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發展數字經濟是把握新一輪科技革命和產業變革新機遇的戰略選擇，在數字化、智能化時代，算力就是數字經濟發展的核心生產力，智能算力就是創新力。當前人工智能正向多場景、規模化、融合度高的階段發展，數據量急劇增長，算法模型愈加復雜，應用不斷延伸，這對智能算力的發展提出了更高要求。放眼世界，很多國家都在積極開發和部署智能算力資源，以塑造未來發展優勢。在這樣的背景形勢下，新華三集團聯合中國信息通信研究院，共同編制了《2023智能算力發展白皮書》，希望與業界同仁共同推進我國智能算力高質量發展。 白皮書提出了智能算力內涵定義，對當前全球及我國智能算力的總體情況、智能算力應用及技術發展現狀進行系統性梳理。同時，深入分析了智能算力發展面臨的挑戰，并提出解決方案。最后白皮書展望智能算力未來發展趨勢，并提出下一步發展建議。

從技術推動產業發展的角度，我們認為生成式人工智能技術是一項具有通用型技術潛力的軟件技術。 產業應用方需要清晰的認識到其作為一項軟件技術的定位與局限性，但同時認識到它是一項具有操作 系統級別平臺效應的軟件技術，在商業世界中能夠帶來的價值會隨著應用場景的不斷拓展而增加，并 有可能構建出新的應用生態、創造新的用戶接口、并帶來潛在商業模式的變革。

作為一項通用型技術，生成式人工智能在向產業滲透的過程中依然會遵循通用型技術的發展特點，首 先技術本身在很長一段時間內不斷演變不斷升級，其次技術價值的充分釋放依然需要眾多輔助型應用 型技術的支撐，最后技術在各產業中的應用依然需要企業不斷摸索價值點與使用方法，并在業務流程、 人員能力、甚至商業模式上進行變革，而這是一個需要大量時間以及資源投入的過程。

根據我們的測算，在技術得到充分應用的情況下，生成式人工智能有望通過效率提升的方式在中國各 行業中帶來占總運營成本1.6%的成本降低，金額達到3.7萬億元。其中，由生成式語言模型技術帶來的 成本降低約1.9萬億元，其卓越的文檔制作、代碼生成等能力將對市場運營類、行政支持類、基礎IT類崗 位產生巨大影響。由生成式圖片模型技術帶來的成本降低約1.8萬億元，主要為復雜產品的研發以及相 關設計職能帶來效率提升。

在不同行業中，生成式人工智能將對專業服務、金融、互聯網與高科技等知識密集型行業帶來較大影響， 這些行業以人才的專業知識作為核心價值，而生成式語言模型強大的理解、檢索、總結和決策能力與知 識型人才的關鍵素質重合度較高。我們預計生成式人工智能將在專業服務、金融、互聯網與高科技行業 分別帶來11.3%, 6.8%, 6.5%的成本下降。而農業、建筑業等體力密集型行業受到的影響相對較小，這些 行業以人工的程式化作業為主，與生成式人工智能的優勢相關性相對較低。

綜合價值創造潛力與落地可行性，我們認為生成式人工智能技術將優先影響互聯網與高科技、金融和 專業服務行業。第二波次將是教育、通信、醫療服務、公共服務、零售、文娛傳媒和消費品行業。第三波次 中農業、材料、建筑業、能源等行業目前受到生成式人工智能技術的影響相對較小，未來生成式人工智 能的價值發揮依然需要夯實的信息化數字化基礎支撐，并有望在研發設計、生產制造、運營管理方面創 造巨大價值。 目前生成式人工智能技術發展的最前沿依然在海外，但從用于訓練模型的數據量、算力、底層開源技術 框架的角度來看，我們認為國內出現優秀的大模型只是時間問題。中國企業如何把準生成式人工智能 對行業核心競爭要素帶來的影響，將生成式人工智能技術嵌入機制流程中發揮最大效能，是實現躍遷 式發展的關鍵。我們建議企業管理者從戰略、業務、組織、風險四個層面形成對生成式人工智能的充分 認知，從而制定適合自己的行動方案。

來源：大數據技術標準推進委員會

　　日前，在2023可信數據庫發展大會上，《數據庫發展研究報告（2023年）》正式發布。 　　黨的二十大報告提出，堅持創新在我國現代化建設全局中的核心地位，加快實現高水平科技自立自強，加快建設科技強國。隨著新一輪科技革命和產業變革深入發展，互聯網、大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等數字技術創新活躍，數據作為關鍵生產要素的價值日益凸顯，深入滲透到經濟社會各領域全過程，數字化產業正在成為全球經濟新的驅動引擎。 　 　　作為各行業數據存儲、計算、流通的基礎軟件，數據庫管理系統經過六十余年發展，理論技術不斷創新、產品形態日益豐富、產業生態加速變革、產業熱度持續升溫。當前，我國數據庫行業市場前景廣闊，產業欣欣向榮，正在經歷由“數量型”向“質量型”關鍵轉變期。 　 　　隨著數字化轉型深入推進和數據量的爆炸式增長，千行百業應用對數據庫的需求變化推動數據庫技術加速創新，全球數據庫產業快速發展，我國已經邁入第一梯隊。報告顯示，2022年全球數據庫市場規模為833億美元，中國數據庫市場規模為59.7億美元（約合403.6億元人民幣），占全球7.2%。預計到2027年，中國數據庫市場總規模將達到1286.8億元，市場年復合增長率（CAGR）為26.1%。2022年，公有云數據庫市場規模為219.15億元占市場總體的54.3%，較2021年增速51.6%，我國公有云數據庫市場規模首次過半。 　 　　此外，產業方面，報告從產業主體、研發模式、產品分布、推廣策略等方面，分析我國數據庫產業的主體特點、市場格局、發展態勢等；技術方面，報告梳理了數據庫技術發展在助力用戶降本增效、護航數據要素安全流通以及賦能新興業務場景三個方面的細分12個演進趨勢；應用方面，報告以金融、電信和制造業為代表，研究當前應用現狀、問題以及發展前景。 　 　　報告核心觀點

　**　1、市場規模：全球近833億美元，我國公有云數據庫市場規模首次過半**

來源：CCSA TC601，2023年6月 圖 1 2022-2027年中國數據庫市場規模及增速

　　據CCSA TC601測算，2022年全球數據庫市場規模為833億美元，中國數據庫市場規模為59.7億美元（約合403.6億元人民幣），占全球7.2% 。預計到2027年，中國數據庫市場總規模將達到1286.8億元，市場年復合增長率（CAGR）為26.1%。按數據庫部署方式劃分市場規模，2022年中國公有云數據庫市場規模為219.15億元，較2021年增速51.6%，本地部署數據庫市場規模為184.45億元，較2021年增速14.4%，公有云和本地部署模式市場規模分別占總市場54.3%和45.7%，2022年公有云數據庫市場規模首次過半，預計2023年公有云市場占比將進一步擴大達到59.8%，規模達到323.16億元，本地部署模式市場增速達到17.8%，規模為217.24億元。 　 　　2、發展周期，全球數據庫發展經歷兩輪熱周期

來源：CCSA TC601，2023年6月

圖 2 全球數據庫企業開展業務時間

　　全球數據庫發展經歷兩次熱潮，21世紀后進入蓬勃發展期。全球數據庫企業起步于20世紀60年代，隨著80年代關系型數據庫的理論突破和技術創新，全球數據庫迎來第一波發展熱潮。步入21世紀后，PC互聯網逐步向移動互聯網發展，數據庫的應用場景不斷豐富，全球數據庫在2010-2019年進入發展高峰期，新興企業不斷成立。這十年間，一共出現了230家企業，全球48.7%的數據庫企業均成立于這一時期。中國數據庫產業始于20世紀末，并在2013年后迎來繁榮發展。2014-2022這段時期迎來發展高峰。 　 　3、從地域看，全球數據庫產業聚集效應明顯

　　北京為我國數據庫產業貢獻主要力量。中國150家數據庫廠商總部大多集中在超一線城市。數量最多的前四名分別是北京、杭州、上海和深圳，數量為80、15、12、8個。天津、南京、廣州、成都數據庫企業數量均為4個，其中南京市和成都市由于高校資源豐富，成為很多數據庫企業設立研發中心的青睞地點。 　 　4、從類型看，非關系型數據庫在全球范圍占比略大

來源：CCSA TC601，2023年6月 圖 3 全球數據庫產品類型分布 　　全球數據庫產品數量整體分布呈現以非關系型及混合型數據庫為主。據CCSA TC601統計分析，截止2023年6月，全球數據庫產品共有 655 款。除了早期的兩款網狀數據庫和層次數據庫，在剩余的653個數據庫產品中，關系型數據庫為309個，非關系型數據庫有344個，占比分別為47.3%和52.7%。非關系型數據庫中，鍵值型數據庫82個、時序數據庫53個、圖數據庫52個，在非關系數據庫中依次占比23.8%、15.4%和15.1%。

來源：CCSA TC601，2023年6月 圖 4 中國數據庫產品類型分布 　　我國數據庫產品數量呈現以關系型為主，非關系型數據庫為輔的局面。關系型數據庫156個，非關系型數據庫有82個，占比分別為65.5%和34.5%。非關系型數據庫中，圖數據庫24個、時序數據庫24個、鍵值數據庫10個、列存數據庫10個，在非關系數據庫中依次占比29.3%、29.3%、12.2%和12.2%。 　 　5、從模式看，開源模式在全球范圍內發展勢頭迅猛

來源：CCSA TC601，2023年6月 圖 5 全球現存開源數據庫的開源時間

來源：CCSA TC601，2023年6月 圖 6 中國現存開源數據庫的開源時間

　　我國開源數據庫產品始于2010年前后，但開源數據庫在總數中占比較小，開源數據庫中七成為關系型數據庫。我國數據庫產品以商用為主，開源數據庫產品共有42款，商用和開源占我國數據庫產品總數分別為82.4%和17.6%。開源產品中，關系型數據庫29個，非關系型數據庫有13個，占比分別為69.0%和31.0%。我國開源數據庫整體起步較晚，在2017年之后迎來發展高峰。2017年至今，一共新增29款開源數據庫產品，近7成產品采用Apache許可證2.0版。 　 　　6、創新方面，我國創新實力不斷增強

來源：CCSA TC601，2023年6月 圖 7 2020-2022年VLDB、ICDE和SIGMOD論文分布情況 　　從VLDB、SIGMOD和ICDE三個數據庫領域權威的學術會議研究方向看，當前關系型數據庫和非關系型數據庫研究內容數量占比相當，非關系型數據庫研究方向成為熱點。以VLDB為例，2020-2022年，各領域論文總數分別為110、81和483篇，關系型和非關系型數據庫論文分別占三年論文總數量的16%和13%。SIGMOD各領域論文總數分別為87、87和350篇，關系型和非關系型數據庫論文總數均占17%。ICDE各領域論文總數分別為75、85和574篇，關系型和非關系型數據庫論文總數占三年論文總數比例分別為10%和12%，非關系型數據庫占比略微超過關系型數據庫。 　

來源：CCSA TC601，2023年6月

圖 8 2020-2022年中國高校及企業學術會議論文貢獻情況

　　我國在全球三大數據庫領域學術會議的影響力持續提升。高校及企業在ICDE論文貢獻占比最高，三年依次為43.15%、44.68%和65.43%，三大會議每年貢獻占比平均為23.81%、27.17%和40.70%，數量呈逐年上升趨勢，且2022年增長幅度相較前兩年十分明顯。大部分由我國貢獻的論文是以企業、高校合作或者高校間合作的方式發表到頂級會議上。 　 　　7、從標準看，我國數據庫產業標準引領作用初見成效

來源：CCSA TC601，2023年6月 圖 9 CCSA TC601數據庫領域標準化工作體系 　　中國通信標準化協會大數據技術標準推進委員會（CCSA TC601）緊跟國家戰略，圍繞數據庫領域標準化工作，設立數據庫與存儲工作組（WG4）。自2015年起共推出30項數據庫相關標準，逐步構建以數據庫產品、服務和應用為目標的標準體系。 　 8、技術方面，圍繞三大方面向12個技術方向不斷演進

來源：CCSA TC601，2023年6月 圖 10 數據庫技術演進趨勢圖 　　數據庫技術將圍繞助力用戶降本增效、護航數據要素安全流通和賦能新興業務場景三個目標持續發展，具體細分為12個技術方向，分別是交易分析一體化支撐多類業務，多模處理一體化實現一庫多用，數據湖倉一體化降低存算成本，軟硬協同一體化提升系統性能，AI與數據庫融合迸發無限潛力，云計算成為數據庫重要驅動力，隱私計算保障密態數據安全流通，區塊鏈技術賦能數據資產高度可信，圖聯邦學習技術打破圖數據孤島，AI大模型催生向量數據庫新應用，圖分析技術洞察數據連接新價值，時空數據庫釋放時空數據新潛能。 　 　9、應用方面，由邊緣系統至核心系統、由重點行業向全行業應用鋪開

　　近些年隨著各行業數字化轉型不斷加速，我國數據庫應用創新實踐邁入新階段，其應用范圍已從對能力需求較低的辦公、郵件等外圍系統，逐步向金融、電信等關鍵行業中，對性能需求極高、穩定性要求極強的賬務、調度等核心系統深入。 　 　　具體內容如下：

新型數據中心是支撐 5G、云計算、人工智能等新一代信息技術發展的算力載體，是推動經濟社會數字轉型、智能升級、融合創新的關鍵基礎設施。隨著以高技術、高算力、高能效、高安全為代表的“四高”成為產業發展新目標，智能化作為新型數據中心高技術的重要體現，已經成為新型數據中心的重要發展趨勢。 為切實引導新型數據中心加快向“高技術”發展，本報告聚焦新型數據中心智能化運維的基礎性研究。分階段回顧了我國數據中心運維發展歷程，對智能化運維的基本概念、發展歷程等進行分析，深化產業認識，激發發展共識；首次提出智能化運維發展的三大目標和理念，體現產業界發展理念與體系的創新升級；總結分析智能化運維的發展核心——即設施、平臺、體系、服務的發展態勢，明晰智能化運維對于產業界的價值。報告意在為行業實現高技術、高質量發展提供有益參考，希望能對從業者有所啟示。數據中心智能化運維相關產業、技術正處于高速發展階段，新技術生態瞬息萬變，我們的認識有待深化迭代。

當前，以數據為關鍵生產要素的數字經濟已經進入全新時代，數據成為了推動社會經濟發展的核心動能， 數據驅動的數字中國、數字政府和企業數字化轉型正在悄然重塑經濟活動和社會活動。

數據治理作為數據的核心管理手段和管理范式，得到了政府、企業、個人的高度關注， 伴隨著 理論、法律、政策、產業的一系列實質性變化 ，各方正在將數據治理納入到 政務活動、企業治理、經營管理等領域， 數據治理的理念、法規、方法、工具也得到了蓬勃發展。

數字經濟的高質量發展有賴于科學完整的數據治理體系，業界需要 指導性強、可實踐落地的數據治理方法論。 中國通信標準化協會積極 將標準化 理念 引入數據治理，搭建了數據治理標準化體系框架，支撐各項法規政策落實、指導行業發展、引導技術進步、滿足全新需求，以數據標準推動建立全新的規則秩序。

本白皮書系統介紹了數據治理的概念、意義、治理范圍和治理原則，詳細闡述了數據治理標準化的總體進展、典型標準和需求挑戰，搭建了數據治理標準體系框架，提出了后續工作建議 。

來源：中國信息通信研究院

當前，新一輪科技革命和產業變革正在重塑全球經濟結構，算力作為數字經濟時代新的生產力，是支撐數字經濟發展的堅實基礎，對推動科技進步、促進行業數字化以及支撐經濟社會發展發揮重要的作用。算力已成為全球戰略競爭新焦點，是國民經濟發展的重要引擎，全球各國的算力水平與經濟發展呈現顯著的正相關。

加快發展算力，是我國打造數字經濟新優勢、構建“雙循環”新發展格局、提升國家整體競爭力的重要保障。我國高度重視算力發展，明確提出布局全國算力網絡國家樞紐節點，啟動實施“東數西算”工程，構建國家算力網絡體系。在需求與政策的雙重驅動下，全國各地大力推進算力技術產業、基礎設施建設及算力應用發展。

近日，在2021世界計算大會上，中國信息通信研究院發布了《中國算力發展指數白皮書》。白皮書建立了算力發展研究框架和指標體系，從算力規模、算力環境和算力應用三個維度建立算力發展研究體系，給出了算力的研究范疇、總體框架和測算方法，研究了全球及我國算力發展的態勢，系統測算了全球及我國的算力規模，以及算力對經濟的帶動作用，客觀評估了我國各省市現階段的算力發展水平，對各地推動算力技術產業、基礎設施建設及算力應用的發展具有較強的指導作用。

白皮書指出，2020年我國算力在逆勢中加速發展，呈現出以下特征：

• 算力規模持續擴大，算力結構不斷演化。
• 算力環境日益優化，應用需求不斷提升。
• 算力助推經濟增長，各地加快發展步伐。

京津冀、長三角、粵港澳大灣區等區域算力發展處于領先水平。整體來看，北京、上海、廣東及周邊省份算力發展指數總體較高，其中廣東、北京、江蘇、上海、山東、浙江排名前列，算力發展指數達到40以上。

中西部核心省份算力發展日益崛起。隨著國家“東數西算”工程的推進，中西部核心省份算力發展潛力較大，目前河南、湖北為代表的中部省份以及四川為代表的西部省份躋身前十，算力發展指數達到20以上。

“十四五”時期是我國算力實現跨越式發展的重大戰略機遇期。要加快算力高質量發展，支撐構建新發展格局。一是加快建設算力基礎設施；二是營造良好算力發展環境；三是提升產業鏈供應鏈競爭力；四是強化算力應用需求牽引；五是持續擴大國際合作。

本白皮書從人工智能治理的實際問題出發，結合當前人工智能治 理在國內外的發展現狀，提出了人工智能治理的6條基本原則，并在 基本原則的基礎上給出具體的行動建議，期待為社會各方提供有益參考。

作為引領未來的戰略性技術，人工智能的迅猛發展將進一步釋放歷次科技革 命和產業變革積蓄的巨大能量，給全球經濟發展、國家治理、社會建設和人民生 活帶來重大而深遠的影響，推動人類邁入以科技進步與產業革新為基礎的智能社 會。但也應該看到，人工智能在創造經濟發展新引擎、推動人類文明邁上新臺階 的同時，模糊了虛擬與現實、數字和實體的界限，給人類社會的法律規范、道德 倫理、公共治理等方面帶來了挑戰。最近幾年，人工智能負面案件頻出，引發了 很多關于音視頻造假、監控隱私、算法偏見、創作版權、就業等各個方面的社會 性問題。因此對人工智能治理的研究迫在眉睫，只有通過深入的研究把握技術的 本質特點，通過務實的行動控制潛在的風險，通過充分的溝通獲得人們的信任， 才能消除人工智能發展進程中的阻礙，促進人工智能對人類福祉的提升。

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當前，5G、云計算、人工智能等新一代信息技術快速發展，信息技術與傳統產業加速融合，數字經濟蓬勃發展。數據中心作為各個行業信息系統運行的物理載體，已成為經濟社會運行不可或缺的關鍵基礎設施，在數字經濟發展中扮演至關重要的角色。近年來，我國數據中心產業快速發展，保持平均每年 30% 左右的增速，預計未來仍將保持快速增長勢頭。與此同時，數據中心產業能源消耗、綠色和低碳發展進程正在不斷引發社會關注。

2020 年 9 月 22 日總書記在 75 屆聯合國大會上首次作出我國“二氧化碳排放力爭于 2030 年前達到峰值，努力爭取 2060 年前實現碳中和”的莊嚴承諾，具有重大戰略意義，彰顯出我國應對氣候變化的決心和雄心。2020 年的中央經濟工作會議把“做好碳達峰、碳中和工作”作為八大重點任務之一，明確大力發展新能源。在《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四五個五年規劃和 2035 年遠景目標綱要》中，明確提出到 2035 年，“生產生活方式綠色轉型成效顯著，能源資源配置更加合理、利用效率大幅提高，單位國內生產總值能源消耗和二氧化碳排放分別降低 13.5%、18%”，“非化石能源占能源消費總量比重提高到20%”。數據中心亟需順應這一發展趨勢，降低碳排放，逐步實現數據中心“碳中和”目標。

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《算力網絡前沿報告》由中國通信學會信息通信網絡技術委員會組織專家團隊完成撰寫。在2020中國信息通信大會上，中國通信學會成功發布本報告，在業界得到廣泛關注，反響熱烈。

在5G+AI時代，信息網絡正在從以信息傳遞為核心的網絡基礎設施，向融合計算、存儲、傳送資源的智能化云網基礎設施發生轉變。結合未來計算形態云-邊-端泛在分布的趨勢，我國率先提出了“算力網絡”的概念。該報告首先結合5G、邊緣計算和人工智能產業的發展介紹了算力網絡的提出背景，并闡述了國家新基建政策對算力網絡發展的推動作用。然后，分別從應用部署匹配計算、網絡轉發感知計算和芯片能力增強計算三個角度論述了算力網絡在云、網、芯方面的新特性。最后，對算力資源感知、控制協議選擇等算力網絡發展所面臨的技術挑戰進行了說明，并給出了若干關于技術和產業發展的政策建議，希望本報告對于推進我國計算產業和網絡產業的協同發展與融合創新起到積極作用。

新一代人工智能（Artificial Intelligence，縮寫為Al）是引領未來的戰略性技術，正在與5G、大數據、物聯網等領域深度融合，加速推動智能經濟發展和產業數字化轉型。我國高度重視人工智能發展，習近平總書記在十九大報告中指 岀，要“推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”，《新一代人工智能發展規劃》、《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）》等多個國家政策陸續岀臺，我國逐漸形成了涵蓋人工智能計算芯片、人工智能計算服務器、人工智能基礎應用、人工智能行業應用及產品等較完善的人工智能產業鏈。

數據、算法、算力是新一代人工智能發展的三要素。以人工智能新型計算能力為代表的人工智能計算中心是新型基礎設施建設的重要組成部分。隨著人工智能的深入應用，算力建設分散，中小企業或科研機構難以開展復雜模型、海量數據研究的問題日益凸顯，建設大規模人工智能計算中心正在成為推動人工智能產業進一步發展的關鍵要素。

人工智能計算中心發展呈現三大趨勢，一是全棧一體趨勢，即專用人工智能芯片與軟硬件協同優化提升計算效率；二是技術融合趨勢，即超級計算與人工智能融合，云與人工智能融合；三是平臺賦能趨勢，即人工智能計算中心賦能企業，形成算力生態。

人工智能計算中心是人工智能算力建設的重要發展方向，是涵蓋了基建基礎設施、硬件基礎設施和軟件基礎設施的大規模系統工程。依托人工智能計算中心，可以打造公共算力服務平臺、應用創新孵化平臺、產業聚合發展平臺、科研 創新和人才培養平臺，形成“1個人工智能計算中心+ 4個平臺”的人工智能產業布局，賦能區域產業集群。

當前，人工智能計算中心仍然面臨著能耗密度高、企業應用水平較低等問題，對于我國來說還面臨著人工智能芯片及框架等核心技術受制于人的挑戰。因此，在人工智能計算中心建設中，需要做好頂層設計、強化統籌推進，有效選擇 自主可控的技術路線，建立完善的運營機制，積極打造服務平臺，形成以人工智能計算中心為核心支撐的人工智能產業生態，加速人工智能新興產業創新發展，促進人工智能與傳統產業深度融合，拉動區域經濟轉型與高質量發展。