AI算力中心研究分析_700tflops@fp16

 中国 AI 算力中心研究报告 

    

算力产业稳健发展，算力创新能力持续增强，推动我国数字经济量质齐升。

2022 年我国算力规模稳步扩张，算力发展为拉动我国 GDP 增长做出突出贡献，在 2016-2022 年期间，我国算力规模平均每年增长 46%，数字经济增长 14.2%，GDP 增长 8.4%。

根据 IDC 数据，2022 年中国智能算力规模达 259.9 每秒百亿亿次浮点运算 (EFLOPS) ，2023 年将达到 414.1 EFLOPS，预计到 2027 年将达到 1117.4 EFLOPS（基于 FP16 计算），2022-2027 年复合增长率达 33.9%。

政策大力催化，战略领衔发展，智算中心发展前景广阔。

国家已出台多项智算中心相关政策。《新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023 年)》提出加快高性能、智能计算中心部署，《“十四五”国家信息化规划》强调统筹建设面向区块链和人工智能等的算力和算法中心，《“十四五”数字经济发展规划》提出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。

2023 年 12 月五部门联合印发《深入实施“东数西算”工程 加快构建全国一体化算力网的实施意见》，政策提出到 2025 年底国家枢纽节点地区各类新增算力占全国新增算力的 60%以上等一系列目标。

人工智能算力基础设施成为我国数字经济高质量发展的重要战略部署，具有重大发展意义。

"普惠化算力正引领时代潮流，相关服务生态逐步成型。"东数西算"工程的推进，促进数据与算力的跨区域流动，助力产业升级与区域均衡发展。借助智算中心的超大规模预训练能力，各行业AI应用无需从零开始，只需结合领域数据进行微调和增量学习，便可打造出高精度、高性能的终端应用。

截至2023年8月，新京智库数据显示，全国已有超过30个城市完成或正在筹建智算中心。在企业领域，超过10个大型科技企业主导的智算中心已投入运营。展望未来，随着AI的飞速发展，智算中心的数量预计将迅速增长。

昇腾有望成为国内智算中心建设的最重要力量。

打造国产算力底座，从AI芯片到算力集群一应俱全。昇腾910处理器，凭借7nm工艺，半精度（FP16）算力高达320TFLOPS，整数精度（INT8）算力更是达到惊人的640TOPS，功耗仅为310W，性能与英伟达A100相媲美。华为针对人工智能计算中心等高算力场景，推出Atlas 900 PoD（型号：9000）等三款产品，助力深度学习模型的开发与训练。让我们共同见证国产算力的崛起！

昇腾，国内智算建设的领航者，已成功签约多个政府主导的智算中心项目。在重庆、武汉、西安等城市，我们已构建并投入运营人工智能计算中心。从智算中心到城市智能中枢，昇腾全面推动城市AI发展，与城市进步紧密融合，进一步提升了自身的影响力和地位。

1 全球算力进入新一轮快速发展期

算力，数字时代的新生产力，正以百千倍的速度递增。科学研究、AI、数字孪生及元宇宙等新兴领域的崛起，推动全球算力规模迅速扩大，催生多元创新的算力技术和产品，重塑产业格局。算力已成为全球数字经济的新引擎和各国战略竞争的新焦点。

1.1 数据量增长带来算力需求提升，智能算力规模有望快速增长

随着数据海啸的涌现，算法模型的日益复杂化以及应用场景的深入拓展，算力需求正在急速攀升。白皮书揭示，仅2012年起的六年间，AI计算需求便激增了30万倍。

图1：Al 计算的需求上升

我国数字经济的量质双升，得益于算力的快速发展。2022年，我国智能算力持续飙升，展现出强大的增长动力。稳健发展的算力产业，为我国GDP增长注入了强大动力。在2016-2022年间，我国算力规模年均增长46%，数字经济增长14.2%，GDP增长8.4%。

各地正积极将算力发展视为关键战略。从算力发展指数来看，我国的京津冀、长三角、粤港澳大湾区及成渝双城经济圈等地区持续保持领先地位，其中广东、北京、江苏、浙江、山东和上海更是位居第一梯队。中西部核心省份的算力发展也日益崭露头角，贵州、内蒙古、甘肃和宁夏等地区的算力发展优势尤为显著。随着“东数西存”“东数西训”“东数西算”等多元化发展模式并行推进，中西部地区在技术创新、算力应用和产业基础等方面的瓶颈逐步得到破解，为算力发展创造了更为有利的条件。

IDC数据显示，国内智能算力正在迅速扩展。2022年，中国智能算力达每秒259.9百亿亿次浮点运算，预计到2023年将增长至414.1 EFLOPS，并进一步在2027年达到1117.4 EFLOPS（基于FP16计算）。从2022年至2027年，中国智能算力将以33.9%的年复合增长率持续扩大。

图3：中国智能算力规模（EFLOPS）及预测

2022年，中国的通用算力规模高达54.5 EFLOPS5。展望未来，我们预期到2027年，这一数字将跃升至117.3 EFLOPS（基于FP64计算）。在这五年间，中国通用算力的年复合增长率预计为16.6%。

图4：中国通用算力规模（EFLOPS）及预测

1.2 AI 服务器是智能算力的基础，行业有望保持高景气度

全球市场正见证人工智能技术的日益成熟，以及数字化基础设施的不断完善。这为全球人工智能芯片市场带来了高速增长的动力。根据IDC的预测，从2022年的195亿美元到2026年的347亿美元，全球人工智能服务器市场将以每年17.3%的复合增长率蓬勃发展。尤为值得关注的是，用于运行生成式人工智能的服务器市场规模，将从2023年的11.9%增长至2026年的31.7%，成为整体人工智能服务器市场的重要组成部分。这一趋势表明，人工智能技术将在未来的市场中占据越来越重要的地位，为各行各业带来更多的创新与机遇。

图5展示：2022-2026年全球AI服务器市场预测，涵盖生成式与非生成式AI服务器（单位：百万美元）。

展望国内市场，IDC预测显示，未来市场需求将实现强劲增长。预计到2023年，中国人工智能服务器市场规模将达到910亿美元，同比增长82.5%。进一步看，2027年市场规模有望攀升至1340亿美元，五年复合增长率达21.8%。值得关注的是，2023年，大模型的崛起将推动训练服务器需求飞速增长。

根据IDC数据，2023年上半年，国内训练工作负载的服务器市场份额高达49.4%，预计全年占比将攀升至58.7%。随着训练模型的优化成熟和产品应用逐步投产，处理推理工作负载的AI服务器份额将持续上升。IDC预测，到2027年，国内推理工作负载的市场份额将达到惊人的72.6%。

图6：中国人工智能服务器工作负载预测，2022-2027

2 我国开启算力赋能数字经济新篇章

"十四五"期间，我国凭借其超大规模市场优势，成功实现了算力及供给的显著增长。行业赋能效果日益凸显，发展环境持续完善，为数字经济的蓬勃发展提供了强大动力。

2.1 算力规模持续扩大，智能算力成为行业增长的重要基础

基础设施方面，数据中心、智能计算中心、超算中心的部署步伐正在加快。受益于全国一体化算力网络国家枢纽节点的布局和“东数西算”工程的推进，我国算力基础设施建设和应用持续高速发展。

根据ICPA智算联盟的统计，截至2022年3月，我国已运营的AI计算中心近20个，同时正在建设的超过20个。

地方借助智能计算中心，不仅为企业提供普及型算力，支持当地科研创新和人才培养，还结合本地产业特点，加快AI应用创新，汇聚AI产业生态。例如武汉AI计算中心成功孵化紫东。太初、武汉。LuoJia等大模型，推动AI在多模态交互、遥感等领域的实际应用。

超算的商业化进程正在加速。我国的超级计算机已进入以应用需求为驱动的发展阶段，众多超算中心积极改革，引入专业的商业化运营公司。

图7：紫东.太初大模型是中科院自动化所推出的三模态大模型

2.2 供给水平大幅提升，先进计算创新成果涌现

我国计算产业经过多年发展，已形成体系完整、规模庞大、创新活跃的算力产业。在全球产业分工体系中，其重要性日益提升，加速壮大升级。

截至2022年11月，我国计算产业规模已占电子信息制造业的20%，拥有规模以上企业2300余家。"创新突破、兼容并蓄"的发展新格局正在加速形成。

产业生态的完善正在加速。国产芯片已初露锋芒，X86、ARM和自主架构CPU的应用持续深化。百度、寒武纪等AI芯片的迭代优化步伐加快，国产操作系统逐步在金融、电信、医疗等领域取得突破。鲲鹏生态、PKS体系等计算产业生态日益健全，覆盖了底层软硬件、整机系统及应用等关键环节。

随着算力创新能力的持续提升，基础软硬件领域也取得了重要突破。互联网厂商加速研发服务器芯片和AI芯片，阿里推出了倚天710 CPU芯片，并已在阿里云数据中心实现规模化部署；百度智能云与昆仑芯合作推出第二代昆仑芯云服务器，搭载的昆仑芯2代AI芯片整体性能相较上一代提升了2-3倍。

欧拉开源操作系统持续优化升级，其安全性、易用性和生态能力得到进一步提升。华为终端BG软件部总裁龚体在2023年开源产业生态大会上透露，鸿蒙生态设备总量已突破7亿台，其中华为自有设备超过3亿台。

其次，新兴计算平台系统正在加速布局。新型计算系统结构、存储系统以及领域专用的软硬协同计算系统等，已成为创新焦点。华为等领军企业，推出多样化计算融合架构，构建涵盖编程语言、编译器、加速库及开发框架等在内的多元化计算软件栈，旨在降低多元化算力的开发部署挑战，并提升其应用效能。

三是前沿计算技术多点突破。之江实验室等团队联合研发的量子计算模拟器SWQSIM，基于神威超级计算机，可提供每秒4.4百亿亿次的持续计算性能。中国科学技术大学等团队研制的“九章二号”光量子计算机原型机，具备一定编程能力，在图论、量子化学等领域具有应用潜力。

3 全球人工智能计算中心的发展现状

3.1 政策与发展战略：智能算力已成为衡量国力的重要体现

全球范围内的各国都在制定各自的人工智能战略和政策，以推动 AI 产业发展。全球许多国家认识到了 AI 在提高生活质量，推动经济增长，以及维护国家安全中的重要性，因此已经制定了各自的 AI 发展战略和政策。在这些战略中，加强 AI 基础设施的建设被普遍视为关键的组成部分。例如，美国在 2016 年发布的《美国人工智能研究和发展战略计划》中就明确提出了加强 AI 基础设施的建设。同时，欧洲联盟也在 2018 年发布的 AI 战略中明确提出了加强基础设施建设的目标。这些基础设施主要包括计算资源、数据资源、人才资源等。

算力，作为数字化的基石和衡量国力的标尺，其重要性不言而喻。人均智能算力水平更是成为国家综合实力的关键体现。《2022-2023全球计算力指数报告》揭示：美国和中国位列全球算力榜首，紧随其后的是日本、德国等国家。

图8：各国计算力及指数排名（2022 年）

3.2 发展趋势：从智算到超算到量子计算持续推进产业发展，绿色理念贯穿始终

根据相关信息梳理，我们将全球不同地区的智能计算中心的建设特点总结如下：

从智算到超算再到量子计算，持续推进产业发展。人工智能计算中心的发展，面临 AI 算力能耗密度大、成本高、硬件基础设施和软件基础设施等问题，仅仅发展人工智能计算中心不能满足庞大的算力需求，因此还需要发展超算中心、量子计算中心。量子计算领域的研究和开发，将开发量子计算领域的内容，帮助增加该领域的人才储备，带动该领域持续发展。未来人工智能计算中心的建设，将以人工智能理论、技术和应用为支撑，同时兼顾超算中心、量子计算功能，可以配套建设为企业提供普惠算力的公共计算服务平台。

智算中心，作为构建上层应用和数据管理的核心，汇聚各行业领域数据资源，推动教育、医疗、能源、公共安全等领域数据的整合、共享和开放。我们致力于支撑人工智能与政府服务、企业服务的融合，提升智能化水平。同时，我们鼓励相关企事业单位与人工智能企业联手，围绕应用场景提供智能服务，进一步推动数据共享开放。

我们坚守绿色环保，低碳理念，始终引领发展。以美国和欧盟的智能计算中心为例，他们正在研发新技术，旨在降低数据中心的碳排放强度。面对日益增长的能源消耗和温室气体排放引发的环境问题，我们需要在建设智能计算中心时，充分考虑能源效率和环保因素，实现碳中和目标。

互联网、金融、制造业是智能算力需求的主要行业。从行业上看，全球计算力水平前三的行业分别是互联网行业、制造业、金融行业。制造行业算力发展水平历年与金融行业接近，在 2022 年的评估中超过金融行业。从市场数据来看，2022年全球金融行业通用服务器投入规模达 124.7 亿美元，同比增速为 26.3%；制造行业投入规模达 125.8 亿美元，同比增速为 29.0%；

从应用场景来看，在全球高度数字化的背景下，制造行业面临着更激烈的全球竞争，市场变化也更迅速，同时二者的主要算力需求有所差异，金融行业更注重数据的快速交互、高频交易，而制造行业通常需要大规模处理实时数据、模拟生产、优化供应链等，对算力的需求更加多样化。

图9：全球行业计算力水平评估（2022 年）

3.3 建设现状：美国、欧盟、英国、新加坡等均高度重视智算中心发展

全球人工智能计算中心正在飞速发展，由政府、企业和学术机构联手打造。他们致力于提供强大的计算能力和专业指导，推动AI研究和应用的深入发展。这些中心汇聚了各方力量，为AI的未来注入无限可能。

3.3.1 美国在智能计算领域处于国际前列

根据赛智产业研究院，美国智能超算中心主要划分为三大系统：由美国能源部管理的六大国家级实验室；受美国国家科学基金会赞助、以大学为依托的智能超算中心；以及美国航空航天局（NASA）旗下的 Ames 研究中心超级计算中心。

美国能源部智能计算中心在创新设计、构建及运维方面独步全球。该中心与橡树岭国家实验室、劳伦斯·利弗莫尔国家实验室以及IBM、NVIDIA公司联手，共建超级计算机卓越实验中心。

共同研发新一代HPC计算机，采用IBM的Power处理器及NVIDIA的Tesla加速卡，浮点运算能力从10亿亿次起跳，最高可达30亿亿次。这些超级计算机将主要用于核武器、核安全、天文、能源、气候、宇宙及新能源等领域的研究。

多维度机构配合共同发展超级计算行业，并注重绿色环保。

美国国家科学基金会携手全球顶尖高校和研究机构，为科学家提供免费、顶级的超级计算资源。我们在伊利诺伊大学、加州大学圣地亚哥分校及西纳西大学等学府设有服务站点。其中，由我们资助的美国最大公共超级计算中心——美国国家超级计算应用中心，其核心设备名为Abe。另一重要机构，德克萨斯高级计算中心，则致力于可视化工具、教育、县级计算和数据管理等领域的研究，其主力设备名为Stampede。

美国航空航天局（NASA）旗下的Ames研究中心超级计算中心，专注于天文、航天、气候和军事等领域。其应用广泛，涵盖未来太空任务模拟、人类活动对气候模型影响的预测，以及安全高效的太空探索工具和航天器设计等。

"美国企业智能计算中心，绿色先行。2020年4月，谷歌承诺实现全天候无碳能源的数据中心，其创新碳智能计算平台将根据计算需求，灵活运用风能和太阳能等清洁能源，为环保出一份力。"

量子计算成为智能计算发展的新重点。

政府方面，2020年7月，美国白宫科学技术政策办公室和美国国家科学基金会（NSF）宣布投资7500万美元，在全国范围内设立三个量子计算中心。这些新成立的研究中心将获得2500万美元的资助，用于量子计算领域的研究与创新。通过这些投资，旨在培养更多量子计算领域的人才，推动该领域的快速发展。这三个量子计算中心将分别落户于不同的大学，各具特色，研究方向也各不相同。

在企业领域，美国的互联网巨头们正在积极布局量子计算中心。2020年8月，亚马逊引领潮流，推出了量子计算管理服务平台Braket。这是一个创新的量子算法开发环境，由亚马逊网络服务（AWS）全面管理。Braket提供了一个平台，让客户能够对云中运行的模拟量子计算机上的算法进行测试和故障排除，以验证其实现。然后，这些算法可以在D-Wave，IonQ和Rigetti的量子处理器系统中运行。这一举措无疑将进一步推动量子计算的发展和应用。

3.3.2 欧盟聚焦数字主权布局超算和量子计算

政策高度关注，打造智能计算生态环境。

2019 年 6 月，欧盟委员会发布了《欧洲高性能计算共同计划（EuroHPC）》，宣布将在欧盟成员国中选定 8 处地点建设“世界级”超级计算机中心，项目总预算高达 8.4 亿欧元，将用于个性化医疗、药物和材料设计、生物工程、天气预报及气候变化等领域，服务对象包括欧洲学术界、工业界和公共部门等各类用户。这一举措标志着欧洲朝着成为全球顶级超级计算区域迈出了重要的一步。

“欧洲高性能计算共同计划”致力于联合欧盟各国建设世界级的超级计算基础设施，在超算系统及应用性能等方面打造具有高度竞争力和创新性的高性能计算生态环境。

AI 是欧盟发展智算的重要动力，同时欧盟重视面向未来的量子计算等技术。

1）2020 年 10 月，欧洲云计算平台“GAIA－X”项目正式发布：旨在为欧洲提供“强大、具有竞争力、安全可靠的数据存储基础设施”，以减少整个欧洲对国外云厂商的依赖。GAIA－X 云计算平台将于 2021 年正式上线。2019 年 4 月，欧盟设立一项新的 92 亿欧元资助计划——“数字欧洲计划”，以确保欧洲应对各种数字挑战时有具备所需的技能和基础设施。2020 年 12 月，欧盟拟为“数字欧洲”计划拨付 75 亿欧元，其中 22 亿欧元用于超级计算，21 亿欧元用于人工智能。该计划具体包括：在 2021 年底前至少收购 1 台百万兆级超级计算机；在健康、制造和能源等领域建立可用于人工智能的全欧数据空间及测试设施；部署泛欧量子通信基础架构并支持建立网络安全产品认证计划；专设人工智能、高级计算和网络安全硕士计划等。

在2020年9月18日，欧洲委员会针对欧洲高性能计算联合执行体（EuroHPC）发布了一项新章程。该章程计划投资80亿欧元，以支持新一代超级计算技术和系统的研究与创新，重点包括百亿亿次计算和量子计算。同时，还将培养必要的基础设施使用技能，为欧洲打造世界级的超算生态系统奠定基础，从而保持并提升欧洲在超算和量子计算领域的领先地位。

EuroHPC主要关注五大核心领域：基础设施、超算服务的联合、技术、应用以及不断拓展的用途与技能。

西门子 MindSphere 工业互联网平台云基础设施服务主要依赖亚马逊 AWS 和微软；雷诺、德意志银行和汉莎航空依赖谷歌云；大众汽车与 AWS 签署了云计算服务协议；法国卫生部选择微软公司来存放其研究数据；阿里云与沃达丰达成战略合作布局德国数据中心，并与西门子合作将MindSphere 工业物联网操作系统将部署在阿里云上，共同发展中国的工业物联网；腾讯云联合 SAP、西门子等软件厂商着手于打造细分领域的解决方案等。

绿色环保也是欧盟发展智能计算的重要主题。

2020 年 3 月，欧盟资助的GREENDC 项目正在开发新的技术方案来降低数据中心碳排放强度，以应对全球数据中心日益增长的能源消耗和温室气体排放所带来的严峻挑战。该项目汇集了来自英国、保加利亚和土耳其的 5 个学术、工业联合团体，其宗旨正是有效降低能耗，创建更加绿色环保的数据中心。2021 年 1 月，欧洲范围内的 25 个数据中心服务商与云供应商，以及 17 个协会共同签署一项协议，即到 2030 年使欧洲数据中心在能源消耗上保持中立，实现气候中和目标，这是确保该行业长期可持续发展的重大努力。

3.3.3 英国成立国家计算能力中心和量子计算中心，新加坡建立智能计算中心

英国，引领科技前沿，2021年3月，STFC哈特里中心与爱丁堡大学超级计算中心(EPCC)联手，打造国家计算能力中心——EuroCC@UK。此项目获得欧洲委员会的资金支持，融入了欧洲30多个国家的能力中心网络。EuroCC@UK不仅为公共部门、学术界和工业界开放，更是人工智能研究和创新的强大引擎。让我们共同期待，英国的这一科技新力量如何引领全球计算能力的未来发展。

EuroCC@UK网络致力于分享先进计算的前沿实践与专业知识，聚焦HPC、HPDA和AI等关键技术领域。我们将展示英国在科技领域的专业实力，并推出培训、软件支持及行业参与项目，让中小企业从这些尖端技术和项目中受益匪浅。同时，通过开展理念创新活动，我们旨在激发英国科学和工业研究社区的活力，推动欧洲高性能计算的发展。

英国研究与创新局于2020年宣布，将在五年内投入9300万英镑，打造量子计算中心。这一雄心壮志的计划将在伯明翰、格拉斯哥、牛津和约克的四所大学展开，其中牛津南部的哈威尔校区将成为中心所在地，建筑预算高达3000万英镑。

这一宏伟项目将汇聚17所大学和132家公司的力量，共同推动量子计算的发展。值得一提的是，哈威尔校区已经具备了充足的电力和其他基础设施，为量子计算中心的顺利建设奠定了坚实基础。

联合德国等国家，新加坡大力发展超算和智算。

新加坡于2016年设立了国家超级计算中心，汇聚了最尖端的计算、数据和资源设备。它致力于协助用户解决科技难题，推动各行各业利用计算机进行问题解决、设计试验以及技术优化。通过高速宽带网络连接全球资源，我们确保在任何地方都能为所有用户提供极速的使用体验。

2）2020年 12 月德国英飞凌半导体公司宣布将在未来三年内斥资 2020 万美元在新加坡建立全球首个人工智能中心：这笔投资将用于基础设施建设、人工智能项目、员工培训以及开展合作。根据规划，1000 多名员工将接受人工智能技能培训，目标在2023 年前启动 25 个这一新兴技术的项目。

新加坡创新机构、起步公司、高等学府以及研究机构在新的人工智能应用领域可以利用英飞凌的丰富数据为实际问题开发解决方案。英飞凌也与新加坡国立大学系统科学院以及新加坡全国人工智能核心合作，培养新一代的员工和创新者。

4 我国人工智能计算中心的发展现状

政策与发展战略：政策高度重视，成为国内科技产业的关键推动力。国家战略引领，已发布多项智算中心政策以加速其发展。

"《新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023年)》旨在加速高性能、智能计算中心的部署。同时，《“十四五”国家信息化规划》着重于统筹建设面向区块链和人工智能等领域的算力与算法中心。而《“十四五”数字经济发展规划》则提倡推动智能计算中心的有序发展，打造集智能算力、通用算法和开发平台于一体的创新智能基础设施。"

表1：智能计算相关政策梳理

五部门联手，加速打造全国统一算力网络，再度印证政策支持力度。2023年12月，国家发展改革委、国家数据局等五大机构共同发布《深入实施“东数西算”工程 加快构建全国一体化算力网的实施意见》。

其中，提出重要目标，包括：到 2025 年底，综合算力基础设施体系初步成型。国家枢纽节点地区各类新增算力占全国新增算力的 60%以上，国家枢纽节点算力资源使用率显著超过全国平均水平；1ms 时延城市算力网、5ms 时延区域算力网、20ms 时延跨国家枢纽节点算力网在示范区域内初步实现；

算力电力双向协同机制初步形成，国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超过 80%；用户使用各类算力的易用性明显提高、成本明显降低，国家枢纽节点间网络传输费用大幅降低；算力网关键核心技术基本实现安全可靠，以网络化、普惠化、绿色化为特征的算力网高质量发展格局逐步形成。政策强调算力建设并且给出明确目标，有助于推动行业进一步发展。

智算中心建设浪潮正在全球范围内迅速兴起，已有数十个城市正在积极推进或规划建设。这些中心凭借大规模数据处理和高性能智能计算能力，将经济、社会、产业各领域的模型和经验转化为新的生产力，为智能化产业、服务和治理提供强大支持。

作为具有强烈公共属性的开放服务平台，智算中心能够实现对广大区域的数字化辐射带动，成为推动经济发展的新引擎。随着“东数西算”工程、新型基础设施等国家政策规划的实施，我国智算中心的落地热潮正如火如荼地展开。

我国数十城正积极构建智算中心，以东部地区为主导，逐步向中西部扩展。随着布局的精细化与人工智能创新应用的不断解锁，智能算力需求将大幅增长，智算中心的赋能价值将被进一步挖掘。

4.2 发展趋势：应用快速发展催生海量需求，普惠、绿色也将成为重要趋势

"4.2.1 AI应用的快速增长催生了长期且庞大的计算需求，而智算中心正是实现“东数西算”战略的核心。"

ChatGPT的强大交互能力，背后离不开庞大的算力支持。据绿色节能数据中心官方公众号透露，ChatGPT的总算力消耗高达3640PF-days。以近期国内某投入30.2亿建成、算力500P的数据中心为参照，要支撑ChatGPT的运行，需7-8个这样的数据中心，基础设施投入更是高达百亿级别。

"东数西算"工程，作为国内算力发展的全面规划，于2021年由国家发改委等四部委联合发布。该方案明确了在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等八大地区启动建设国家算力枢纽节点，实施"东数西算"工程，以构建全国一体化大数据中心体系。这一宏大计划旨在推动我国算力产业的蓬勃发展，为数字经济的繁荣注入强大动力。

智算中心业务，是全国一体化大数据和“东数西算”工程的核心驱动力。它主要服务于计算复杂度适中的云计算、边缘计算场景，这些场景对实时性有严格要求，因此不适合将本地数据全部迁移到异地进行计算。

超级计算，主要服务于科学和工程计算等高端领域，其处理器、加速卡和框架各异，商业化门槛较高。因此，“东数西算”工程更适合智能计算，它能承载后台加工、离线分析、存储备份等大量非实时算力需求。智算中心能根据不同业务领域的算力需求，提供相应的计算能力。在“东数西算”框架下，智算中心实现全国范围内的算力统筹和智能调度，根据动态业务需求，在云、网、边之间灵活分配和调度计算、存储、网络等资源。

4.2.2 算力普适普惠化是大趋势，相关服务生态逐步构建

"东数西算"工程的推行，激发了数据和算力跨界流动，助力产业升级和区域均衡发展。据未来智库官网报道，算力服务作为算力输出的核心，以多样化场景化云服务为典范，成为创新的交付模式。算力的分布对企业能否获得性价比最高的算力至关重要。基于分布式云技术，近源交付云资源，在降低算力成本的同时，将算力输出至工厂、社区和乡村，以算力服务的形式渗透至用户周边。用户可根据业务需求购买算力、存储、带宽等专业服务，实现无处不在的计算。

利用智算中心的强大预训练能力，各行业人工智能应用无需从零起步。未来智库官网显示，AI模型能适应多种场景，通过泛化和规模化复制实现通用化。结合领域数据进行微调和增量学习，便能打造高精度、高性能的下游应用，推动各行业智能化升级，实现智能算法的广泛应用。

节能降耗的先进技术成为发展重点。根据未来智库官网，智算中心具有高功率密度属性，随着服务器主流芯片的功耗不断增长，用于 AI 训练的机器单机柜功率密度将大幅增加，传统的风冷模式已无法满足智算中心的制冷散热需求，液冷技术的应用为智算中心绿色化运转提供了解决思路。

液冷是指借助高比热容的液体作为热量传输介质满足服务器等 IT 设备散热需求的一种冷却方式，比传统风冷具备更强的冷却能力，其冷却力是空气的 1,000-3,000 倍，热传导能力是空气的 25 倍。同等散热水平时，液冷系统相比传统风冷系统约节电 30%-50%，数据中心 PUE值可降至 1.2 以下，甚至接近于 1。

4.3 建设现状：已有超过 30 个城市建设智算中心，未来前景广阔

4.3.1 政府主导，坚持自主技术路线统筹规划建设

政府，作为国内智算中心发展的主要推动者，投入巨大资源并坚定走自主技术路线。在人工智能计算中心建设中，政府发挥着核心引领作用。政策扶持与资金投入并行，例如各地设立的一系列AI创新中心和产业园区，旨在催化AI的创新与产业化进程。

政府坚定走自主技术路线，激励国内企业和科研机构进行原创研发，以推动AI技术的飞跃。我们鼓励在关键技术领域攻坚克难，破解国外科技封锁和限制。政府的人工智能计算中心建设，不仅体现在物质资源的投入，更在于政策的引导和规划。通过制定长远的发展规划，我们明确了AI发展的方向和重点，这有助于集中资源，提升效率。

人工智能算力基础设施，作为我国数字经济高质量发展的关键战略部署，具有深远的发展价值。据新京智库统计，截至XXXX年X月，全国已有超过30座城市成功建立或正在筹建智算中心（不包括企业自主建设的）。展望未来，随着AI产业的蓬勃发展，智算中心的数量预计将持续激增。

图10：国内人工智能计算中心分布

4.3.2 企业主体，构建市场化管理运营机制

企业特别是科技巨头也在人工智能计算中心的建设中扮演着重要的角色。许多大型的科技公司，如阿里巴巴和腾讯，都在自己的人工智能计算中心投入了大量的资源。中国的企业在人工智能计算中心的建设上也起到了关键作用。一方面，企业可以提供强大的技术支持和市场应用，另一方面，企业在中国的人工智能计算中心的建设中，不仅提供了资金和技术支持，还提供了市场化的管理运营机制。相比于政府和学术机构，企业更注重效率和效益，这有助于提高人工智能计算中心的运营效率和服务质量。

表2：企业主导的国内智算中心梳理（在建和已建）

4.4 建设、运营模式：多元化模式并存，政府和科技巨头仍是主导力量

在全国大数据中心协同创新体系下，地方政府、产业园区和企业纷纷将智算中心视为推动人工智能产业生态发展、增强数字经济实力的得力助手。

4.4.1 常见的建设模式：独立投资、第三方出资、SPV 模式

独立投资建设模式：以政府、企业或者科研机构为投资主体，也是当前最主流的形式。

政府主导投资并管理建设项目，资金来源主要为地方政府财政和专项债券。项目完成后，智算中心归政府所有。为推动产业进步与服务优化，各规模产业园区逐渐成为智算中心的投资者，由园区管委会负责出资建设。

企业，专注于特定产业的成长和场景应用。部分投资企业可兼任智算中心的建设者，而其他投资企业则需与专业建设企业联手。由于智算中心的高投入，通常由大型科技企业承担。

高校或科研机构主要构建智能计算平台，尽管服务场景相对有限，但其建设成本低于智算中心。该平台为师生和研究人员提供免费算力支持，专注于科研教育领域。通过将高校及科研机构的科研资源与智能算力相结合，为基础研究和前沿科学技术研究提供强大支持。

第三方投资建设模式：智算中心的出资方通常为国有控股企业。这一模式既确保了政府对项目全程的精准控制和需求对接，又能充分利用国有控股公司的科技、人力资源、平台资源和市场优势。智算中心建成后归第三方公司所有，政府可通过承诺其他项目补贴或置换来回馈。具体分为两类：一是地方政府设立新的国有控股公司专门负责智算中心的投资建设；二是地方政府委托或授权现有国有控股公司进行出资。

基于特殊项目公司的建设运营（SPV）模式：政府与企业共同出资成立智算中心建设运营项目公司，双方在合作框架协议下按比例出资建设智算中心。政府既可以直接投资参与项目建设，也可以通过国有控股公司、下属事业单位等参与项目建设。项目公司需要由政府授权，按照公司化方式独立运作，负责设计、融资、建造和运营等，向政府、企业提供服务或产品并收取费用。该模式优势在于能够节约政府部门的项目建设成本，实现建设资金筹集，同时启用了专业化建设团队，项目管理方式灵活多样，在项目设计、建设和运营中效率较高。

4.4.2 三类常见运营模式，运营内容逐渐多元化

运营主体选择：指具体负责智算中心投入建设使用后的运营服务机构。

"投-运"一体化模式：项目投资方直接设立实体运营公司，全权负责算力服务与生态服务的运营。团队涵盖运营部门、营销人员、技术支持工程师等多元角色，共同推动算力建设。

"投-建"合作模式：投资方与承建方联手成立新公司，专责算力运营和对外服务。此模式实现双方运营风险共享，确保专业性与高产出。尤其针对智算中心后期维护的技术门槛，更显其优势。

"建-运"一体化模式：承建方设立专业运营公司，全权负责算力管理和对外服务。为降低承建方的经营风险，政府可提供运营补贴。为确保公司合规经营，政府将对其算力利用率等关键指标进行评估。收益方面，运营公司与政府部门共享利润。

服务领域和内容日趋丰富多元。1）服务对象：涵盖产业发展、科学研究、公共服务等。2）服务内容：数据、算力、算法、生态服务一应俱全。

图11：智算中心服务类型和内容逐渐多元化

5 人工智能计算中心面临的新形势和新需求

5.1 人工智能计算中心需要适应人工智能“大模型+大数据+大算力”发展的新形势智算中心能够促进人工智能技术在各产业的落地应用，从而带动各个产业的提质增效。农业方面，2022 年《“十四五”全国农业农村信息化发展规划》提出到 2025 年农业生产信息化率达到 27%的目标，智算中心可以提供数字农业专有算法，为农业生产提供强有力的辅助，助力农业生产信息化目标的达成。工业方面，智算中心可以为工业生产的多个场景提供算法和算力支持，提高生产效率。生活服务业方面，智算中心可以为电子商务、智能家居、新零售、智能驾驶等应用场景提供信息技术支撑，带动产业智慧化升级。此外，智算中心也可以为新业态提供基础算力支撑，带动智能网联汽车、元宇宙、数字交易等新业态的发展。

经济效益方面，智算中心将助力人工智能技术带动相关产业规模快速增长。《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》提出目标，到 2025 年，人工智能核心产业规模超过 4，000 亿元，带动相关产业规模超过 5 万亿元；到 2030年，人工智能核心产业规模超过 1 万亿元，带动相关产业规模超过 10 万亿元。据IDC 及浪潮信息预测，2020 年至 2030 年我国人工智能核心产业规模的年均复合增长率达 20.9%、带动相关产业规模的年均复合增长率达 25.9%。智算中心可为人工智能技术的落地提供基础算力支持，带动相关产业增长。

图12：2020-2030 人工智能核心产业规模与带动相关产业规模预测

图13：人工智能计算中心项目经济效益

智算中心在社会效益方面具有巨大潜力，它能够整合各方优势，推动城市数字化转型。作为公共算力基础设施的提供者，智算中心同时具备产业“聚合器”和“孵化器”的功能，有效促进人才、资金、技术和数据等要素的协同发展。通过搭建跨行业领域的沟通平台，智算中心整合政府、企业和研究院所等多主体的优势，推动更多AI应用场景落地。此外，智算中心已成为构建智慧城市的基础设施，为社会治理、智慧安防和移动支付等城市数字化转型的各个方面提供广泛服务。

图14：人工智能计算中心项目社会效益

图15：智算中心服务的智慧城市应用领域

目前我国各行业智能化水平较低，需要降低人工智能应用门槛。据中国科学技术信息研究所等发布的《人工智能计算中心发展白皮书 2.0》，目前我国 85%以上的人工智能算力集中在互联网、公安行业，在教育、医疗、养老、环境保护、城市运行、司法服务、交通、能源、制造等领域还没有得到深度应用，对公共服务、生产、分配交换等社会治理、经济活动各环节的智能化水平提升作用仍待提高。未来通用性大模型的开放可以加快行业模型开发速度，实现应用场景的快速复制。各地也可结合自身资源禀赋，基于大模型结合本地优势产业，打造符合当地特色的产业应用。

5.2 人工智能计算中心需要符合国家“双碳”目标的新要求

近年来算力基础设施的能效指标日渐严格。近年来国务院、工信部等多部门陆续出台文件，不断规范数据中心的能耗管理和 PUE 值。据国家信息中心发布的《智能计算中心创新发展指南》，目前对新建大型、超大型数据中心的 PUE 要求已从2017 年的 1.5 降至 2021 年的 1.3 以下，国家枢纽节点平均 PUE 更是要求进一步降到 1.25 以下。“东数西算”工程要求东部地区 PUE 目标不超过 1.25，西部地区不超过 1.2，能效指标更加严格。

图16：国家和地方政策对大型算力基础设施 PUE 值要求演变

智算中心可以通过发展节能技术、算力调度等方式降低能耗，满足低碳发展要求。近年来，得益于数据中心建设的统筹规划及制冷、供电技术的不断改进，智算中心的平均 PUE 值已经有了较大改善。据中国科学技术信息研究所等发布的《人工智能计算中心发展白皮书 2.0》，2013 年以前，全国对外服务型数据中心平均PUE 在 2.5 左右，而到 2019 年底，全国对外服务型数据中心平均 PUE 近 1.6，实现质的飞跃。未来，智算中心建设可以着重发展高制冷效率的液冷技术降低制冷能耗，并通过建设人工智能算力网络实现算力调度，继续提高算力设备使用效率。

6 华为昇腾：国产 AI 算力标杆，国内智算中心建设的核心力量

全栈 AI 软硬产品，覆盖“端边云”。昇腾计算产业凭借着以昇腾 AI 处理器为核心，通过系列硬件和基础软件构建全栈 AI 计算基础设施，为各行各业赋能。昇腾 AI 基础软硬件平台包含华为 Atlas 系列硬件及伙伴自有品牌硬件、异构计算架构 CANN、全场景 AI 框架昇思 MindSpore、昇腾应用使能 MindX、一站式开发平台 ModelArts 和统一工具链 MindStudio 等。在硬件方面，包括模块、标卡、小站、服务器、集群等产品形态；在软件层面，包括异构计算架构、AI 框架、应用使能、全流程开发工具链等产品。

图17：昇腾软硬产品

6.1 硬件：打造以昇腾为核心的 AI 算力底座

"昇腾310处理器：一款人工智能边缘计算与移动设备的理想选择，专为低功耗场景打造。采用先进的12nm工艺制造，实现仅8W的超低功耗。半精度（FP16）算力高达8TFLOPS，整数精度（INT8）算力更达16TOPS，性能卓越。同时，内置16通道全高清视频解码器，满足多元化需求。昇腾310，让AI无处不在！"

2）昇腾 910 处理器：该芯片计算密度大，领先全球，相比于同时代的英伟达 Tesla V100 GPU 还要高出一倍，其主要应用于云端，可以为深度学习的训练算法提供强大算力。在算力方面，昇腾 910 表现非常出色，半精度（FP16）算力可达 320TFLOPS，整数精度（INT8）算力可达640TOPS，功耗只有 310W，同时采用了 7nm 先进工艺进程，支持 128 通道全高清视频解码。从算力上看，昇腾 910 和英伟达 A100 性能基本上相当。

图18：昇腾 310 关键特性

图19：昇腾 910 关键特性

表3：主流芯片特性对比

华为昇腾，集超强算力推理与训练于一身。融合通用处理器、AI核心、编解码技术，轻松安装于服务器上。为数据中心注入强大动力，实现卓越运算与模型支持。

推理卡系列：涵盖Atlas 300V视频解析卡、Atlas 300V Pro视频解析卡、Atlas 300I Pro推理卡以及Atlas 300I Duo推理卡。值得一提的是，Atlas 300I Duo推理卡在特定配置下，其整数精度（INT8）性能高达280TOPS，半精度（FP16）算力也能达到140TOPS。

优化后：2）训练卡：我们主要使用 Atlas 300T Pro 9000型号和 Atlas 300T A2 训练卡，它们被广泛应用于智慧城市、交通、园区、金融等众多AI领域。

表4：各类标卡特性

昇腾AI服务器，行业性能翘楚，拥有超强算力。专为中心侧AI推理及深度学习模型开发训练打造，引领未来科技潮流。

Atlas 800推理服务器（型号3000）以其卓越算力和高效能效脱颖而出。其最大特色在于，可容纳8个Atlas 300I/V Pro，赋予强大的实时推理能力。这款服务器广泛应用于中心侧AI推理场景，展现出无可匹敌的优势。

Atlas 800推理服务器（型号3010）具备灵活配置，适应各种负载需求。其最大支持7个Atlas 300I/V Pro，广泛应用于中心AI推理场景。

Atlas 800训练服务器（型号9000）以其高算力密度等特性脱颖而出。搭载4颗鲲鹏920芯片，这款服务器在深度学习模型开发和训练领域有着广泛应用。无论是智慧城市、智慧医疗，还是天文探索、石油勘探等需要大量计算的行业，它都能胜任。

Atlas 800训练服务器（型号9010）拥有卓越的算力密度特性，能提供2.24PFLOPS的FP16算力。这款服务器广泛应用于深度学习模型的开发和训练，是您理想的选择。

5）Atlas 800T A2训练服务器：高速带宽，双向互联高达392GB/s，是深度学习模型开发和训练的理想选择。6）Atlas 500 Pro智能边缘服务器：易于部署维护，支持云边协同，最大可搭载3张Atlas 300I/V Pro推理卡，单卡功耗仅72W。充分利用鲲鹏架构的多核低功耗优势，广泛应用于各种边缘场景。

表5：各类服务器特性

华为昇腾，领跑人工智能计算中心等高算力场景。我们构建了卓越的训练集群，涵盖Atlas 900 PoD（型号：9000）、Atlas 900 A2 PoD、Atlas 900 AI 集群三大产品，广泛应用于深度学习模型的开发与训练。

Atlas 900 PoD（型号：9000）以其强大的性能引领科技潮流。它提供高达20.4PFLOPS的FP16算力，能效比更是惊人，达到20.4 PFLOOPS/46 kW。搭载32颗鲲鹏920处理器，全节点100G网络互联，让应用加速更高效。Atlas 900 PoD，为您开启全新计算时代。

Atlas 900 A2 PoD：拥有惊人的25.6/24PFLOPS FP16算力，更可升级至3.2EFLOPS。全节点200G网络互联，实现25.6 PFLOPS/47.5kW的超高能效比。其极致算力密度、卓越的A级能效以及简洁的部署流程，无不彰显其卓越性能。

Atlas 900 AI，其强大的计算力高达256P~1024P FLOPS FP16，媲美50万台顶级PC。这股力量将助力人类更深入地探索宇宙奥秘、精准预测天气和高效勘探石油，同时加速自动驾驶的商业化进程。

推出昇腾AI一体机，这是国内AI软硬件技术的巅峰之作，以华为昇腾AI基础软硬件平台为基石，携手国内顶尖AI厂商共同打造。各厂商纷纷推出合作款昇腾一体机，应用领域从科研逐步拓展至AI全场景及细分领域模型落地。昇腾AI一体机，引领国内AI技术的新高峰！

在2023年春季，华为昇腾联手华鹏振宇，为高校及科研机构精心打造了AI训练开发一体机。此设备集AI算力、平台软件、开发框架、组件与存储于一体，实现了高效融合，奠定了强大的算力底座基础架构。

从2023年8月开始，国内顶级AI大模型制造商如云从科技、科大讯飞、智谱AI等，联手推出昇腾一体机。此一体机的应用范围已全面覆盖AI全场景。随后，医渡科技、安恒信息等企业也将采用昇腾一体机，实现自身垂类模型的落地应用。

表6：国内重点昇腾一体机发布时间轴

6.2 软件：构建完整的底层架构

6.2.1 CANN：类似 CUDA 的计算架构

CANN 是一种异构计算架构，功能类似英伟达 CUDA。CANN 位于计算资源层和应用层之间，即芯片使能层，实现了在高性能计算硬件和 AI 应用之间架起一座桥梁。部署在昇腾服务器，包含统一的编程语言、统一网络构图接口、高性能计算引擎以及算子库。通过 AscendCL 对外提供 Device 管理、Context 管理、Stream管理、内存管理、模型加载与执行、算子加载与执行、媒体数据处理等 API，帮助开发者实现在 CANN 平台上进行深度学习推理计算、图像预处理、单算子加速计算。在离线推理场景和训练场景都有应用。

CANN，释放AI硬件的极致性能。其高性能算子库和调优引擎，为神经网络的快速部署提供坚实支撑。深度学习框架构建的模型，由众多计算单元——算子构成，这些算子承载着特定的计算逻辑，成为加速神经网络的基础与核心。CANN不仅支持超过1400个高性能算子，更提供900多种优选模型，覆盖了80%的DSL算子。相较于业界其他产品，其DSL算子的开发效率提升了70%。

是这些丰富的算子，构筑了强大的算力基石。同时，CANN引入了新一代智能调优工具AOE，替代了繁琐的手动优化步骤，降低了调优的门槛，并显著提升了效率。以ResNet50网络为例，利用AOE进行调优的效率较上一代工具提升超过一倍，性能提升更是超过100%。在CANN 6.0版本中，模型迁移成功率高达90%。

图20：CANN AI 异构计算架构

CANN 在各领域深受认可。

在学术领域，2022年3月，我们的CANN AI论文PLGAN在CVPR上大放异彩。接着在5月，我们荣获“软件行业示范案例”的殊荣。到了12月，我们在第八届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛中，凭借基于昇腾算力及CANN的创新应用，成功斩获“互联网+”国赛金奖。

2）在科研领域方面：分子动力学模拟服务在 CANN 的助力下成功商用，AI 预测性能达到现有产品的 1.5+倍，可预测规模较传统方法提升 10000+倍，为光伏材料、新能源电池、半导体材料研究带来巨大的商业应用价值。此外，昇腾 AI 平台端到端使能蛋白质结构预测基于 CANN进行多维度性能优化，使得 AI 预测效率较 Baseline 提升 2+倍，同时具备长序列推理能力，2022 年底已支持 3800+长度的蛋白质氨基酸序列，达到业界领先水平。

6.2.2 MindSpore：全场景 AI 深度学习框架

MindSpore 是华为推出的支持云边端灵活部署的深度学习框架。人工智能领域的发展，离不开深度学习框架。从 2012 年以前的 Torch、OpenNN 等原始深度学习框架的发布，到后面形成了 TensorFlow 和 PyTorch 双头垄断，再到现在中国国产框架有了一席之地，深度学习框架市场新品更新不断。2020 年，华为研制的 MindSpore 正式开源，和 TensorFlow、PyTorch、飞桨等框架共同为人工智能领域发力。

图21：昇思 MindSpore 总体架构

MindSpore，一款致力于孵化AI创新算法和应用的工具。在2018年华为全联接大会上，它揭示了人工智能面临的十大挑战，包括长部署周期、高开发成本和技术门槛等问题。为了解决这些问题，昇腾MindSpore专注于实现三大目标：开发友好、运行高效和全场景按需协同，从而有效降低开发门槛。让我们一起探索MindSpore带来的无限可能！

深度学习软件框架，如昇思MindSpore，可助程序员从繁复编程中解脱，专注于AI算法的优化与创新。作为新一代全场景AI框架，MindSpore不仅具备图算融合、分布式并行和企业安全可信等特性，更实现模型训练、推理至全场景部署的无缝对接。

图22：支持全场景统一推理，大幅提高部署效率和推理性能

MindSpore 在全球 AI 框架使用率方面处于第一梯队。根据 Omdia 的调研数据，在社区活跃度方面，MindSpore 以 11%的占比，排名第四；在中国开发者心中，MindSpore 在国产框架中认知度排第一，全球框架中认知度排第三。在人工智能框架使用率方面，TensorFlow、PyTorch、昇思 MindSpore 和飞桨合计占了 86%的市场份额，其中，MindSpore 以 11%的占比在全球框架里排名第三，逆势进入了 AI 框架的第一梯队。

图23：中国开发者主流人工智能框架使用率排名

6.2.3 MindStudio：面向开发者的全流程开发工具链

MindStudio，全流程开发利器。我们提供一站式的工具链，让开发者在安装部署、模型训练、推理、算子开发、应用开发、调试调优到部署的全过程中，无需切换工具，高效完成端到端开发。简单易用的开发工具，显著降低开发门槛。MindStudio，你的训练和推理场景的最佳伙伴。

推理场景：昇腾模型压缩工具MindStudio，采用独特智能算法，推理速度提升约47%，实现效率飞跃。

图24：MindStudio 开发流程

6.3 生态：打造国内领先的生态伙伴体系，为千行百业注入新动力

华为坚持“硬件开放、软件开源、使能伙伴、发展人才”生态战略，截至 2023年 7 月 6 日，昇腾 AI 开发者已经超过 180 万，合作伙伴超过 1200 家，行业 AI解决方案认证超过 2500 多个。昇腾生态伙伴包含整机硬件伙伴、IHV 硬件伙伴、应用软件伙伴、一体机解决方案伙伴以及生态运营伙伴五大类。其中，整机硬件伙伴有 13 家、IHV 硬件伙伴有 6 家、软件伙伴大约 1200 家，以萨技术是其一体机解决方案伙伴，极视角科技以及中软国际是其生态运营伙伴。

华为与宝德、华鲲振宇、神州数码等主流厂商联手，在昇腾计算整机硬件领域深化合作。我们专注于服务器产品，共同塑造适应产业发展的创新解决方案。

图25：整机硬件伙伴

以黄河信产为例，该公司专注于鲲鹏系列通用计算和昇腾系列AI计算的服务器、微型计算机以及软硬一体化解决方案。黄河信产与生态伙伴紧密合作，共同推动计算生态的创新。其产品包括Huanghe OceanAI 900H训练服务器、Huanghe OceanAI 800H推理服务器、Huanghe OceanAI 500 Pro智能边缘服务器等。

表7：黄河信产相关产品参数

IHV硬件联盟新晋成员包括凌华科技、研扬科技、研华科技、飞途、东声智能和全爱科技等6家业界巨头。这些合作伙伴将基于华为昇腾部件，打造自有品牌硬件产品并投入市场销售。

表8：IHV 硬件伙伴相关产品参数

图26：IHV 硬件伙伴

3）应用软件伙伴：华为昇腾携手伙伴，共同开发、销售基于昇腾服务器、智能小站等创新产品的自有知识产权应用程序和垂直细分应用。主要为数字政府和制造行业提供服务，加速技术创新与产业升级。

图27：应用软件伙伴

以萨技术，华为昇腾的唯一一体机解决方案伙伴，依托昇腾系列产品，精心打造了“以萨智慧交通”与“以萨智慧城市”两大创新解决方案。

华为昇腾联手极视角科技和中软国际，共创生态运营新篇章。极视角依托昇腾产品，打造“智慧城市”解决方案，便捷部署、一键安装，一站式管理且保障数据安全；中软国际荣登中国软件百强前15，深耕昇腾算力合作、方案构建及运营领域。携手共进，共创辉煌！

华为开发者官网全面开放多生态、多领域能力，利用华为技术底座和开放能力，集结了各种开发平台和工具套件。我们全面开放人工智能、数据库、物联网、云原生、HarmonyOS、HMS、鲲鹏、昇腾等领域的技术能力。同时，我们还精选华为各生态领域的顶级赛事，向开发者展示我们在各产业领域取得的技术成果，鼓励他们探索前沿技术。

华为为满足企业、高校和个人等各类开发者需求，精心打造了多元化的线上线下活动。从线上研讨到线下沙龙，从技能培训到产品体验，我们致力于提供全方位的支持。借助华为强大的产品实力和丰富的学习资源，助力开发者在云端实现项目落地，助力企业拓展生态商机，共同推动产业繁荣。此外，华为还推出了30+个跨领域的开发者计划，汇聚全球优秀开发者，共同成长。加入华为，共创美好未来！

华为针对企业、个人和高校，提供全方位的支持。我们致力于帮助开发者在开发、推广和变现等环节取得成功，助力全球开发者成长，加速开发者生态的成熟发展。我们打造一站式开发者服务，围绕开放能力、学习赋能、应用构建、商业变现和服务支持等方面，全新升级的开发者官网覆盖了产品、活动、program、社区、学堂和支持菜单。这样，开发者可以根据自身兴趣和目标快速检索获取相关产品服务。

图28：昇腾相关的开发者计划

"昇腾万里伙伴计划"是一项全新启动的计划，依托昇腾AI基础软硬件平台，为伙伴、开发者、高校、初创企业等提供全面的培训、技术、营销和市场支持。

伙伴合作计划：根据伙伴的技术和市场能力，以及业绩贡献，将伙伴分为四个等级：注册级、认证级、领先级和优先级，享有不同权益。

"携手国内‘双一流’高校，共建AI人才库。无论您拥有AI学院、研究院，还是独立AI学科，均可参与我们的AI人才培养计划，共创未来科技辉煌！"

"4）创业助推计划：涵盖孵化、成长与云腾三大阶段，助力企业腾飞。随着与Atlas AI计算解决方案的深度融合及拓展，进入成长与云腾阶段，享受更丰厚支持。优先向合作伙伴与客户推荐，共创辉煌。"

图29：昇腾万里伙伴计划

华为依托其强大的硬软件产品，推出了一系列AI解决方案。这些方案已在人工智能计算、能源、金融等众多行业广泛应用，并创造了卓越的行业价值。

AI计算中心，为产业集群注入强大动力。我们提供从底层芯片算力到顶层应用的全栈人工智能能力，构建"一中心四平台"，实现政府、产业、学术与应用场景的无缝对接。以此推动区域乃至全国的AI产业集聚，促进政产学研用的协同创新。

图30：AI 计算中心的“四平台”发展模式

6.4 核心地位：昇腾是国内智算中心建设的核心力量

昇腾提供全方位AI智算中心解决方案，深度满足各需求方。我们精心设计的方案包括全栈、云及轻量化三种规模，旨在适应不同行业和客户需求。昇腾AI计算中心，让AI应用更简单，助力企业智能化升级。

全栈AI计算中心方案：满足全栈建设需求的智能计算中心，提供丰富算力选择，实现LO-L3全程交付。融合应用驱动的多元算力，创新高密度硬件架构，实施应用感知的存储与计算协同能效管理，实现全栈性能倍增。

2）云AI计算中心：为需求硬软件平台的智能计算中心提供一站式解决方案，整合Atlas硬件和华为云HCSO（ModelArts）软件。我们致力于为客户提供高效、可复用的AI模型开发平台，以大幅度节省数据处理阶段的人力投入，提升70%的标注效率。此外，我们的图像分类AI训练性能业界领先，达到4.5倍；推理性能更是高达1.8倍，助力客户快速实现业务价值。

"轻量化AI计算中心解决方案：专为软件平台量身打造，聚焦行业特性的智能计算中心。携手MindX DL，我们为您提供行业专属的深度学习平台，简洁的web界面，一键安装部署，操作简易，仅需5-10步，即可轻松完成训练。"

图31：三种不同规模的 AI 计算中心解决方案

昇腾AI在应用层面表现出色，广泛适应各种场景。以鹏城云脑Ⅱ为例，其依托Atlas 900 AI集群为底座，结合AI集群软件，打造出可自由扩展至E级算力的AI计算系统。该系统通过多元化的异构计算平台、多源算法平台和多态智能应用，为AI重大应用的模型训练和推理提供强大支撑。无论是自动驾驶、城市大脑、智慧医疗、智慧交通、语音识别还是自然语言处理等领域，都能发挥出其独特优势。

图32：昇腾计算产业生态

华为昇腾，作为国内政府主导的智算中心建设的核心力量，正推动我国超大规模预训练模型的快速发展。随着算力需求的持续攀升，人工智能计算中心的建设也呈现出快速增长的态势。这些由政府统筹建设的AI计算中心，主要采用国产通用处理器和AI加速器技术，以华为昇腾、寒武纪思元等国内AI芯片为主力。目前，华为昇腾已成功签约多个智算中心建设项目，包括重庆、武汉、西安等城市已经建成并投入运营的AI计算中心，以及正在陆续规划中的多个项目。

表9：华为部分昇腾智算中心情况梳理

6.5 全面赋能：由智算中心到城市智能中枢，昇腾全面赋能城市 AI 发展

面向数字政府的城市智能中枢解决方案，旨在推动数字政府的智能化跃升，使城市运行更高效、更智慧。我们将底层AI算力所需的基础软硬件、智能调度能力的软件平台以及各类AI软件算法进行整合，构建统一的底座。以此为基础，我们为政府各委办局提供标准化接口，发布AI服务。最终，各委办局通过调用这些服务，满足各类城市治理和智慧服务的应用需求。

城市智能中枢方案有三大亮点：

1）全栈 AI 自主创新：支撑打造可持续具备韧性的智慧城市人工智能生态；

走进智能时代，城市的智慧治理必须克服诸多挑战，给出合理的解决方案：

图33：城市智能中枢方案组网架构

城市智能中枢方案应用场景丰富，具有重要价值。以几个典型应用场景为例：

水务方面：我们拥有高达85%以上的水尺识别率，能精准识别仅占屏幕5%的漂浮物。此外，我们还支持对各种不文明行为的智能识别，包括洗拖把、洗衣、扔垃圾和倒泔水等。我们的技术能准确识别远距离的小目标，以及游泳、船只入侵、人员入侵等多种场景，算法准确率超过80%。

3）市监方面：视频智能分析，解决人力不足问题。

表10：城市智能中枢应用场景

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