2025-2031年中国算力行业发展全景监测及投资策略研究报告
算力
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2025-2031年中国算力行业发展全景监测及投资策略研究报告

发布时间:2024-10-09
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《2025-2031年中国算力行业发展全景监测及投资策略研究报告》由华经产业研究院研究团队精心研究编制,对算力行业发展环境、市场运行现状进行了具体分析,还重点分析了行业竞争格局、重点企业的经营现状,结合算力行业的发展轨迹和实践经验,对未来几年行业的发展趋向进行了专业的预判;为企业、科研、投资机构等单位投资决策、战略规划、产业研究提供重要参考。

本研究报告数据主要采用国家统计数据、海关总署、问卷调查数据、商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局,部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据,企业数据主要来自于国家统计局规模企业统计数据库及证券交易所等,价格数据主要来自于各类市场监测数据库。

报告目录

第一章算力产业相关概述

1.1 算力基本介绍

1.1.1 算力概念界定

1.1.2 算力的分类

1.1.3 算力的衡量

1.2 算力产业发展特征

1.2.1 高能化

1.2.2 多样化

1.2.3 泛在化

1.2.4 绿色化

1.2.5 产业化

第二章2020-2024年全球算力产业发展状况分析

2.1 全球算力指数评估分析

2.1.1 算力指数评估

2.1.2 算力发展水平评估

2.1.3 算力的经济影响

2.1.4 算力发展行动建议

2.2 全球算力发展现状分析

2.2.1 算力规模现状

2.2.2 算力产业分析

2.2.3 算力技术进展

2.2.4 算力发展价值

2.2.5 算力竞争格局

2.2.6 各国算力水平

2.3 全球主要国家算力资源创新应用政策分析

2.3.1 美国

2.3.2 日本

2.3.3 欧盟

2.3.4 英国

第三章2020-2024年中国算力产业发展状况全面分析

3.1 中国算力产业相关政策分析

3.1.1 全国政策

3.1.2 地方政策

3.2 中国算力产业发展运行状况

3.2.1 算力发展环境

3.2.2 算力规模现状

3.2.3 算力供需水平

3.2.4 算力应用现状

3.2.5 算力经济地位

3.2.6 算力企业动态

3.2.7 算力产业主要短板

3.2.8 算力产业发展机遇

3.3 中国算力发展指数评估

3.3.1 指标建立依据

3.3.2 指标体系建立

3.3.3 算力发展指数

3.3.4 算力综合分指数

3.3.5 算力质效

3.3.6 算力存力分指数

3.3.7 算力性能分指数

3.3.8 算力运力分指数

3.3.9 算力发展指数与经济的关系

3.4 中国数字经济一线城市算力建设状况分析

3.4.1 算力建设优势条件

3.4.2 算力建设制约因素

3.4.3 算力建设思路分析

3.4.4 算力建设的突破口

3.5 中国算网协同发展及影响分析

3.5.1 算网协同发展历程

3.5.2 算网协同产业实践

3.5.3 对算力产业带来的影响

3.5.4 算网协同发展建议

3.6 中国算力产业发展对策分析

3.6.1 引导基础设施布局

3.6.2 促进核心技术研发

3.6.3 提升计算产品供给

3.6.4 优化网络数据服务

3.6.5 强化算力行业赋能

3.6.6 推进一带一路建设

3.6.7 其他发展策略分析

第四章中国八大算力枢纽布局状况分析

4.1 八大算力枢纽布局总析

4.2 京津冀枢纽

4.2.1 京津冀枢纽定位布局

4.2.2 京津冀枢纽数据中心发展现状

4.2.3 京津冀枢纽数据中心盘点

4.2.4 京津冀枢纽节点的独特优势

4.2.5 京津冀枢纽建设正式启动

4.2.6 张家口数据中心集群介绍

4.2.7 天津市算力资源创新应用分析

4.3 长三角枢纽

4.3.1 长三角枢纽建设定位

4.3.2 长三角枢纽发展规划

4.3.3 芜湖数据中心集群介绍

4.3.4 长三角生态绿色一体化发展示范区集群介绍

4.4 粤港澳大湾区枢纽

4.4.1 粤港澳大湾区枢纽建设定位

4.4.2 粤港澳大湾区枢纽建设的战略需求

4.4.3 粤港澳大湾区枢纽节点的建设方向

4.4.4 粤港澳大湾区枢纽的产业前景展望

4.4.5 粤港澳大湾区枢纽部署推动数据中心集群方案编制

4.4.6 韶关数据中心集群介绍

4.5 成渝枢纽

4.5.1 成渝枢纽建设定位

4.5.2 成渝枢纽相关解释

4.5.3 成渝枢纽建设优势

4.5.4 成都出台算力产业专项政策

4.5.5 天府数据中心集群介绍

4.5.6 重庆数据中心集群介绍

4.6 贵州枢纽

4.6.1 贵州枢纽建设定位

4.6.2 贵州枢纽发展优势

4.6.3 贵州枢纽准备状况

4.6.4 贵州枢纽发展机遇

4.6.5 贵州枢纽发展措施

4.6.6 贵安数据中心集群介绍

4.7 甘肃枢纽

4.7.1 甘肃枢纽建设定位

4.7.2 甘肃枢纽准备状况

4.7.3 甘肃枢纽推进策略

4.7.4 甘肃枢纽相关规划

4.7.5 庆阳数据中心集群介绍

4.8 宁夏枢纽

4.8.1 宁夏枢纽建设定位

4.8.2 宁夏枢纽准备状况

4.8.3 宁夏枢纽建设要求

4.8.4 宁夏枢纽建设方案

4.8.5 宁夏枢纽发展举措

4.8.6 中卫数据中心集群介绍

4.9 内蒙古枢纽

4.9.1 内蒙古枢纽建设定位

4.9.2 内蒙古枢纽发展优势

4.9.3 内蒙古枢纽准备状况

4.9.4 内蒙古枢纽建设状况

4.9.5 内蒙古枢纽发展机遇

4.9.6 内蒙古枢纽面临的挑战

4.9.7 内蒙古枢纽发展建议

4.9.8 和林格尔数据中心集群介绍

第五章2020-2024年中国算力核心产业发展状况分析

5.1 中国算力核心产业规模

5.2 云计算

5.2.1 云计算产业发展特点

5.2.2 云计算产业发展规模

5.2.3 云计算市场竞争格局

5.2.4 云计算服务商业模式

5.2.5 云计算企业典型模式

5.2.6 云计算产业发展前景

5.3 数据中心

5.3.1 数据中心规模分析

5.3.2 数据中心收入状况

5.3.3 数据中心需求状况

5.3.4 数据中心机柜分布

5.3.5 数据中心竞争分析

5.3.6 数据中心低碳发展

5.3.7 数据中心创新发展

5.3.8 数据中心投资规模

5.4 人工智能

5.4.1 人工智能行业发展特点

5.4.2 人工智能市场发展规模

5.4.3 人工智能算力规模分析

5.4.4 人工智能融资情况分析

5.4.5 人工智能企业主体分类

5.4.6 人工智能应用前景广阔

第六章2020-2024年中国算力产业上游核心环节——边缘计算发展分析

6.1 边缘计算基本概念

6.1.1 基本概念

6.1.2 基本特征

6.1.3 原理分析

6.1.4 核心技术

6.1.5 分类情况

6.2 2020-2024年全球边缘计算运行情况

6.2.1 全球布局情况

6.2.2 市场规模分析

6.2.3 市场产品结构

6.2.4 需求领域布局

6.2.5 市场区域分布

6.2.6 行业驱动因素

6.2.7 产业面临的挑战

6.2.8 市场支出预测

6.3 2020-2024年中国边缘计算行业发展概况

6.3.1 行业发展历程

6.3.2 行业政策环境

6.3.3 行业产生原因

6.3.4 产业发展结构

6.3.5 产业分类逐步明晰

6.3.6 服务商市场策略

6.3.7 行业关键技术演进

6.4 2020-2024年中国边缘计算市场运行情况

6.4.1 市场发展规模

6.4.2 市场产品结构

6.4.3 行业关注程度

6.4.4 市场需求分析

6.4.5 应用领域占比

6.4.6 应用场景分析

6.5 2020-2024年中国边缘计算企业发展分析

6.5.1 企业布局状况

6.5.2 企业竞争格局

6.5.3 产业联盟发展

6.5.4 商业模式分析

6.5.5 发展驱动因素

6.6 中国边缘计算行业发展问题及建议解析

6.6.1 边缘计算面临挑战

6.6.2 边缘计算研究思路

6.6.3 政策顶层设计建设

6.6.4 完善理论技术基础

6.6.5 加强技术应用规范

6.6.6 探索行业发展路径

6.7 边缘计算发展前景趋势展望

6.7.1 行业发展方向

6.7.2 技术发展趋势

6.7.3 信息化建设方向

第七章2020-2024年中国算力产业上游基础设施——算力网络建设分析

7.1 中国算力网络发展状况分析

7.1.1 政策形势

7.1.2 产业现状

7.1.3 产业标准

7.1.4 创新状况

7.2 中国算力网络核心技术体系分析

7.2.1 核心技术体系

7.2.2 核心技术构建

7.3 中国算力网络部署方案分析

7.3.1 算力基础设施部署

7.3.2 网络基础设施部署

7.3.3 算力使能层构建

7.3.4 算力网络安全

7.4 中国算力网络技术发展方向

7.4.1 泛在智能的新型算力

7.4.2 以数据为中心的多样性计算架构

7.4.3 光电联动的全光网技术

7.4.4 超低时延驱动的确定性网络

7.4.5 算网深度融合的原创技术

7.4.6 一体化信息基础设施构建

7.4.7 可信共享的算网服务

7.4.8 端到端的绿色低碳技术

7.4.9 能力内生的新安全理念

7.4.10 空天地一体的星云算网

7.5 中国算力基础设施建设面临的挑战和建议

7.5.1 算力基础设施建设面临的挑战

7.5.2 算力基础设施高质量发展的建议

第八章2020-2024年中国算力产业中游制造设备发展状况分析

8.1 半导体设备

8.1.1 市场销售规模

8.1.2 市场需求分析

8.1.3 企业竞争态势

8.1.4 企业产品布局

8.1.5 企业招标情况

8.1.6 市场国产化率

8.1.7 行业发展前景

8.2 服务器

8.2.1 行业发展历史

8.2.2 市场结构分布

8.2.3 整体市场规模

8.2.4 厂商市场份额

8.2.5 区域市场分析

8.2.6 市场竞争格局

8.2.7 市场出货量

8.2.8 行业发展机遇

8.2.9 行业发展趋势

8.3 超级计算机

8.3.1 行业发展历程

8.3.2 市场规模分析

8.3.3 区域格局分析

8.3.4 行业发展前景

第九章2020-2024年中国算力产业下游应用领域发展分析

9.1 智能制造

9.1.1 行业发展历程

9.1.2 行业发展成就

9.1.3 行业发展特征

9.1.4 行业发展经验

9.1.5 行业未来展望

9.1.6 算力赋能制造业数字化转型

9.2 工业互联网

9.2.1 产业增加值规模

9.2.2 产业竞争格局

9.2.3 行业投融资状况

9.2.4 行业创新发展行动

9.2.5 产业发展前景

9.2.6 算力在工业互联网领域的应用

9.3 智慧城市

9.3.1 建设历程

9.3.2 市场规模分析

9.3.3 试点地区数目

9.3.4 企业区域分布

9.3.5 发展水平评估

9.3.6 发展指数排名

9.3.7 技术发展分析

9.3.8 专利信息分析

9.3.9 算力在智慧城市中的应用

9.4 智能交通

9.4.1 产业总体架构

9.4.2 行业发展重点

9.4.3 行业运行情况

9.4.4 市场需求分析

9.4.5 市场竞争情况

9.4.6 市场区域格局

9.4.7 行业投资状况

9.4.8 算力在智能交通领域的应用

9.5 智慧教育

9.5.1 行业扶持政策

9.5.2 教育信息化现状

9.5.3 行业市场规模

9.5.4 市场发展热点

9.5.5 行业应用场景

9.5.6 行业融资现状

9.5.7 行业发展趋势

9.5.8 算力在智慧教育中的应用

9.6 金融产业

9.6.1 行业改革历程

9.6.2 市场规模分析

9.6.3 行业数字化转型分析

9.6.4 算力在金融产业领域的应用

第十章2020-2024年中国算力产业重点企业运营状况分析

10.1 中科曙光

10.1.1 企业发展概况

10.1.2 主营业务分析

10.1.3 业务经营分析

10.1.4 财务状况分析

10.1.5 核心竞争力分析

10.1.6 公司发展战略

10.1.7 未来前景展望

10.2 科大讯飞

10.2.1 企业发展概况

10.2.2 主营业务分析

10.2.3 业务经营分析

10.2.4 财务状况分析

10.2.5 核心竞争力分析

10.2.6 公司发展战略

10.2.7 未来前景展望

10.3 浪潮信息

10.3.1 企业发展概况

10.3.2 主营业务分析

10.3.3 业务经营分析

10.3.4 财务状况分析

10.3.5 核心竞争力分析

10.3.6 公司发展战略

10.3.7 未来前景展望

10.4 中国长城

10.4.1 企业发展概况

10.4.2 主营业务分析

10.4.3 业务经营分析

10.4.4 财务状况分析

10.4.5 核心竞争力分析

10.4.6 公司发展战略

10.4.7 未来前景展望

10.5 寒武纪

10.5.1 企业发展概况

10.5.2 主营业务分析

10.5.3 业务经营分析

10.5.4 财务状况分析

10.5.5 核心竞争力分析

10.5.6 公司发展战略

10.5.7 未来前景展望

10.6 国网信通

10.6.1 企业发展概况

10.6.2 主营业务分析

10.6.3 业务经营分析

10.6.4 财务状况分析

10.6.5 核心竞争力分析

10.6.6 公司发展战略

10.6.7 未来前景展望

10.7 易华录

10.7.1 企业发展概况

10.7.2 主营业务分析

10.7.3 业务经营分析

10.7.4 财务状况分析

10.7.5 核心竞争力分析

10.7.6 公司发展战略

10.7.7 未来前景展望

10.8 神州数码

10.8.1 企业发展概况

10.8.2 主营业务分析

10.8.3 业务经营分析

10.8.4 财务状况分析

10.8.5 核心竞争力分析

10.8.6 公司发展战略

10.8.7 未来前景展望

10.9 首都在线

10.9.1 企业发展概况

10.9.2 主营业务分析

10.9.3 业务经营分析

10.9.4 财务状况分析

10.9.5 核心竞争力分析

10.9.6 公司发展战略

10.9.7 未来前景展望

第十一章中国算力产业投资项目案例分析

11.1 天和防务5G通讯产业园天融大数据(西安)算力中心项目

11.1.1 项目基本概述

11.1.2 项目建设规模

11.1.3 项目效益分析

11.1.4 项目可行性分析

11.1.5 项目影响分析

11.1.6 项目存在的风险

11.2 亚康股份全国一体化新型算力网络体系(东数西算)支撑服务体系建设项目

11.2.1 项目基本情况

11.2.2 项目实施背景

11.2.3 项目投资必要性

11.2.4 项目投资可行性

11.2.5 项目投资测算

11.2.6 项目建设安排

11.2.7 项目经济效益

11.2.8 新增算力中心业务

第十二章中国算力产业发展前景及趋势分析「HJ TF」

12.1 中国算力产业发展趋势分析

12.1.1 加快建设算力基础设施

12.1.2 营造良好算力发展环境

12.1.3 提升产业链供应链竞争力

12.1.4 强化算力应用需求牵引

12.1.5 持续扩大国际合作

12.1.6 其他发展趋势分析

12.2 2025-2031年中国算力产业预测分析

12.2.1 2025-2031年中国算力产业影响因素分析

12.2.2 2025-2031年中国算力市场规模预测

图表目录

图表1:算力按所运行算法和涉及的数据计算类型分类

图表2:全球计算力指数评估体系

图表3:全球计算力指数评估体系

图表4:各国计算力指数及排名

图表5:行业计算力水平评估

图表6:计算力的经济影响

图表7:2015-2024年全球算力规模情况

图表8:2024年全球算力规模分布情况

图表9:2017-2024年美国算力规模情况

图表10:2017-2024年日本算力规模情况

图表11:2023-2024年我国算力服务行业部分相关政策情况

图表12:2023-2024年部分省市算力服务行业相关政策情况

图表13:2020-2024年中国GDP发展运行情况

图表14:2011-2024年中国居民人均可支配收入情况

图表15:2008-2024年中国城镇及农村居民收入及消费支出情况

图表16:2020-2024年中国固定资产投资(不含农户)投资情况

图表17:2020-2024年中国社会消费品零售总额情况

图表18:2020-2024年中国货物进出口总额情况

图表19:2018-2024年中国算力行业市场规模情况

图表20:2015-2024年中国算力需求情况

图表21:2017-2024年中国在用算力中心标准机架数

图表22:2018-2024年中国算力产业应用场景(单位:亿元)

图表23:中国算力发展指标体系

图表24:省级行政区综合算力指数

图表25:我国省级行政区算力分指数-算力质效Top10

图表26:我国省级行政区存力分指数Top10

图表27:我国省级行政区存力分指数-存力性能Top10

图表28:我国省级行政区运力分指数Top10

图表29:2018-2024年中国算力核心产业规模

图表30:2015-2024年中国云计算市场规模

图表31:2025-2031年中国云计算市场规模预测

图表32:数据中心按算力分类

图表33:2015-2024年中国数据中心(IDC)市场规模

图表34:2015-2024年中国数据中心(IDC)各业务市场规模

图表35:2015-2024年中国各领域数据中心市场规模

图表36:2019-2024年中国在运营数据中心机架数量

图表37:2018-2024年中国数据中心投资规模

图表38:2016-2024年中国人工智能产业规模

图表39:国外主流大模型训练规模所需算力均不小

图表40:2015-2024年中国人工智能融资情况

图表41:2025-2031年中国人工智能产业规模

图表42:边缘计算与云计算协同点

图表43:边缘计算基本特征

图表44:边缘计算系统架构3.0

图表45:边缘计算分类

图表46:2016-2024年全球边缘计算市场规模走势图

图表47:2016-2024年全球边缘计算细分产品市场规模走势图

图表48:2016-2024年全球边缘计算细分应用市场规模走势图

图表49:2016-2024年全球边缘计算产业规模区域分布格局

图表50:2025-2031年全球边缘计算区域市场规模预测图

更多图表见正文……

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研究方法

报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息,使用桌面研究与定量调查、定性分析相结合的方式,全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、产业链、竞争格局、进出口、经营特性、盈利能力和商业模式等。科学使用SCP模型、SWOT、PEST、回归分析、SPACE矩阵等研究模型与方法综合分析行业市场环境、产业政策、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素。根据各行业的发展轨迹及实践经验,对行业未来的发展趋势做出客观预判,助力企业商业决策。

数据来源

本公司数据来源主要是一手资料和二手资料相结合,本司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系,分析师采集信息后,严格按照公司评估方法论和信息规范的要求,并结合自身专业经验,对所获取的信息进行整理、筛选,最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。

一手资料来源于我司调研部门对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据,采访对象涉及企业CEO、营销总监、高管、技术负责人、行业专家、产业链上下游企业、分销商、代理商、经销商、相关投资机构等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。

二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等,根据具体行业,应用的二手信息来源具有一定的差异。二手信息渠道涉及SEC、公司年报、国家统计局、中国海关、WIND数据库、CEIC数据库、国研网、BvD ORBIS ASIA PACIFIC数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。

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