亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

今年以來，以“人工智能”為代表的數字化技術賽道無疑是A股市場的最大熱點，相關板塊也一度呈現集中快速上漲且大幅放量的火爆態勢，也由此引發市場對于該板塊交易擁擠、投資價值是否尚存的種種關注和討論。與此同時，從估值角度看，各子板塊估值差異較大，其中，人工智能指數估值已處于數年來極高位置，但TMT、芯片、數字經濟等指數的估值還在近幾年的低位。但如從科技自主可控與安全的國家戰略視角來看，數字化技術等科技創新相關行業及企業的發展無疑是值得期待，投資者若擇優而行，長期堅持，一定會收獲新時代的科技紅利。為此，本報告以“人工智能”為切入點，對TMT相關行業從政策、技術、產業等多方面進行梳理，以預判其中的投資機會。

　　計算機：2017年7月國務院出臺《新一代人工智能發展規劃》，提出三步走戰略目標，成為了人工智能領域最重要的一份整體發展規劃，也為后續政策出臺提供了重要的依據。同年AlphaGo戰勝世界第一的圍棋選手柯潔，技術和政策的雙向推動下，多項人工智能的推動政策密集出臺。考慮到當前人工智能技術再次取得重大突破，我們認為國家有望在相關方向上出臺更多推動政策，助力國內產業跟隨國際先進水平。 　 　　通信：作為發揮數據生產要素價值的關鍵驅動力，算力對經濟增長的拉動具有長期性和倍增效應。數字中國建設和人工智能產業的發展對算力要求將為云計算基礎設施帶來較大增量。光模塊作為數據中心關鍵零部件，行業具備新產品升級周期驅動特征。隨著AI應用和云計算的高速發展以及傳統企業數字化轉型的需要，海量數據對網絡帶寬提出新的要求，有望帶動配套高速光模塊的需求提升。此外，受益于ChatGPT帶來的算力需求激增，行業景氣度提升，配置價值顯現，板塊迎來布局良機。運營商憑借原有網絡和數據中心等基礎設施優勢，算力運維成本得以大幅下降。電信運營商以通信網絡為基礎、以數據資源為核心、以信息技術為動能，作為數字經濟的中堅力量，AI時代國家隊代表，算力網絡建設先鋒，有望充分獲益。受益于AI產業和產業數字化轉型，運營商以B端為主力增長點，產業數字化業務成為第二成長曲線，未來成長空間廣闊。 　 　　電子：AIGC模型預訓練數據量呈指數級增長，帶動算力需求爆發。人工智能的各類應用場景，從云端溢出到邊緣端，或下沉到效支撐，算力基礎設施云、邊、端AI芯片作為算力載體，將迎來高速成長期。云端AI芯片是AI服務器算力的核心組成，英偉達主導云端AI計算市場，美國限制高端GPU供應，國產GPU芯片廠商迎來黃金發展期；AI芯片專用于人工智能領域，國產AI芯片廠商迎來高速發展期。隨著人工智能、5G、物聯網等技術的逐漸成熟，算力需求從云端不斷延伸至邊緣，帶動邊緣計算服務器和邊緣端智能芯片市場穩步增長。國內邊緣端智能芯片廠商崛起，部分產品性能指標已可對標海外龍頭廠商。AIGC有望加速智能在終端上的應用，終端AI芯片迎來升級與發展機遇。 　 　　傳媒：目前的AI技術的應用已經從最初的數據分析突破到創意性內容的生成，優秀的內容生成能力引發了大范圍的關注，GPT-4、Midjourney等AIGC類應用產品的快速迭代和更新表明了AIGC的發展已經步入快車道并正在為內容創作領域帶來深刻的變革。隨著算法、模型、算力的持續優化，未來的AIGC將實現更加高質量的內容產出，當前技術成熟度相對欠缺的長文本生產、視頻生成以及橫跨更多模態的多模態生成等方面也將逐一被突破、解決，進一步擴大AIGC技術的應用范圍和普及率。短期來看，我們認為在目前的AIGC的應用場景之中，游戲行業市場規模大、商業化成熟度高，所涉及的代碼、繪圖、音樂、策劃、測試等多個內容創作環節均能夠與AI技術進行比較好的融合，將率先成為AIGC技術的核心應用場景和投資主線之一。AI技術也為游戲產業帶來了更多的產品附加值，通過與前沿科技的相互融合共同發展，為游戲產業的不斷注入創新發展的動力，建議密切關注“AI+游戲”的結合落地情況，由AI技術所帶來的創新玩法體驗以及游戲公司研發的降本增效將成為驗證AI技術在游戲產業應用情況的重要指標。 　

來源：艾瑞咨詢 　　ChatGPT被稱為AI的“iPhone時刻”，以ChatGPT為代表的生成式AI讓每個人命令計算機解決問題成為了可能。可對生產工具、對話引擎、個人助理等各類應用，起到協助人、服務人甚至超越人的角色。 　　通用基礎大語言模型的價值與自研卡點

　　大廠的絕對戰略優先級，但也是一場重投入的持久戰。 　　2023年3月中，OpenAI宣布ChatGPT整合GPT4，實現多模態交互、大幅提升復雜長文本理解與生成能力、可控性增強，引起全球科技界震動。 　　在國內科技及投資各領域的高度關注下，百度舉辦了“文心一言”產品發布會，雖說從產品功能、成熟度、支持用戶并發等維度距ChatGPT還有不足，但也是中國在這新一輪“科技軍備競賽”中的勇于嘗試與發聲，目前百度也已啟動API接口開放測試，瞄準B端市場。 　　緊隨其后，360、阿里、華為、商湯、京東、科大訊飛、字節跳動等巨頭企業也動作頻頻。 　　從自研通用預訓練大語言模型的必要性角度分析：在全球政治經濟局勢下，自主可控是保障網絡安全、信息安全的前提，自研基石模型具有高度戰略意義；從自研的可行性角度分析：基于前文討論的通用基礎LLMs研發所需的算力、數據、算法、人才、資金儲備等，中國僅有少數頭部互聯網企業具備研發“入場券”。 　　宣布入局的頭部企業基于自身業務生態選擇的戰略路線也不盡相同。但可以大膽假設，未來若形成大模型能力領先，誰擁有通用基礎大模型與生態和流量入口，誰就更有可能擁有從應用層到算力層的營收話語權。 　　價值：自主可控的戰略意義、大模型的商業價值 　　卡點：高端AI算力、數據、算法、人才、資金儲備 　　調用國外大模型將涉及數據跨境的合規風險、中國中大型企業與政府部門均存在私有化部署需求、以及受美國科技保護主義影響。種種原因，國內必將且必需產生自主可控的通用基礎大模型產品與服務。 　　“滾雪球效應”使通用基礎大模型的門檻越來越高，但其可以提供“超級大腦”一樣的價值。OpenAI與微軟的成功路線表明，依托ChatGPT有望打造新的個人與企業應用開發生態以及拉升云廠商業務營收。 　　美國芯片禁令下高端AI算力資源不足，算力資金投入上還需支撐智算集群的訓練與運營成本。 　　互聯網中文高質量數據資源小于英文，差距20-30倍，需要高質量數據清洗。 　　通用基礎大模型開發是一個系統工程，需具備分布式訓練、模型蒸餾等各類技術能力與工程化能力。 　　如何把know-how數據轉化成Q&A的能力，需要大量提示（人與機器進行交互的指令語言）工程師。 　**　中國大語言模型產業參與廠商類型與定位邏輯**

　　垂直基礎大模型廠商與應用開發廠商需在窗口期加快建立“數據飛輪”壁壘。 　　此輪基于ChatGPT的大模型浪潮興起伊始，結合我國AI產業鏈與競爭格局現狀，一種判斷是：基于大模型的通用和泛化性提高，未來手握通用基礎大模型的巨頭企業會逐漸侵蝕垂直領域廠商業務。這種壓力長期來看的確存在，但大模型與產品結合，尤其在非檢索或開放域交互等場景中，需要依賴垂直領域數據和行業know-how、應用場景和用戶數據反哺、一站式端到端工程化能力等。

　　在此窗口期，垂直領域與應用層廠商應積極將大模型能力整合入自己的技術棧，服務于產品功能優化，建立“數據飛輪”壁壘。在下游豐富的基于大語言模型、AIGC應用開發需求的影響下，還將分化出一類工具型或平臺型廠商，主要提供基于各類大模型的開發平臺服務，幫助客戶實現便捷的AIGC應用開發與落地。 　　大語言模型落地應用對數字產業影響

　　1）變革人機交互方式：既有軟件將接入對話能力，交互界面發生變革，自然語言成為用戶發布操作指令的新模態。這一影響將從搜索引擎等知識信息平臺拓展到一切人機交互型應用。友好度和功能性的顯著提升將激活軟件服務的增量用戶市場；

　　2）豐富產品種類：將誕生新一批AI-first的應用，如創意設計、AI營銷、AI運營等領域； 　　3）塑造新興商業模式：AI主導的“模型即服務”商業邏輯將重構應用開發流程，傳統企業可享受低成本構建應用模型的便利； 　　4）構建新興生態平臺：超級應用的出現，本質上搭建了用戶需求與各類信息服務之間的基于自然語言交互的平臺生態，塑造了移動互聯網后新的流量入口。 　　具體內容如下:

ChatGPT開啟大模型“軍備賽”，存儲作為計算機重要組成部分明顯受益: ChatGPT開啟算力軍備賽，大模型參數呈現指數規模，引爆海量算力需求，模型計算量增長速度遠超人工智能硬件算力增長速度，同時也對數據傳輸速度提出了更高的要求。XPU、內存、硬盤組成完整的馮諾依曼體系，以一臺通用服務器為例，芯片組+存儲的成本約占70%以上，芯片組、內部存儲和外部存儲是組成核心部件；存儲是計算機的重要組成結構， “內存” 實為硬盤與CPU之間的中間人，存儲可按照介質分類為ROM和RAM兩部分。 　　存算一體，后摩爾時代的必然發展: 過去二十年中，算力發展速度遠超存儲， “存儲墻”成為加速學習時代下的一代挑戰，原因是在后摩爾時代，存儲帶寬制約了計算系統的有效帶寬，芯片算力增長步履維艱。因此存算一體有望打破馮諾依曼架構，是后摩時代下的必然選擇，存算一體即數據存儲與計算融合在同一個芯片的同一片區之中，極其適用于大數據量大規模并行的應用場景。存算一體優勢顯著，被譽為AI芯片的“全能戰士”，具有高能耗、低成本、高算力等優勢；存算一體按照計算方式分為數字計算和模擬計算，應用場景較為廣泛， SRAM、RRAM有望成為云端存算一體主流介質。 　　存算一體前景廣闊、漸入佳境: 存算一體需求旺盛，有望推動下一階段的人工智能發展，原因是我們認為現在存算一體主要AI的算力需求、并行計算、神經網絡計算等；大模型興起，存算一體適用于從云至端各類計算， 端測方面， 人工智能更在意及時響應，即“輸入”即“輸出”，目前存算一體已經可以完成高精度計算；云端方面，隨著大模型的橫空出世，參數方面已經達到上億級別，存算一體有望成為新一代算力因素；存算一體適用于人工智能各個場景，如穿戴設備、移動終端、智能駕駛、數據中心等。我們認為存算一體為下一代技術趨勢并有望廣泛應用于人工智能神經網絡相關應用、感存算一體，多模態的人工智能計算、類腦計算等場景。

大模型出現有望帶動AI服務器需求爆發

　　我們認為ChatGPT具備跨時代的意義的本質是AI算法大模型，因此科技巨頭已經開始算力“軍備賽”，大模型的出現有望帶動AI服務器需求爆發。服務器架構隨負載量擴張不斷優化，已經經歷傳統單一部署與集群模式，目前正處于分布式模式的轉變階段。CPU、內部存儲和外部存儲是服務器的核心部件。 　　加速計算是服務器成長的核心驅動力 　 　　按照CPU指令集架構的差異，服務器可分為CISC(復雜指令集)、RISC(精簡指令集)、VLIM等架構，代表架構為X86。人工智能應用場景下的加速計算服務器是中國服務器的核心驅動力，AI服務器相較于通用服務器區別在于硬件架構、加速卡數量與設計方面；我們認為AI服務器眾芯片組為服務器的核心，且價值成本占比較高。 　　算力時代到來，服務器價值再次凸顯 　 　　我們認為服務器是“伴科技類”的硬件產品，隨著科技的服務形式和應用方式不斷進步，服務器同樣在不斷迭代升級或更新換代，近年來隨著互聯網+、云計算、AI+、邊緣計算的出現，服務器市場迎來了極大的發展；根據IDC的數據顯示，國家計算力指數與GDP/數字經濟的走勢呈現出了顯著的正相關，而AI服務器作為算力載體為數字經濟時代提供廣闊動力源泉，更加凸顯其重要性。

主要觀點： 　　ChatGPT帶來大模型時代變革，數據要素重要性提升 　　ChatGPT是由OpenAI研發的一種語言AI模型，其特點在于使用海量語料庫來生成與人類相似的反應。初代GPT模型參數1.17億，GPT2模型、GPT3模型參數分別達到15億、1750億。不斷提升的參數量級，使得ChatGPT3當前已經能夠應用在商業、研究和開發活動中。 　　當前此類參數體量龐大的模型，成為各大科技廠商研發重點。大模型的基礎為高質量大數據。ChatGPT的前身GPT-3就使用了3,000億單詞、超過40T的數據。此類大數據基礎的前提為三部分1）有效場景下的采集數據；2）大數據的存儲、清洗和標注；3）數據質量檢驗。 　　大模型發展之下，算力與網絡設施建設成為剛需 　　算力：ChatGPT類人工智能需要更充足的算力支持其處理數據，帶來更多高性能的算力芯片需求。英偉達表示，GPT-3需要512顆V100顯卡訓練7個月，或者1024顆A100芯片訓練一個月。2012年以來，AI訓練任務中的算力增長（所需算力每3.5月翻一倍）已經超越摩爾定律（晶體管數量每18月翻一倍）。 　　網絡設施：以微軟Azure為例，其AI基礎設施由互聯的英偉達AmpereA100TensorCoreGPU組成，并由QuantuminfiniBand交換機提供橫向擴展能力。服務器節點多、跨服務器通信需求巨大，網絡帶寬性能成為GPU集群系統的瓶頸，解決方式包括增加單節點通信帶寬與降低網絡收斂比，帶來光模塊、交換機等需求。 　　下游應用場景豐富，多行業落地可期 　　1）“生成式AI(generativeAI)”在互聯網及元宇宙領域市場化空間較為廣闊。基于現行的NLP算法發展程度及數據集規模。在不久的將來，生成式AI有較大可能在“智能客服”和“搜索引擎”進行增值，并有希望以“插件”的形式賦能現有的“生產力工具鏈(工程軟件/音視頻制作工具等)”。 　　2）AI在制造業的應用可分為三方面：a）智能裝備：指具有感知、分析、推理、決策、控制功能的制造裝備，典型代表有工業機器人、協作機器人、數控機床等；b）智能工廠：重點在于實現工廠的辦公、管理及生產自動化，典型的代表場景有協作機器人、智能倉儲物流系統等；c）智能服務：指個性化定制、遠程運維及預測性維護等。 　　3）人工智能在智能汽車領域的應用包括：a）智能駕駛依托AI，將從駕駛輔助發展至自動駕駛；b）智能座艙在AI支持下，從出行工具演變為出行管家。

ChatGPT：AIGC現象級應用，商業化落地打開成長空間

　　ChatGPT上線后熱度持續提升，已超過TikTok成為活躍用戶增長最快的產品。英偉達CEO黃仁勛表示“ChatGPT相當于AI界的iPhone問世”。目前ChatGPT已開啟商業化探索，面向B端開放接口對外輸出服務（如與微軟Bing的結合）；面向C端推出收費的Plus版本，月度費用為20美元/月。根據OpenAI預測，2023年將實現2億美元收入，2024年將超過10億美元，未來成長空間廣闊。

　　大模型+大數據+高算力，ChatGPT不斷突破

　　（1）預訓練大模型：GPT大模型是ChatGPT的基礎，目前已經過多個版本迭代，GPT-3版本參數量達1750億，訓練效果持續優化。（2）數據：數據是預訓練大模型的原材料。GPT-3數據主要來自CommonCrawl、新聞、帖子、書籍及各種網頁，原始數據規模達45TB，訓練效果大幅提升。（3）算力：微軟AzureAI是OpenAI獨家云計算供應商，所用超算擁有285,000個CPU內核、約10,000個GPU。在大模型、大數據和高算力的支撐下，ChatGPT技術持續突破，表現驚艷。

　　巨頭積極布局，產業落地加速

　　AIGC在AI技術創新（生成算法、預訓練模型、多模態技術等）、產業生態（三層生態體系雛形已現）和政策支持（北京經信局表示支持頭部企業打造對標ChatGPT的大模型）共振下，有望步入發展快車道，根據騰訊研究院發布的AIGC發展趨勢報告，預計2030年AIGC市場規模將達1100億美元，前景廣闊。

　　（1）微軟：微軟自2019年與OpenAI展開合作，并表示未來所有產品將全線整合ChatGPT。目前已推出引入ChatGPT技術的搜索引擎NewBing，經過測試后，71%的用戶對ChatGPT版Bing滿意，AI與搜索協同效果顯著。

　　（2）谷歌：2023年2月谷歌推出對標ChatGPT的對話機器人Bard。Bard基于谷歌LaMDA模型，參數量最高達1370億，LaMDA已經在多個維度接近人類水平。谷歌表示未來會將AI技術率先應用于搜索領域，或將與微軟展開正面競爭。

　　（3）百度：百度在AI領域深耕數十年，在芯片、深度學習框架、大模型以及應用已形成全棧布局，已有文心一格（AI作畫）、文心百中（產業搜索）產品落地。2023年2月，百度推出聊天機器人“文心一言”，目前生態合作伙伴近300家，未來可期。

**刷爆的ChatGPT什么算法這么強！臺大李宏毅老師國語講解《ChatGPT (可能)是怎么煉成的 》！ **

** **

** **

　AIGC多模態跨模態應用逐漸成熟，市場空間廣闊。 　　廣義的AIGC指具備生成創造能力的AI技術，即生成式AI。可以基于訓練數據和生成算法模型，自主生成創造新的文本、圖像、音樂、視頻等內容。2022年被稱為AIGC元年，未來兼具大模型和多模態模型的AIGC模型有望成為新的技術平臺。據《中國AI數字商業產業展望2021-2025》報告，預測AI數字商業內容的市場規模將從2020年的40億元，增加到2025年的495億元。 　　ChatGPT產品歷經多代技術演進，產品與商業模式逐漸成熟。 　　ChatGPT是文本生成式AI，過去的傳統AI偏向于分析能力，主要基于已有內容；現在文本生成式AI基于底層Transformer模型，不斷訓練數據和迭代生成算法模型，歷經GPT-1、GPT-2、GPT-3，模型不斷升級，到ChatGPT的GPT3.5模型，已可以自主生成各種形式的內容。近期收費版ChatGPTPlus版本發布，AI商業化序幕逐漸拉開。 　　AI商業化落地在即，行業算法側和算力側投資機會有望超預期。 　　根據數據顯示，ChatGPT總算力消耗約為3640PF-Days，按國內的數據中心算力測算，需要7-8個數據中心才能支持其運行。各模態AI數據訓練到應用均需要算法和算力的加持，未來要想大規模應用，算法訓練和算力部署均需先行。

AI視覺產業背景：AI視覺又稱計算機視覺，得益于深度學習技術的快速發展，已于安防、金融、制造、零售等多領域實現規模化商用。2022年，AI視覺相關投融資熱潮全面復蘇，通用技術、工業與零售賽道熱度高企，持續受到資本青睞。2021年我國AI視覺產品的市場規模占整個人工智能行業的49.6%，達到990億元。從資本熱度、市場規模、場景泛用、帶動作用來說，AI視覺已成為AI產業發展的主戰場，未來增量動力依然強勁。

　　端邊云協同的需求趨勢：數字經濟時代，物聯網感知數據量激增，邊緣計算剛需場景涌現。邊緣計算可在本地提供IT服務、計算能力，減少上傳的數據量、節省網絡操作、服務交付的時間延遲，提高傳輸效率。企業可以選擇將算力下沉至更貼近設備端的邊緣計算，衍生出端-邊-云的協同新模式。 　 　　端邊云協同的AI視覺產業：產品模式一般可分為標準化SaaS產品與定制化解決方案兩類。行業客戶需根據自身IT信息化水平、需求定制化程度、產品付費意愿、適用場景需求等因素考量選擇。具體到邊緣側部署上，AI攝像頭出于功耗、散熱等因素考量，不會內置過多算法，可處理簡要前端場景；若對時延要求高且算法需求復雜的應用場景，則需搭建邊緣盒子或邊緣服務器。本篇報告根據行業特點與場景需求，對安防、工業、零售、機器人、農業領域展開討論。 　 　　端邊云協同的技術與生態趨勢：1）端邊云協同的AI視覺產業發展依賴于聯邦學習、增量學習、協同推理等邊緣AI技術發展；2）端邊云協同的AI視覺應用對算力和網絡部署提出了要求，算力網絡技術發展將助力超低時延類AI視覺應用；3）邊緣計算將進入黃金發展期，在滿足靈活響應、敏捷部署、時延成本的業務需求外，未來需進一步關注邊緣服務的安全、可靠、可信等能力，構建“可信邊緣計算”生態 　

1.1背景篇：算力是數字經濟時代的新生產力 　　算力是設備通過處理數據，實現特定結果的輸出能力，即對數據的處理能力。算力發展經歷人力化、機械化、電氣化、集成電路化及移動化。在數字化時代，數據是新的生產資料，算力是新的生產力，是支撐數字經濟發展的堅實基礎，是國民經濟發展的重要引擎。 　 　　1.1背景篇：算力已成為全球戰略競爭的新焦點 　　算力對經濟的影響具體表現在產業產值增長、生產效率提升、商業模式創新、用戶體驗優化等方面。相關研究顯示。2021年各國算力指標穩定提升，其中美國與中國計算力指數處于領跑者梯隊，日本、德國等七國處于追趕者梯隊。 　 　　1.2背景篇：算力水平與經濟發展水平呈現顯著的正相關 　 　　算力賦能千行百業數字化轉型，針對算力進行投入可以對眾多行業帶來極大的杠桿效應，創造巨大的延伸性經濟增長。相關研究顯示，計算力指數平均每提高1點，數字經濟和GDP將分別增長3.5‰和1.8‰。算力水平與經濟發展水平呈現顯著的正相關。從行業角度看，當前國內互聯網行業是對算力需求最大的領域，占整體算力47%份額，其次是政府、服務、電信、金融教育、制造。 　 　　1.3背景篇：我國算力規模持續擴大，總規模超過150EFlops 　　我國算力規模持續擴大。“十三五”期間我國算力規模整體保持高速增長態勢，單臺算力設備的性能也不斷提升。2020年我國算力總規模達到135EFlops（每秒15000京次浮點運算次數），全球占比約為31%。工信部數據顯示，截至2022年6月底，我國算力總規模超過150EFlops，排名全球第二。 　　1.3背景篇：東西部分布不均，算力資源東多西少 　　我國東西部算力資源存在分配不均的情況。長期以來，東部地區因貼近用戶側，算力需求大但因能耗限制、電力成本高等原因，新建數據中心難度較大；西部地區雖數據資源不如東部，但能源豐富，氣候適宜。 　 　　2.1定義：何謂“東數西算” 　　“數”指數據。在數據時代，數據的使用按使用頻率可分為冷數據、溫數據、熱數據。熱數據指使用頻率高，對時延要求高的數據，多用于需精密操作的行業如醫療、高頻交易、工業制造等；冷數據指使用頻率低的數據，多為離線存儲、災備數據；溫數據同樣使用頻繁，但對于時延要求低，如人工智能的模型訓練。 　　“算”是算力。近年來，全社會數據總量呈爆發式增長，我國數據增量年均增速超過30%，算力設施的建設也將持續高速增長，而東西部算力資源差距不斷拉大。“東數西算”即將東部海量數據，通過全國一體化的算力網絡輸送到西部，解決對東西部對數據處理需求和供給的不平衡問題，絕大部分的溫數據、冷數據儲存及相應處理需求均可轉移至西部。 　　2.2原因：“東數”為何要“西算” 　　隨著東西部算力資源差距不斷拉大，影響我國區域發展、產業發展、能源發展，乃至全國數字經濟的高速均衡發展，因此推動“東數西算”是我國數字經濟高質量發展的必然要求。 　　01是破解區域發展不平衡的必然要求 　　我國目前算力網絡區域發展不平衡不充分的問題較為突出，算力主要需求方互聯網企業、云計算企業多分布在北上廣深等東部地區，導致現有數據中心布局呈東多西少的特點，而東部受土地、電力、能耗等資源制約，大規模發展數據中心已難以為繼“東數西算”的出發點在于國內資源供給的不平衡，希望通過跨越地理維度來解決資源分配問題，進而解決區域發展的不平衡問題。 　 　　02是加快產業互聯網創新發展的必然要求 　　互聯網的發展正在由消費互聯網向面向企業級服務的產業互聯網發展，全球主要科技公司紛紛轉向ToB業務尋求數字經濟的新增長空間。而產業互聯網的創新發展則需要有堅實的數字底座，面向企業客戶的多樣化需求，其建設更為復雜，涉及技術范圍更廣、互聯互通的要求更高、低成本需求更強，如果沒有政策的支持和引導，完全依托市場化運作，難以保障有序投資和資源高效利用。因此國家推動“東數西算”，實現資源的有效調控是非常必要的。 　 　　03是實現能源低碳轉型的必然要求 　　我國已經制定了“雙碳”發展目標。總體來看，我國電力行業碳排放占能源領域碳排放一半左右，電力系統碳減排是能源領域碳減排的重中之重。作為高耗能的數據中心，在當前的技術水平下，2000公里長距離輸電的損耗是6%左右，根據電監會《2010年度電價執行及電費結算情況通報》，全國平均的輸配電成本占電力成本的30%以上。國內電力資源分布不均，可以說是催生“東數西算”工程的直接誘因。 　 　　2.2原因：算力西遷土地和電力成本優勢明顯 　　中西部地區土地和電力成本優勢顯著：東部一線核心城市（北上廣深）工業用地成交樓面均價顯著高于中西部算力樞紐地區城市（呼和浩特、蘭州、成都、銀川、貴陽）。東部一線核心城市（北上廣深）月工商業用戶電價也顯著高于中西部算力樞紐地區省市（蒙西、蒙東、四川、寧夏、貴州、甘肅）。