减排、 和谐共生 行动建议 37建议国家加强算力网络顶层设计， 引导多元资本投入算力基建和运营等 附录 4

2、0目录ContentsGLOBAL COMPUTING INDEX2021-2022 全球计算力指数评估报告核心观点Core ViewsGLOBAL COMPUTING INDEX2021-2022 全球计算力指数评估报告新冠疫情加速全球数字化进程， 数字经济与实体经济加速融合。 从2016- 2025年的整体趋势及预测来看， 各个国家的数字经济占GDP的比重持续提升， 预计2025年占比将达到41.5%。本次研究中计算力指数与经济指标的回归分析结果显示， 国家计算力指数与GDP的走势呈现出了显著的正相关。 评估结果显示十五个重点国家的计算力指数平均每提高1点， 国家的数字经济和GDP将分别增

3、长3.5和1.8， 预计该趋势在2021-2025年将继续保持。计算力作为数字经济时代的关键生产力要素， 已经成为挖掘数据要素价值， 推动数字经济发展的核心支撑力和驱动力。 算力资本可与传统资本形成互补效应和协同效应， 一个国家或地区增加对算力相关的投资可以带来经济的增长， 且这种增长具有长期性。 同时， 一国投资总量中算力投资比重的增加会进一步提高稳态经济增长率。计算力指数国家排名结果显示， 美国和中国分别以77分和70分位列前两位， 同处于领跑者位置； 追赶者国家得分在40分到60分区间， 包括日本、 德国、 英国、 法国、 加拿大、 韩国、 澳大利亚； 得分低于40分的为起步者国家， 包

4、括印度、 意大利、 巴西、 俄罗斯、 南非和马来西亚。评估结果显示， 全球各国间的算力竞争愈加白热化， 除南非外， 其余国家算力评分均有所提升， 其中中国计算力水平增幅最大， 达到13.5%。 各样本国家所属阵营的划分较上一年并未发生变化， 一定程度上反映出全球各国算力竞争格局已初步形成。 美国和中国作为领跑者阵营国家， 在全球算力领域的主导地位进一步得到了增强。03GLOBAL COMPUTING INDEX2021-2022 全球计算力指数评估报告领跑者国家依托计算能力供给、 应用市场空间和基础设施支持的增长进一步扩大领先优势， 中国市场是主要驱动力量； 追赶者国家相比起步者国家的优势在于

5、更高的计算效率、 广泛的新兴技术应用以及相对健全的基础设施支撑； 起步者国家以发展中国家为主， 算力市场空间和后发优势突出， 辅以不断完善的基础设施建设， 正在不断缩小与追赶者国家之间的差距。综合15个国家来看， AI算力支出占总算力支出从2016年的9%增加到12%，预计到2025年将达到25%。 其中， 中国AI算力发展领跑全球， AI服务器支出规模同比大幅增长44.5%， 并首次超过美国位列全球第一。 在过去5年15个国家AI算力支出的增长中， 近60%来自中国。样本国家边缘计算能力发展水平普遍提升， 除中美两国表现较为突出外， 以德国、 英国为代表的发达国家加大边缘计算布局力度， 发展

6、节奏明显快于发展中国家。 IDC预计到2025年， 全球边缘计算服务器支出占总体服务器比重将从14.4%提升到24.9%。本次全球计算力水平TOP 3行业分别是互联网行业、 金融行业、 制造业， 金融业在计算能力和以人工智能、 大数据为代表的应用总投入、 增长速度均高于制造业， 在计算力水平评估的排名升至第二。 疫情爆发后， 收益率降低、 坏账率增加等诸多挑战促使多数金融机构加速智能化平台建设， 提升风险管控能力， 并进一步创新服务模式。算力的社会价值正不断凸显。 算力建设能够辅助疫苗和药物开发， 极大提高药物发现效率、 降低平均研发成本并减少临床失败风险， AI计算辅助药物发现近年来成为全球

7、市场热点。 绿色算力将保障社会可持续发展， 应对气候变化， 实现净零排放的目标。 算力正在向绿色化和集约化方向加速演进， 同时算力能够帮助企业应对减排压力， 并助力企业在数字化转型中取得商业先机。04GLOBAL COMPUTING INDEX2021-2022 全球计算力指数评估报告引言PrefaceGLOBAL COMPUTING INDEX2021-2022 全球计算力指数评估报告自2020年新冠肺炎爆发之后， 全球经济形势变得复杂严峻， 各国出现不同程度的经济增速下滑。 为应对新冠疫情带来的经济冲击， 加快经济复苏， 全球各国政府加快政策调整， 聚焦数字基础设施建设、 产业链数字化重塑

8、、 中小企业数字化转型、 数字化绿色化协同发展， 加速推动传统行业与数字技术的进一步融合， 推进产业数字化转型， 大力发展 “数字经济” 。随着数字化进程的加速， 数字经济将成为未来全球经济复苏和增长的主要驱动力。 从2016-2025年的整体趋势及预测来看， 各个国家的数字经济占GDP的比重持续提升， 预计2025年占比将达到41.4%。 在新冠疫情的冲击下， 全球经济发生衰退， 而数字经济仍保持增长。 最新数据显示其中发达国家的数字经济占GDP比重43.9%， 明显高于发展中国家的24.8%， 发展中国家数字经济占比GDP的增速为4.7%， 略高于发达国家的2.4%。 本次评估新冠疫情加速

9、全球数字化进程， 数字经济与实体经济加速融合数字经济持续稳定增长， 发展中国家增速高于发达国家新加入的部分国家 （加拿大、 意大利、 马来西亚、 韩国和印度） 数字经济与GDP的比值较低， 使得整体数字经济在GDP中的占比降低。 但整体占比趋势仍然保持增长。在未来， 数字经济作为经济发展的中流砥柱， 有望迅速拉动经济复苏， 疫情期间数字化转型成为全球重点关注的方向， 无论是发达国家还是发展中国家， 都持续重视数字经济。2016-2025年样本国家数字经济占比趋势0.1%24.8%36.9%44.6%48.1%41.4%30.3%31.2%39.1%201720182019

10、2020(BY)2021E2022E2023E2024E2025E20000300004000050000600007000080000900005.0%0.0%10.0%15.0%20.0%25.0%30.0%35.0%40.0%45.0%50.0%GSP （Bill US$）数字经济GDP发达国家数字经济占比数字经济占比发展中国家数字经济占比疫情期间， 数字技术为实体经济提供了重要保障。 人工智能、 5G、 物联网、 云计算等新兴技术加速与传统行业的融合， 高效地拉动生产力水平， 为各国应对经济下滑冲击提供了缓冲空间。 在强大算力支撑下， 与数字经济息息相关的新兴产业迅速发展， 工业互联网

11、、 智能制造、 两化融合、 车联网、 平台经济等融合型新产业、 新业态持续发力， 算力也间接成为推动经济稳定复苏的重要因素。数据来源： IDC 202106GLOBAL COMPUTING INDEX2021-2022 全球计算力指数评估报告数字技术发展催生更多应用场景。 以5G和人工智能为代表的技术进步和产品创新快速演进， 加速与垂直行业深度融合， 场景应用不断得到优化与创新。人工智能加速与其他数字技术融合， 改进优化了操作流程， 并提供了超高的学习能力， 极大提升生产效率； 边缘计算提升解决方案的效能， 为程序提供了更快的响应以及更高的自主运行能力； 5G技术通过部署无限网络满足更低延迟的

12、通信需求； 机器人在生产、 危险工作环境操作、 疫情防控中起到大范围的协助作用。 在数字经济中，数据成为生产的关键要素， 互联网是基本载体， 计算力则是提高生产力重要工具。 随着数字技术的创新以及人们对数字经济发展的认识的不断深入， 对新技术的应用程度越来越深， 数字经济在新技术的深度融合下迎来高速发展的契机。数字技术行业应用场景迸发， 为数字经济提供原动力全球围绕数字经济关键领域加快部署， 如美国以 “人工智能” 为主题聚焦前沿技术和高端制造业； 中国加快数字产业化、 产业数字化的融合发展， 数字技术和实体经济深度融合， 形成具有国际竞争力的数字产业集群； 英国以产业数字化转型为战略， 欲将

13、自身打造为全球人工智能与数据驱动的创新中心； 韩国聚焦智能工厂、 日本聚焦工业互联网等等都展现出各国对数字技术的重视程度进一步提高， 数字经济也成为了各国大力推动的对象。数字技术走向大规模应用的决定性因素是算力， 每一项新技术的落地应用， 背后都是庞大的算力资源做支撑。随着全球数字经济持续增长， 在经济的比重越来越高， 计算力作为数字经济的核心生产力， 增长必然更加迅猛。07GLOBAL COMPUTING INDEX2021-2022 全球计算力指数评估报告全球计算力指数评估结果Evaluation Resultsof Global ComputingIndexGLOBAL COMPUTIN

14、G INDEX2021-2022 全球计算力指数评估报告全球计算力指数是评估计算力与GDP、 数字经济相互拉动， 共同发展的指数。全球计算力指数研究覆盖了六个大洲的15个国家， 其中发达国家包括美国、 加拿大、 日本、 韩国、 澳大利亚、 英国、 法国、德国、 意大利， 发展中国家包括中国、 印度、 马来西亚、 巴西、 俄罗斯和南非。 相较于上一年度， 评估国家范围增加了加拿大、 意大利、 马来西亚、 韩国和印度。 指标体系中， 计算能力部分增加边缘计算二级指标， 更全面地展现了各国计算能力的算力形态和发展层次； 计算效率新增新技术 （SSD/SCM等） 使用率子项， 结合计算、 内存、 存储

15、等资源利用率， 对评估计算力的利用水平会更加有效； 基础设施支持增加数据中心软件及服务子项， 从而提高计算力支撑要素的丰富程度。全球计算力指数评估体系更新计算能力应用水平计算效率基础设施支持数据中心软件和服务： 数据中心软件和服务支持规模占比数据中心规模： 数据中心数量 （统计数据）数据中心效率： 数据中心平均PUE （调研数据）网络基础设施： 每年度企业网络设备出货量， 每年度运营商网络支出占比存储基础设施： 每年度存储出货容量 （TB） ， 每年度存储支出占比大数据： 相关软件、 硬件、 服务整体支出占比人工智能： 相关软件、 硬件、 服务整体支出占比物联网： 相关软件、 硬件、 服务整体

16、支出占比区块链： 相关软件、 硬件、 服务整体支出占比机器人： 相关软件、 硬件、 服务整体支出占比云计算渗透度： 所有服务器中安装有云管理软件的服务器占比 （调研数据） 、 服务器支出中云计算相关占比CPU利用率： 服务器CPU平均使用率 （调研数据）内存利用率： 服务器内存平均使用率 （调研数据）存储利用率： 服务器存储设备平均使用率 （调研数据）新技术利用率： SSD/SCM等技术平均使用率 （调研数据）通用计算能力： 服务器支出规模占比、 服务器出货量科学计算能力： 全球Top500超级计算数量及排名AI 计算能力： AI计算硬件 （服务器） 支出规模占比及出货量终端计算能力： 智能手

17、机及PC的支出规模占比及出货量边缘计算能力： 边缘计算支出规模占比全球计算力指数评估体系 本报告通过设定全球计算力指数框架， 构建计算力与GDP和数字经济之间的相互关系， 探讨计算力体系与经济学指标间的联系， 体现 “计算力即是生产力” 以及计算力在经济发展中的重要性。09GLOBAL COMPUTING INDEX2021-2022 全球计算力指数评估报告本次研究基于各个国家的计算力指数分值、 各子项指标的聚类分析、 指数的单位增长对于数字经济和GDP带来的推动力等因素， 将这些国家划分成了三个梯队， 分别是领跑者国家、 追赶者国家和起步者国家。全球计算力指数综合评估结果分析美国评分7770

18、555249454342625中国日本德国英国法国 加拿大 韩国 澳大利亚印度 意大利 巴西 俄罗斯 南非马来西亚起步者追赶者领跑者各国计算力指数及排名 通过观察不同国家算力指数的分布， 以及由算力指数的提升所带来的经济增长情况， 我们发现三个梯队国家算力指数的划分点分别出现在60分和40分。 报告将评分在60分以上的国家归类为领跑者国家， 评分在40-60分之间的国家归类为追赶者国家， 评分在40分以下的国家则被归类为起步者国家。国家美国中国日本德国英国法国加拿大韩国澳大利亚印度意大利巴西俄罗斯南非马来西亚计算力发展水平涨幅%5.013.56.45.95.44.66.5

19、6.63.12.04.88.48.2-3.58.4 全球各国间的算力竞争愈加白热化， 除南非外， 其余国家算力评分均有所提升。 各样本国家所属阵营的划分较上一年并未发生变化、 一定程度上反映出全球各国算力竞争格局已初步形成。 但对比上一年数据， 起步者阵营和追赶者阵营国家算力指数平均分的差值在缩小， 而领跑者阵营与追赶者阵营、 起步者阵营的差距则进一步拉大。 这从侧面反映出美国和中国作为领跑者阵营国家， 在全球算力领域的主导地位进一步得到了增强。607080本次研究结果显示， 美国和中国分列前两位， 同处于领跑者位置； 追赶者国家包括日本、 德国、 英国、 法国、 加拿大

20、、 韩国、 澳大利亚； 印度、 意大利、 巴西、 俄罗斯、 南非和马来西亚则属于起步者国家。数据来源： IDC 202110GLOBAL COMPUTING INDEX2021-2022 全球计算力指数评估报告领跑者国家： 依托计算能力供给、 应用市场空间和基础设施支持的增长扩大计算力指数的领先优势， 其中中国算力水平增幅最大， 达到13.5%， 成为推动领跑者国家阵营计算力增长的主要驱动力量。美国 美国计算力水平同比增长5.0%， 达到77分， 在新冠疫情对整体宏观经济形成负面影响， 以及市场体量和发展能级已经较为突出的情况下， 美国在部分二级指标得分依然取得明显增长， 其中边缘计算服务器支

21、出增长13.6%， 云计算发展水平提升4.3%， 人工智能、 大数据、物联网和区块链等新兴技术应用更加成熟， 指标增幅领先全球平均水平； 美国超大规模数据中心进一步扩大了规模优势， 维持全球第一地位； 在全球头部超大规模云服务提供商的推动下， 美国数据中心整体能效实现提升， 但相比超大规模数据中心， 美国企业级数据中心能效水平依然有较大提升空间。中国 为引导数字经济深化发展， 实践创新驱动发展战略， 中国高度重视新型基础设施建设、 行业数字化转型以及前沿科技创新， 政府、 产业和科研机构对数字化技术和产品的投资持续扩大， 创新能力进一步增强。 2021年企业研发经费增长15.5%， 数字经济与

22、实体经济加速融合， 高技术制造业增加值增长18.2%。 在此背景下， 中国计算力同比增长13.5%， 达到70分， 在计算能力、 应用水平和基础设施支持发展水平中均实现长足进步。 最新评估结果显示， 中国大部分指标延续了过去几年的高速增长， 且增长幅度均高于美国， 其中在计算能力方面， 中国AI计算发展领跑全球， AI服务器支出规模同比大幅增长44.5%， 首次超过美国位列全球第一； 在计算效率方面， 中国云计算普及水平紧跟美国， 虽然中国云计算的渗透率较低， 但近年来中国互联网企业在公有云上的投入不断扩大， 推动了超大规模数据中心的快速发展。 而中国的新技术 （SSD/SCM/异构） 使用率

23、仍有较大进步空间； 在应用水平层面， 中国应用成熟度与美国的差距进一步缩小， 在机器人应用方面支出位列全球第一， 在人工智能应用、 大数据应用增速均高于美国； 在基础设施支持层面， 中国数据中心规模稳居全球第二， 但数据中心能效水平有待提升。追赶者国家： 计算力优势不在于算力体量， 而是更高的计算效率、 广泛的新兴技术应用以及相对健全的基础设施支撑。 追赶者阵营共7个国家， 且均是发达国家， 其中日本、 德国、 英国位列计算力指数排名3-5位， 韩国、 加拿大、 日本增幅最快。 追赶者国家阵营的数据中心数量合计约占15个国家的33%， 且PUE指标普遍处于全球领先水平， 尤其是欧洲国家将循环经

24、济实践作为优先事项， 预计到2023年， 欧洲将在数字化技术使能的可持续发展方面投入超过600亿美元。 同时， 由于欧洲企业愈发重视数字优先发展战略， 欧洲国家的计算力实现稳定增长。 从具体国家的评估表现来看：德国 德国工业基础雄厚， 在2013年就提出了 “工业4.0” 概念， 抢抓新一轮工业革命先机， 在全球工业数字化转型中起到引领性作用。 德国工业通过长期的数字化投入， 在新冠疫情期间展现出韧性， 成为德国经济实现快速复苏的关键。 评估结果显示， 在行业数字化转型需求的带动下， 德国边缘计算支出增长29.3%， 物联网和区块链领域支出同样快速增长， 推动德国在计算力应用水平方面实现16.

25、1%的大幅提升。11GLOBAL COMPUTING INDEX2021-2022 全球计算力指数评估报告意大利 意大利是起步者阵营中唯一的发达国家， 尽管GDP规模排名靠前， 但相比于其他西欧国家， 意大利数字经济占比相对较低， 在计算、 人工智能等新技术投入以及存储、 网络等基础设施支持方面仍有较大提升空间。印度 印度计算力综合发展水平得分达到38分， 其中在计算能力方面， 印度AI计算和边缘计算发展实现较大提升， 移动计算和桌面计算市场是全球结构性增长点， 终端市场保有量、 支出规模和增速全球领先； 另外， 印度在存储、 网络基础设施方面支出实现快速增长， 增幅全球第一。 尽管新冠疫情爆

26、发一定程度影响了印度计算力增长势头， 但印度计算力发展水平与追赶者阵营差距仅为2分， 凭借细分算力市场的快速发展， 其整体算力水平在未来几年仍具有较大的上升潜力， 有望跻身至追赶者国家梯队。日本 日本与欧洲国家类似， 尽管缺少大型的互联网服务等IT企业， 但日本同样是全球制造业强国， 在基础电子、 集成电路、 材料、 汽车、 装备等高端制造领域， 日本均处于世界一流行列。 近年来， 日本制造业充分利用数字技术来巩固全球领先优势， 构筑企业竞争新壁垒， 尤其是新冠疫情爆发之后， 日本政府陆续出台和实施了大规模经济刺激方案， 以计算力为基础的数字化转型已经成为后疫情时期日本促进产业升级及拉动经济复

27、苏的重要抓手。 从评估结果看， 日本计算能力整体水平增长12.7%， 日本的医疗器械、 半导体等细分制造业企业积极利用人工智能等数字技术应用全面赋能业务创新，AI计算能力发展取得明显进步， 在发达国家中表现较为突出。法国 另外， 法国计算力综合发展水平提升4.6%， 主要由应用水平子项贡献， 其中AI应用支出实现32.7%的大幅增长。起步者国家： 以发展中国家为主， 算力市场空间和后发优势突出， 辅以不断完善的基础设施建设， 正在不断缩小与追赶者国家之间的差距。 本次计算力水平评估结果显示， 起步者阵营中不同国家根据自身资源禀赋特点在不同的细分指标中取得突出表现：12GLOBAL COMPUT

28、ING INDEX2021-2022 全球计算力指数评估报告全球计算力指数子项评估结果分析 计算能力计算能力是计算力指数的核心组成部分， 通过评估各类服务器及终端设备的数量和投入占比来反映不同国家在算力投入上的整体水平和侧重点。 本年度国家计算能力子项评估在通用计算能力、 AI计算能力、 科学计算能力和终端计算能力之外， 新增边缘计算能力， 以求更全面地展现各国计算能力的算力形态和发展层次。 随着全球各国产业数字化转型加速， 算力需求激增， 应用场景愈发复杂多元。 人工智能引入了全新计算模型， 算法结构日益复杂、 参数和样本规模扩大的趋势并未减弱， 尤其是训练对计算资源的消耗持续增加， 且AI

29、训练和泛在化的推理场景对数值精度和算力水平各不相同， 从算力芯片类型、 系统架构和发展范式等各个层面影响算力市场的供需格局， 领域专用芯片、 AI服务器、 智能计算中心等成为市场关注重点。 另外， 大量的边缘场景长尾需求尚未得到满足， 面向边缘计算的硬件、 软件、 服务和通信基础设施投资正在加速， 边缘计算从产品形态到底层架构都在走向多样化， 定制服务器产品或成为边缘计算基础架构的主力军。79807880563827382544390706050403020100计算能力子项评估领跑者追赶者起步者通用计算智能计算高性能计算终端计算边缘计算评分数据来源： IDC 20211

30、3GLOBAL COMPUTING INDEX2021-2022 全球计算力指数评估报告受到新冠疫情爆发及结构性经济发展失衡等因素影响，多个国家服务器整体支出规模出现下滑， 但大部分国家依然维持了边缘计算领域的高速增长。边缘计算创新并拓展了核心数据中心的功能和范畴， 已经成为驱动全球企业级基础架构市场增长的重要力量。本年度研究显示， 15个国家在边缘计算能力发展水平上普遍取得提升， 除中美两国表现较为突出外， 德国、 英国等发达国家加大边缘计算布局力度， 发展节奏明显快于发展中国家。 作为平台型技术， 边缘计算为5G、 物联网、机器人、 人工智能等新兴技术提供重要的承载能力。 IDC预计未来5

31、年， 全球对边缘位置的算力投资增长速度将远快于核心位置， 到2025年， 全球边缘计算服务器支出占总体服务器比重将从14.4%提升到24.9%。边缘计算的价值在于从物理空间上将计算资源移动到数据创建的位置，从而大幅提高了获取数据洞察价值的效率， 并在核心IT环境之外实现业务流程和决策智能的即时启用。 根据IDC全球边缘支出指南， 企业和服务提供商在边缘解决方案硬件、 软件和服务上的支出预计将在未来几年保持高速增长， 到2025年将达到近2740亿美元。欧洲国家重点通过行业价值链重构、 强需求用例探索以及宏观性战略引导提升边缘计算区域竞争力。欧洲国家和企业将边缘计算视为整个欧洲数字化转型的关键驱

32、动力， 近年来不断加速边缘计算基础设施部署， 近30%的欧洲企业计划在未来两年内开始使用边缘计算技术， 交通/物流、 制造和能源是领先的行业门类， 部分企业已经越过试验进入成熟部署阶段。 分布式是边缘计算的本征特点， 面向特定的用例场景， 跨行业和跨系统协同是影响边缘计算部署的重要因素。 欧洲电信运营商、 解决方案供应商和垂直行业企业加强产业协作及业务能力整合， 以持续完善的生态体系建设向千行百业赋能， 成功在德国实现自动驾驶跨运营商网络的无缝切换， 有效保障碰撞警告系统等关键移动业务的连续性质量。 在多个垂直行业， 欧洲企业积极挖掘和实践强需求应用场景， 如零售行业的用户购物行为实时分析、

33、复杂任务管理、 后台流程和运营的自动化， 医疗行业的AR辅助手术和远程成像诊断等。 另外， 以满足欧洲企业和公共管理部门对敏感类别数据处理的刚性需求为目标， 欧盟成立了工业数据、 边缘和云联盟， 作为欧洲数据战略的重要组成部分， 旨在提高欧洲在工业数据方面的领导地位。AI计算反映一国最前沿的计算能力， 中国AI计算发展水平快速提升。AI计算正在不断拓展能力范畴， 从互联网业务、 行业数字化转型到基础研究都在发挥重要价值， 具备AI能力的企业也将更有竞争力。 综合15个国家来看， AI算力支出占总算力支出从2016年的9%增加到了12%， 预计到2025年将达到25%， 其中， 中国的拉动作用最

34、为显著， 过去5年15个国家AI算力支出的增长中， 近60%来自中国。 作为新兴产业， 过去几年中， 中国AI算力市场实现高速发展， 在包括基础理论、 计算芯片/系统、 算法模型/编程框架、 行业赋能解决方案等层面均取得了长足的进步， 但也存在底层技术研发与实际需求脱节现象， 理论和实践存在一定鸿沟。 随着数字化发展不断深入， AI算力的产品能力、工程化落地效率、 为客户产生实际价值已经成为评判算力产品的重要标准。14GLOBAL COMPUTING INDEX2021-2022 全球计算力指数评估报告 计算效率计算效率体现了一国目前的计算力利用水平， 部分国家由于在云计算等方面的采用率较高，

35、 对于计算能力的挖掘也更加有效。 计算效率评估集中在针对各个国家的云计算普及率、 新技术应用率以及CPU、 内存、 存储资源的使用率上。面向云计算的基础架构支出持续增长， 起步者国家在云计算的整体投入比例较低。云计算是企业在数字化转型过程中弥补传统架构局限性并提高计算效率的理想解决方案， 云计算渗透率很大程度上影响了一国的整体计算效率。 经过十余年的发展， 云计算已经从1.0时代进入到以多云、 混合云为核心的2.0时代， 在基础架构支出的细分市场中可以看到， 虽然传统数据中心仍然是最大的组成部分， 但公有云和私有云市场明显具有更高的增速， 且这一趋势在未来几年仍将延续。 本次研究中， 起步者国

36、家云基础架构投入在整体IT基础架构的平均占比均仅有20.4%， 而领跑者国家和追赶者国家的该项平均占比分别达到60.7%和31.7%。SSD/SCM等新技术应用持续拓展， 起步者国家尚有较大发展空间。从整体市场发展来看， 新冠疫情大流行影响下形成的分布式经济范式转变和云化算力需求， 为SSD、 SCM等数据存储新技术应用创造出积极市场环境， 出货量和容量都实现强劲增长， 且部署在超大规模/云数据中心的存储容量首次超过传统数据中心。 从地理分布上看， 新技术采纳情况与国家经济发展水平基本保持一致， 领跑者和追赶者国家新技术渗透率平均达到34.6%， 而起步者国家仅为22.3%。555464586

37、35756373749690706050403020100计算效率子项评估领跑者追赶者起步者CPU利用率内存利用率存储利用率新技术渗透率云计算渗透率评分数据来源： IDC 202115GLOBAL COMPUTING INDEX2021-2022 全球计算力指数评估报告人工智能是国家战略前沿技术， 全球各国加大对人工智能的布局力度。日本政府为了更好地实现 “Society 5.0” 的畅想， 出台了一系列相关政策以促进人工智能的技术发展和社会应用， 如 第2期战略性创新推进计划（SIP） 人工智能技术战略 等。 法国政府出台 “人工智能国家战略” 新计划， 以提高法国人工

38、智能竞争力， 使法国成为嵌入式人工智能和可信人工智能领域的领导者， 加快人工智能在经济领域的应用， 在原有基础上追加投资22亿欧元， 重点明确了人工智能在医疗保健、 环境、 交通和国防 以分布式计算系统为基础， 大规模预训练模型在众多AI任务中展现出前所未有的性能水准， 不断刷新业界对深度学习模型能力边界的预期。 目前， 通过微调大规模预训练模型来服务于特定下游AI任务，而不是从头开始进行模型训练， 已经逐步成为业内共识。 伴随着应用场景的不断丰富， 数据量飞速增长，大模型或许成为规模化创新的基础。 全球各国AI企业都在大力布局大规模预训练模型技术开发及其商业化。 在美国， OpenAI、 谷

39、歌、 微软、 脸书等机构形成了GPT-3、 Switch Transformer、 MT-NLG等千亿或万亿参数量的大模型。 在中国， 浪潮、 中科院、 阿里达摩院等陆续推出源1.0、 紫东太初、 M6等。 其中， 浪潮“源1.0” 巨量模型， 参数量和数据集分别达到2457亿和5000GB， 相比于美国GPT-3， 源1.0参数集规模高40%， 训练数据集规模领先近10倍。 大模型是通过大算力和大数据相结合得以实现的， 将收集到的海量信息， 通过强大的算力支撑与训练， 而得出的基础的、 具有通用性的、 综合的大模型。 这些特性可以使人工智能具备处理语言、 视觉、 机器人、 推理、 人际互动等

40、各类相关任务的能力。 因此这类模型将赋能各行各业， 加快传统行业的智能化转型， 在法律、 医疗、 教育等领域都会带来积极影响。 应用水平大数据、 人工智能、 物联网、 区块链、 机器人等新兴技术的应用是未来IT支出的核心驱动力， 同时也将在一定程度上反映一个国家的经济发展潜力和综合国力， 尤其是人工智能和物联网应用对国家以及各行各业的贡献十分显著。此次评估中， 中国和美国人工智能应用总支出处在最前列， 分别达到34.7%和27.9%的高速增长， 并有望在未来5年维持这样的增长水平。4个方面的应用。 中国政府高度重视以人工智能为代表的新一代信息通信技术发展， 并将人工智能作为 “十四五” 期间国

41、家迈向高质量发展的重要抓手， 中国围绕人工智能发布一些列相关政策文件， 包括 新一代人工智能发展规划 促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年） 关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见等， 同时也在多份国家级宏观政策中为人工智能技术创新、 生态构建、 行业赋能等方面提出阶段性目标和任务。8090706050403020100应用水平子项评估领跑者追赶者起步者人工智能大数据物联网区块链机器人评分数据来源： IDC 2026873443747272837282616GLOBAL COMPUTING INDEX2021-2022 全球计算力指数评估报告

42、人工智能商业价值获得广泛认可， 全球AI应用支出快速增长， 中国市场表现最为突出。中国人工智能产业化应用在过去5年间已经取得显著的成效， AI支出规模和增速都处于全球前列， 行业用户对于AI价值的认知、 技术供应商在AI落地的方法论与实践方面日趋成熟， 在制造业， 中国企业将AI技术融入到到产品生产流程、 加工工艺优化等环节， 如工业质检/巡检等工业视觉智能技术在汽车、 半导体和基础电子等行业应用落地较快， 企业正在通过AI算力投入降低传统质检人力成本， 提高良品率并降低漏检率。 南非企业在积极尝试人工智能技术， 农业作为南非的支柱产业之一， 创新技术对农业现代化和改善大型农业社区的生计越来越

43、重要。 美国将大量的人工智能技术应用于遗传综合症、 肺癌、 乳腺瘤、 创伤后应激障碍等多种疾病的治疗和诊断，同时还利用其进行蛋白质折叠体结构的研究、 抗菌耐药性基因的检测和识别以及新药的开发。 韩国各大医院也正在战略性地设立自己的影像大数据数据库， 借助AI技术准确解读医学影像， 协助医师从超过10万张的X光照片中准确诊断乳癌和肺结核， 并利用组织切片的影像认识、 译码疾病。 人工智能技术将助力全球传统企业的转型升级， 随着人工智能底层技术的开源化， 传统企业将加快掌握人工智能技术， 并依托其积累的行业数据资源， 实现人工智能与实体经济的深度融合。 IDC预计， 到2024年， 全球人工智能软

44、件平台市场将增长到134亿美元， 复合年增长率为31.1%。 人工智能软件平台将进一步促进人工智能模型和应用程序的开发。 软件的增长来自于对话技术、 自然语言处理、 图像和视频分析、 深度学习、 机器学习和预测分析等技术的采用。 基础设施支持数据中心体量、 能耗水平、 存储/网络基础设施支持在宏观层面为计算能力、 计算效率和应用水平提供保障。 在国家算力的基础设施支持方面， 本年度研究重点评估了数据中心数量、 软件及服务、 数据中心PUE、 存储和网络基础设施等相关因素。8090706050403020100基础设施支持子项评估领跑者追赶者起步者数据中心规模数据中心PUE软件及服务存储设施网络

45、设施评分数据来源： IDC 20237402570393GLOBAL COMPUTING INDEX2021-2022 全球计算力指数评估报告数据中心是国家各产业进行数字化转型的基本保障， 一国数据中心规模及能效水平将会影响未来算力水平的发展进程。领跑者国家阵营超大规模数据中心的规模优势十分突出， 合计体量在15个国家中占比超过50%， 美国依然是拥有超大规模数据中心最多的国家， 几乎是中国的四倍， 主要得益于亚马逊、 谷歌、 微软等全球头部云计算和互联网服务提供商对基础设施的持续建设。 在云计算持续快速发展以及新基建政策的推动下， 中国超大规模数据

46、中心数量展现出较好增长势头， 为国家整体数字经济发展、 数字技术和实体经济深度融合提供坚强的后盾。同时， 中国积极发挥体制机制优势， 对数据中心建设进行国家层面的一体化布局， 相继发布 “十四五” 国家数字经济发展规划 、 “十四五” 国家信息化规划 、关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实 施 方 案 、 新 型 数 据 中 心 发 展 三 年 行 动 计 划（2021-2023年） 等政策， 加快构建算力、 算法、 数据、 应用资源协同的全国一体化大数据中心体系。 中国将建设全国一体化算力网络国家枢纽节点作为重点， 统筹建设面向区块

47、链和人工智能的的算力和算法中心， 引导全国数据中心适度集聚、 集约、 绿色发展。 中国计划分两批在8个地区建设全国一体化算力网络国家枢纽节点， 并在枢纽节点内规划设立10个数据中心集群， 划定了物理边界， 并明确了绿色节能、 上架率等发展目标。 另外， 面向AI应用对算力的庞大需求， 政府层面推动智能计算中心有序发展， 打造智能算力、 通用算法和开发平台一体化的新型智能基础设施， 主要面向政务服务、 智慧城市、 智能制造、 自动驾驶、 语言智能等重点新兴领域。 企业层面积极构建集约高效的智能计算中心这一新型算力生产供给形态。 以南京智能计算中心为例， 已运营系统的AI计算性能达每秒80亿亿次，

48、 仅南京当地可与算力中心构成生态的企业就超过300个， 核心产业规模超过60亿元， 带动相关产业规模近800亿元。在基础架构能效水平方面， 越来越多的企业开始采用模块化数据中心， 液体冷却等技术降低数据中心PUE值， 同时利用大数据挖掘与分析、 人工智能技术或虚拟仿真技术进行能效管理。 根据最新研究结果， 包括美国、 德国、英国、 法国、 澳大利亚、 加拿大等发达国家计算基础设施的能效水平在15个国家中普遍表现更好， 平均PUE达到1.4。 美国谷歌公司的电力消耗几乎占据全球0.01%， 多年来致力于将可持续性纳入公司运营、 提升基础设施运行效率并降低数据中心碳排放。 谷歌是全球最大的非公共事

49、业门类的可再生能源企业买家， 仅在欧洲就运营着13个可再生能源项目， 目前谷歌数据中心PUE平均水平已经达到1.1。数据中心是提供云服务、 连接和应用的平台， 是数字经济的重要组成部分， 这些因素要求在网络、 计算和存储方面对IT进行重新架构， 并将加速企业从本地部署向云和混合数据中心的转移， 为这些设施创造一个强大且不断增长的市场。 因此， 超大规模数据中心开发的建设热潮在很大程度上归因于最终用户对数字产品和服务的需求激增， 阿里巴巴、 AWS、 谷歌、 微软和腾讯等云服务提供商已承诺在未来五年内建设数百座新设施。 与此同时， 发展中国家的国家电信公司在总体市场中表现良好， 电信运营商在提供

50、最后一英里数据中心服务方面发挥着重要作用， 物联网（IoT） 、 移动设备、 智慧城市、 智能家居和大量居家办公的人群正在推动对边缘数据中心的需求。 IDC预测， 到2025年， 全球数据中心的市场平均增长率将达到10%。与此同时， 数据中心的增长将带来能耗、 环境和气候的挑战， 未来， 超大规模数据中心将发挥举足轻重的作用。 超大规模数据中心能够提供足够且价格合理的计算能力， 以满足企业变革和创新的需求， 由于效率更高，超大规模数据中心将极大的提高能源使用率， 更好的实现数据中心发展的可持续性。 除此之外， 超大规模数据中心还可以更高效地机进行工作负载分配和自动化运维、 更好地开发和实施可再