2022 年 7 月 15 日——领先的 IT 基础设施解决方案提供商浪潮信息发布了新委托的 IDC 白皮书《2021-2022 年全球计算指数评估》 。本白皮书考察了数字经济和计算能力之间的相关性影响。数据显示，15个重点国家的计算指数平均每提高1个百分点，国民数字经济和GDP将分别增长3.5‰和1.8‰。这种相关性意味着国家及其经济体在数字经济时代不断提升其计算能力的重要性。

全球数字经济持续稳定增长。算力作为数字经济时代的关键生产力因素，已经成为数字经济发展的核心支撑和驱动力。本白皮书表明，一个国家或地区增加对计算能力的投资可以带来经济增长，并且这种增长具有长期的乘数效应。当计算指数超过40点时，计算指数每上升1点，对GDP的影响将增加1.5倍，而当计算指数大于60时，这种影响将增长到3倍。

从国家排名来看，大部分国家的算力得分都有所提高。评估结果显示，美国和中国分别以77分和70分位列前两名。上升国家的得分在40-55分之间，包括日本、德国、英国、法国和其他7个国家。得分低于40分的是创业国家，包括印度、意大利、巴西等6个国家。

从行业排名来看，全球算力排名前5的行业分别是互联网、金融、制造、电信和政府。这些行业正在加大对人工智能的投资，已经在计算能力上进行大量投资的行业也在投资新兴技术。尤其是互联网行业，积极拥抱新兴技术，计算能力领先世界。金融业正在加速使用人工智能来支持业务创新和发展。制造业的数字化转型正以更多的智能制造推进，推动数字化工厂的建设。

从算力来看，人工智能和边缘计算已成为市场增长的重要力量。白皮书显示，从15个国家的综合来看，人工智能的支出已从2016年的9%上升到总算力支出的12%。预计到2025年将达到25%。边缘计算作为一种平台化技术，为5G、物联网、机器人、人工智能等新兴技术提供重要承载能力。未来五年，全球对边缘算力的投资增速将远超核心算力。到2025年，全球边缘计算服务器支出的比例将增加到服务器总支出的24.9%。

数字经济与实体经济双双加速发展，算力对于产业转型和国家竞争力的价值已得到全球认可。白皮书鼓励各国加大对算力基础设施的投入，加强算力国际合作和共享发展。

全球算力指数评估分析横跨六大洲的15个国家，从算力、算力、应用水平和基础设施支持四个维度综合评价各国算力水平。白皮书从统计数据和经济理论的角度，总结出算力对经济增长影响的九大核心观点。

核心观点

洞察一：算力是数字经济时代生产力的核心

平均而言，15个重点国家的计算指数每提高1个百分点，国民数字经济和GDP将分别增长3.5‰和1.8‰。

算力指标模型由计算能力、计算效率、应用水平和基础设施支持四个维度组成。算力反映了国家对算力投资的总体水平和重点。计算效率反映了计算能力的利用水平。应用层面旨在考虑人工智能、物联网等新兴技术应用对一个国家算力的推动，体现未来算力发展的潜力。基础设施支持旨在考虑一个国家未来计算能力发展的可持续性。

洞见二：全球投资加速，德国位列Top 5

评估结果显示，美国和中国分列第一和第二，处于全球领先地位。过去一年，在数字化转型需求的推动下，德国的算力水平迅速提升，跻身全球前五。

领先国家与初创国家之间的差距正在拉大，初创国家与新兴国家的国家计算指数平均分差距正在缩小。

洞见3：AI算力体现一个国家的前沿算力

纵观这 15 个国家，AI 算力支出已从 2016 年的 9% 增加到总算力支出的 12%，预计到 2025 年将达到 25%。

专用芯片和AI服务器成为市场焦点。欧洲占全球人工智能计算市场的 14.7%，全球排名第三。

世界各国都在加大人工智能的力度。日本推出了“跨部委战略创新促进计划（SIP）第二阶段”。法国已启动人工智能国家战略，追加投资 22 亿欧元。该战略还明确了人工智能在医疗、环境、交通和国防四个领域的应用。

洞见4：加速数字化技术与垂直行业深度融合优化创新应用场景

全球行业算力排名Top 5：互联网、金融、制造、电信、政府。投资计算能力的行业也会投资新兴技术的应用。其中，互联网、金融、制造业处于算力和AI投资的前列。

金融加快智能平台建设，提升风险管控能力。人工智能的使用主要集中在智能客服和风险管理两个方面。智能客服语音识别率从平均55%提升到85%以上。

制造业积极推进数字化工厂建设。它是世界上算力水平最高的传统产业之一，是物联网和机器人两大新兴技术投入最大的产业。德国拥有雄厚的工业基础，在全球工业数字化转型中发挥着引领作用。

电信在内部利用算力优化其BSS系统以增加客户粘性，并优化其OSS系统以提高运维效率。对外，为智慧交通、智慧零售、车联网、游戏娱乐、AR/VR应用等增值业务提供支持。

洞察 5：人工智能计算加速数据发现和创新

在农业领域，人工智能技术用于分析地图以识别作物的问题区域以优化产量。

在医学领域，人工智能技术被应用于遗传综合征、肺癌和乳腺癌、创伤后应激障碍等多种疾病的治疗和诊断，人工智能技术用于精准解读医学影像，辅助医生精准从大量的 X 射线照片中诊断乳腺癌和肺结核，并使用组织切片的图像识别和破译疾病的迹象。

在科研领域，人工智能计算辅助疫苗和药物研发进行靶点选择与验证、化合物筛选与优化等研发环节，从传统的“人工试错”转变为计算辅助模式，最大限度地提高缩短研发周期，加快有效药物投入使用进程。利用人工智能研究蛋白质折叠的结构以及抗菌素耐药基因的检测和鉴定也成为主要研究领域。

人工智能计算加速疑似病例基因测序分析，显着缩短疑似病例基因测序分析时间，显着缩短接触者追踪时间。

洞见 6：采用新兴技术是未来 IT 支出的核心驱动力

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。

2020年，美国和中国在人工智能应用的总支出方面位居前列，分别以27.9%和34.7%的高增长率位居前列，预计未来五年这一势头将持续。德国在物联网和区块链上的支出也在快速增长，推动该国计算应用水平跃升 16.1%。

洞见七：海量模型加速传统行业智能化转型

微调大规模预训练模型，服务于特定的下游 AI 任务已成为行业共识，赋能各行各业，并在法律、医疗、教育等领域带来积极影响。

世界各地的人工智能公司都在积极开发和商业化大规模预训练模型的技术。在美国，OpenAI、谷歌、微软、Facebook等机构已经形成了GPT-3、Switch Transformer、MT-NLG等数千亿或数万亿参数的大型模型。

浪潮的元 1.0 是一个拥有 2457 亿个参数的海量模型，已经在超过 5TB 的数据集上进行了训练。

洞察八：边缘计算已成为推动全球企业基础设施市场增长的重要力量

未来五年，边缘计算能力的投资增长速度将远快于核心计算能力。到 2025 年，全球在边缘计算服务器上的支出将占服务器总数的 24.9%。

欧洲国家和公司将边缘计算视为整个欧洲数字化转型的关键驱动力。近 30% 的欧洲公司计划在未来两年内开始使用边缘计算技术。运输/物流、制造和能源将成为主导产业。

洞察九：算力向绿色演进

业界正在实施多种措施来减少数据中心的碳排放，包括使用液冷等技术提高散热效率，引入风电和太阳能等新能源技术，通过人工智能升级运维管理流程/ ML技术，采用新的芯片架构，实现更高的单位功耗计算能力输出。

IDC 认为，液冷解决方案将在数据中心市场得到更广泛的应用，到 2023 年，至少 40% 的数据中心高计算能力系统将配备液冷技术解决方案。

液冷技术可分为直接液冷和浸没冷却两大类。冷板液冷是直接液冷解决方案的主要形式。受益于基于现有冷却系统和数据中心基础设施的成本效益和可扩展性，直接液体冷却解决方案将在数据中心市场得到更广泛的应用，尤其是企业用户。

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