云計算經歷了資源云化（2006年）、云原生化（2013年）、算力泛在化（2020年）等階段，隨著人工智能與算力網絡深度融合，已邁入智能化的新階段，向全棧智能、開放融合的云智算升級。中國移動通過打造云智算技術體系，升級AIIaaS、AIPaaS、MaaS、AISaaS四層架構，推動算網大腦向算網智腦躍遷，構建全鏈路可控用智安全，筑牢“供給者、匯聚者、運營者”定位。作為“供給者”，融合中國移動算力、數據、算法優勢，提供全方位能力支持；作為“匯聚者”，打造AI生態平臺，廣泛匯聚多類型模型、多領域能力、多場景智能體；作為“運營者”，以算網大腦為核心提供高效運營服務，深化AI賦能。在此基礎上，全面激活智能算力與應用普惠新勢能。

　　本白皮書詳細闡述了云智算的發展背景、內涵，深入介紹云智算的關鍵技術方向，為云智算的發展奠定基礎。 　　云智算的發展成熟需要產學研用各方凝心聚力，實現從基礎設施到運營服務的全面升級，中國移動希望同業界合作伙伴一道，共同推動云智算技術、產業、應用和生態成熟，助力千行百業注智賦能。 　

《2025年大模型2.0產業發展報告》由國家工業信息安全發展研究中心標準所與聯想集團聯合發布，深度剖析大模型2.0產業發展狀況，涵蓋技術演進、產業生態、應用場景及未來趨勢等關鍵領域。

1. 大模型發展歷程與2.0階段特征：人工智能歷經探索期、起步期、發展期后，大模型從1.0的探索邁向2.0的應用階段。2.0階段技術上，模型理解能力更強、知識儲備更全面、訓練模式更高效低碳、產業應用能力更廣泛；商業上，在個人和企業場景找到可行商業模式；產業層面，以個人和企業為核心的生態體系逐漸形成。
2. 產業生態體系構建：個人大模型生態涉及數據供給、技術基礎設施等多方面，能提升個人生活體驗；企業大模型生態包含基礎層、應用層和戰略層，助力企業轉型升級。二者共同構成大模型普及的關鍵支撐。
3. 社會影響與政策監管：大模型2.0推動社會進入智能時代，提高個人生產力，促使企業向全棧智能化發展，變革社會生產力與生產關系。各國積極制定政策支持大模型發展并加強監管，我國也在構建符合國情的監管體系和合規標準。
4. 關鍵要素剖析：數據、算力、算法和工具是大模型發展的關鍵要素。數據版權化推動數據服務產業發展，但數據治理和安全保障有待加強；算力需求促使智算成為主流，異構算力技術發展，服務方式走向多元；算法方面，Transformer仍是主流，RAG應用廣泛；工具鏈不斷完善，為大模型應用提供便利。同時，產業標準、安全保障、倫理治理和價值對齊是大模型可持續發展的重要保障。
5. 應用場景探索：個人大模型為個人終端產品升級帶來機遇，企業大模型在企業經營管理、研發設計、供應鏈管理和生產制造等場景應用廣泛，提升企業競爭力。聯想等企業的實踐案例展示了大模型在企業智能化轉型中的有效應用。
6. 未來發展趨勢展望：大模型未來將朝著通用性提升、模型輕量化、目標驅動架構發展。通用性提升使大模型能力更接近人類認知；模型輕量化降低部署門檻；目標驅動架構讓人工智能更智能、靈活地完成任務。 大模型2.0產業發展前景廣闊，但也面臨諸多挑戰，需各方協同合作，推動技術健康發展，實現其更大價值。以下是報告部分內容

極速導讀

**《智能算力產業發展白皮書（2024）》**由國家信息中心大數據發展部、上海人工智能研究院和東方證券-上海人工智能研究院聯合實驗室發布。報告指出，AI大模型時代到來，智能計算成為關鍵引擎，算力需求正從通用計算轉向智能計算，且智能算力需求將呈現指數級增長。智算產業上升為國家戰略競爭點，國家與地方政策加大支持力度，各地智算中心建設熱度持續。 報告下載方式見文末！

智算產業蓬勃發展，產業鏈正在形成，包括上游的硬件設備和基礎設施、中游的智算服務以及下游的行業應用。智算芯片是智算產業的核心環節，也是全球科技巨頭競逐熱點。海外英偉達目前獨大，AMD、微軟、特斯拉、谷歌等開始發力；國內華為、海光信息等科技大廠積極布局，寒武紀、天數智芯等創業型企業紛紛興起，但國產智算芯片在應用生態方面還有很大發展空間。 智算產業發展趨勢包括多元異構算力融合與國產化、與東數西算工程有效融合、通過算力調度由單個節點向多點融合與協同演變以及低碳化發展需要算力 - 電力協同等。優秀案例包括中科曙光和廣州數字科技集團。未來應加強智算資源整合與布局優化、加快培育國產軟硬件生態、促進產業鏈協同與創新升級、加強智算中心運營保障。總之，智能算力產業發展前景廣闊，需要各方共同努力推動其發展。

報告具體內容

中國數字經濟規模持續快速增長。《白皮書》顯示，2016-2022年，數字經濟規模增加4.1萬億美元；中國數字經濟年均復合增長率為14.2%，是同期美、中、德、日、韓5國數字經濟總體年復合增速的1.6倍。全球各國加快推動

數字經濟重點領域發展

白皮書顯示，全球各國在數字技術與產業、產業數字化、數據要素等領域積極搶抓發展機遇。 在數字技術與產業領域**，全球5G快速發展**，截至今年3月，全球5G網絡人口覆蓋率為30.6%，同比提高5.5%。人工智能產業平穩發展，2022年全球人工智能市場收入達4500億美元，同比增長17.3%。2023年第一季度，AIGC（生成式人工智能）成為最熱門的投融資領域。 在產業數字化領域**，全球產業數字化轉型進入規模化擴張和深度應用階段，數字化轉型應用領域由生產研發向供應鏈協同、綠色低碳方向延伸，推動產業高端化、智能化、綠色化、融合化發展，助力提升產業鏈供應鏈韌性和安全。工業互聯網平臺作為轉型的重要支撐，加速與人工智能、5G等數字技術深度融合，逐步推動形成平臺化、開放化、無線化、智能化的新型產業形態。5G網絡覆蓋全球30.6%人口。 2022年，全球數字經濟獨角獸企業達1032家，較上年增加10家，產業數字化獨角獸企業較上年增加16家，整體進入深化應用階段。 中國信息通信研究院院長余曉暉介紹，在新晉獨角獸企業中，制造業、工業的數字化企業的增長最多，“從中可以看到數字化轉型社會經濟已經成為世界經濟最核心的部分，在工業和制造業領域顯現作用。” 中國科學院院士梅宏認為，數字化轉型正從消費和服務領域向實體經濟最強的制造業領域進行推進。伴隨著數字化轉型加快，傳統的治理體系、機制和規則已難以適應數字化發展所帶來的變革，一系列新挑戰也接踵而來。“全球數字治理體系已經提上議事日程，國際化的數字治理體系亟待建立。” 在數據要素領域，近年來，各國將行業數據空間作為數據流通的關鍵基礎設施，持續打造產業生態合力。**主要經濟體加快數據空間建設探索，歐盟在《數字歐洲計劃》統一體系下，多主體協同推進公共/行業數據空間建設；美國依托云基礎設施優勢，面向數據流通進行產業轉型升級；日本以點破面，通過指導現有基礎設施向數據流通服務方向轉型發展數據空間；中國加強行業數據空間應用牽引，開展行業龍頭與初創企業產業生態培育。夯實數字底座

打造數字經濟新引擎

中國數字經濟發展尤其迅猛，預計到2025年，我國數字經濟規模將超過60萬億元。數字經濟新浪潮，將帶來從創新應用到信息基礎設施等各個層面的新一輪發展機遇。 按照今年年初印發的《數字中國建設整體布局規劃》，中國將在2025年，基本形成橫向打通、縱向貫通、協調有力的一體化推進格局；到2035年，數字化發展水平進入世界前列。 中興通訊董事長李自學認為，面向未來，圍繞《數字中國建設整體布局規劃》建設目標，可以著重圍繞以下三個方面夯實數字底座：建設極致高效的數字基礎設施，推動數字基礎設施的深度融合，構建更綠色的數字基礎設施。 浙江大學國際聯合商學院數字經濟與金融創新研究中心聯席主任盤和林表示，我國數字經濟發展增速和規模兼具，已經成為經濟發展的新支柱，未來我國產業數字化的重頭戲在于制造業。 圍繞深入推進產業數字化，盤和林給出建議：一是重視技術自主可控，在基礎技術上實現突破。二是發揮好企業家創新精神****，營造寬松包容的數字技術發展環境。三是打造“數字化標桿”等典****范，以此引導產業數字化轉型。

近日，畢馬威聯合中關村產業研究院通過行業調研和專家訪談，結合深入研究共同發布《人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）》。 　　全球人工智能產業洞察

　　報告指出，全球人工智能企業數量由爆發式轉入穩步增長區間。截止2023年6月底，全球人工智能企業共計3.6萬家。人工智能企業數量逐年增長，2016年-2019年全球人工智能爆發式增長，每年新增注冊企業數量超3000家，尤其是2017年新增注冊企業數量達到頂峰（3714家）。2019年開始，人工智能新增注冊企業數量有所下降，2022年當年新增企業數量與2013年基本持平。 　　美國人工智能企業數量位居全球首位，中國緊隨其后，英國位居全球第三。美國人工智能企業約1.3萬家，在全球占比達到33.6%，中國占比為16.0%，英國為6.6%，以上三個國家的人工智能企業數量合計占到全球的56.2%。 　　截止2023年6月底，全球人工智能領域獨角獸總數達291家，分布在20個國家。來自美國的獨角獸企業有131家，占全球總數的45%：來自中國的獨角獸企業有108家，占全球總數的37%。 **　　人工智能發展十大趨勢**

　　大模型爆發以來，人工智能技術發日新月異，創新成果紛紛涌現，報告立足全球及中國的人工智能產業現狀，結合市場觀察提出人工智能產業未來發展的十大趨勢。 **　　趨勢一**

**　　多模態預訓練大模型是人工智能產業的標配**

　　在算法方面，預訓練大模型發展起源于自然語言處理（NLP）領域，當前已進入“百模大戰”階段，預計隨著大模型創新從單模態轉向多模態，多模態預訓練大模型將逐漸成為人工智能產業的標配。目前，國內大模型雖在市場影響力方面稍遜色于GPT系列模型、PaLM-E等，但在中文語料訓練、中國文化理解方面具備本土優勢。 　　此外，國內制造業等實體產業為大模型提供了豐富的訓練數據和應用場景。未來，在大模型面向產業賦能方面，中國大模型極有可能后發先至，也會是國內大模型競爭的關鍵因素之一。 **　　趨勢二**

**　　高質量數據愈發稀缺將倒逼數據智能飛躍**

　　數據方面，大模型的訓練需要大量的高質量數據，但是目前在數據質量方面還存在一定的問題，包括數據噪聲、數據缺失、數據不平衡等問題。這會影響大模型的訓練效果和準確性。 　　根據一項來自Epoch Al Research團隊的研究，高質量的語言數據存量將在2026年耗盡，低質量的語言數據和圖像數據的存量則分別在2030年至2050年、2030年至2060年枯竭。 　　這意味著，如果沒有新增數據源或是數據利用效率未能顯著提升，那么2030年以后，AI大模型的發展速度將明顯放緩。 **　　趨勢三**

**　　智能算力無處不在的計算新范式加速實現**

　　算力方面，新硬件、新架構競相涌現，現有芯片、操作系統、應用軟件等都可能被推翻重來，預計有望實現“萬物皆數據”“無數不計算”“無算不智能”，即智能算力將無處不在，呈現“多元異構、軟硬件協同、綠色集約、云邊端一體化”四大特征。 **　　趨勢四**

**　　人工智能生成內容應用向全場景滲透**

　　在AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成內容）應用方面，其發展源頭在數字內容創作領域，從單模態內容到多模態數字化內容創建已初顯雛形，預計未來會進一步提高人類創造內容的效率，豐富數字內容生態，開啟人機協同創作時代，各種需要創意和新內容的場景，都可能被AIGC重新定義，AIGC向全場景滲透指日可待。 **　　趨勢五**

**　　人工智能驅動科學研究從單點突破加速邁向平臺化**

　　AI4S（AI for Science，人工智能驅動的科學研究）應用方面，有望從單點突破加速邁向平臺化。在“單點突破”階段，AI4S發展由科研學者主導，數據、模型、算法及方法論的原創性是市場關注重點，AI4S在特定任務或場景中的“單點應用”初步證明了對應解決方案的落地價值。 **　　趨勢六**

**　　具身智能、腦機接口等開啟通用人工智能應用探索**

　　AGI（General Artificial Intelligence，通用人工智能）應用方面，其技術原理強調兩大特性：一是需要基于先進算法實現智能處理和決策，包括深度學習、強化學習、進化計算等；二是需要具備和人類大腦相似的認知架構，包括感知、記憶、分析、思考、決策、創造等模塊。 **　　趨勢七**

**　　人工智能安全治理趨嚴、趨緊、趨難**

　　人工智能安全治理呈現出趨嚴、趨緊、趨難三大特征，主要包括“黑箱”困境等技術安全挑戰，虛假信息、偏見歧視乃至意識滲透等應用安全挑戰，數據泄漏、篡改和真實性難驗證等數據安全隱患，此背景下，中美歐三國作為人工智能發展的領軍國和地區正積極開展相關立法，呈現出政策法規先行、監管趨嚴等特征。 **　　趨勢八**

**　　可解釋AI、倫理安全、隱私保護等催生技術創新機遇**

　　人工智能在發展過程中面臨的技術倫理與社會倫理風險表明，人工智能安全、可信的發展之路任重道遠，在解決AI風險的過程中催生出可解釋AI、聯邦學習等技術創新機遇。其中，聯邦學習正成為新型的“技術基礎設施”，有望成為下一代人工智能協同算法，隱私計算和協作網絡的基礎，使數據在合法合規、安全高效的基礎上，實現數據價值流動。 **　　趨勢九**

**　　開源創新將是AGI生態建設的基石**

　　開源的自由度越高，越有利于吸引更多開發者參與到生態建設中。AGI強調人工智能的通用性，意味著其生態需滿足大量細分場景和長尾需求，這種情況下，生態系統越是繁榮開放，越能窮盡可能地覆蓋所有專用化、場景化乃至碎片化的需求，保證AGI生態的豐富性和完整性。 　　進一步地，開發者越多，意味著底層模型和上層應用等的迭代速度也會越快。但是，開源也存在一定風險，對于產業生態中的主體企業來說，選擇開源某種程度上就意味著公開商業機密，不利于其構建競爭壁壘。此外，開源模式還可能會引發專利侵權風險，對開源的知識產權管理規則和流程規范建立提出了挑戰。 **　　趨勢十**

**　　多型即服務(MaaS)將是AGI生態構建的核心**

　　商業模式關乎整體生態能否實現從價值創造到價值實現的完整閉環，目前AGI生態的商業模式主要以AIGC相關的商業模式為代表，主要體現為MaaS（Model as a Service，模型即服務）模式。該模式核心價值可歸納為：降低算法需求側的開發技術和使用成本門檻，使AI模型和應用成為簡單易用、觸手可得的工具。 　　具體內容如下

來源：北京大數據研究院

　　近日，2023年中國大數據產業發展指數正式發布。該指數由北京大數據研究院聯合大數據分析與應用技術國家工程實驗室、北京治數科技有限公司共同研制，并得到相關合作方提供數據支持。 　　2022年我國大數據產業規模達1.57萬億元，同比增長18%，成為推動數字經濟發展的重要力量，更逐漸成為國家重要的戰略性資源。2022年12月，《中共中央國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》發布，以數據產權、流通交易、收益分配、安全治理為重點，系統搭建了數據基礎制度體系的“四梁八柱”，推動我國大數據產業加快發展和數據要素市場構建。 　　為緊跟國家政策方針，衡量全國各地大數據產業發展水平，北京大數據研究院在2020年、2021年、2022年連續發布大數據產業發展指數的基礎上，聚焦近年來大數據產業各領域的進展和趨勢，深入調研了各地大數據政策環境、大數據產業和企業發展狀況，采集了最新的產業數據、企業數據，編制形成《中國大數據產業發展指數報告（2023版）》，力求客觀呈現和科學評判我國大數據產業發展情況，為各地大數據產業發展提供參考借鑒，為數字中國建設賦能添力。 　　中國大數據產業發展指數至今已連續4年發布。指數研究團隊持續跟蹤我國大數據產業發展動態，在保持研究連貫性的基礎上不斷優化迭代指數體系，今年設置了產業水平、產業創新、產業環境等3個維度的6個二級指標與18個三級指標，重點在產業環境指標項下新增了大數據管理機構設置情況、交易場所建設情況等指標，以體現產業發展新熱點、新趨勢、新要求。通過對全國31個省級行政區（不包含港澳臺地區）和163個重點城市進行綜合評估，力爭客觀全面展現我國大數據產業發展整體面貌。 從前15強省份看大數據產業發展

　　具體內容如下：

日前，在華為全聯接大會2023期間，華為發布《數據中心2030》報告，與產業界共同展望數據中心未來發展前景，定義未來數據中心關鍵技術特征，提出新型數據中心參考架構，牽引數據中心的創新發展。 　　該報告從算力需求與資源約束的核心矛盾出發，描繪了未來十年影響數據中心發展的5大未來場景，提出圍繞“數效、人效、算效、運效和能效”5效提升的創新方向；同時，該報告在業界首次定義了未來數據中心的6大關鍵技術特征，系統性闡述數據中心所包含的云服務、計算、存儲、網絡、能源等技術的發展挑戰與突破方向。 　　報告還提出1個新型數據中心參考架構，并通過22個指標及預測數據，對數據中心產業的未來發展前景進行定量預測。 　 指標預測

　　·圍繞算力供給和資源約束挑戰持續創新突破，將成為未來數據中心發展的主旋律。 　　·單個集群提供的有效AI算力將達100EFLOPS 　　·數據中心采用全閃存存儲的占比將達到80% 　　·業界領先數據中心自動化運行能力等級將達到L4 　　·大型數據中心綠電使用率將達到100% 　　·領先云數據中心算存網資源分配粒度將達到“函數級” 　　·數據中心超融合以太網絡滲透率將達到80% 　 　關鍵特征

　　以系統化創新提升數據中心整體效率，最大化算力供給和資源約束之間的剪刀差，加速邁向智能世界。 　 　　·多樣泛在

　　大集群：建設從單服務器走向機柜，運維從單服務器走向集群乃至整個DC 　　輕邊緣：從中心到邊緣，滿足各行業低時延業務處理、數據安全需求 　　新型態：從IT到CT、從陸地到海底/太空，利用各類資源，滿足多場景 　 　安全智慧

　　高安全：可信計算、機密計算和AI大模型時代的新安全生態 　　高可靠：更大范圍的跨域高可靠和關注業務連續性的業務級高可靠 　　高智能：融合AI技術和數據，使能DC全生命周期“自動駕駛 　 　　·零碳節能

　　綠供能：風光水電，動態微電網 　　新儲能：從電網直供走向電網+儲能系統 　　液制冷：全液冷、風液混合，全生命周期低碳實現極致PUE 　 　柔性資源

　　全池化：“應用為中心”，算力、運力、存力資源全部池化 　　柔計算：從基于分配率的彈性計算服務到基于利用率的柔性計算服務 　　泛協作：從單服務區到跨區東西、云邊泛在協作 　 　對等互聯

　　超融合：從多種互聯協議到超融合互聯架構，實現異構對等直通 　　高性能：基于高速對等互聯架構，創新設計下一代高性能計算數據中心 　　光內生：數據中心內部互聯走向全光化，接口，芯片，介質全景創新 　 　　·系統摩爾

　　大小芯：Chiplet系統創新突破硅基半導體制造的瓶 　　新算力：探索量子、光、非硅計算等計算新范式 　　新存儲：介質、系統、軟件協同創新，走向數據為中心架構 　　報告指出，數據中心作為人工智能、云計算等新一代信息通信技術的重要載體，已經成為新型數字基礎設施的算力底座，具有空前重要的戰略地位，堪稱“數字經濟發動機”。展望2030，數據中心的未來發展將 呈現如下幾個趨勢： 　 　　算力需求十年百倍增長，算力分布進一步極化。

　　全球數據中心產業正進入新一輪快速發展期，我們預測，未來三年內，全球超大型數據中心數量將突破1000個，并將保持快速增長。 　　算力的規模和效率成為國家和企業的核心競爭力。 　　當前全球正處在千行萬業智能化轉型的新階段，“百模千態”的AI大模型成為發展焦點，據預測GPT5.0（Generative Pre-trained Transformer）訓練集群的算力需求將達到GPT3.0的200-400倍。 　 　　AI驅動數據中心發生全景式革命。

　　華為預測，到2030年全球AI計算算力將超過105ZFLOPS（FP16）：AI計算算力成為數據中心發展的最大驅動力和決定性因素。未來5到10年通用大模型的發展有可能使AI對文字、音樂、繪畫、語音、圖像、視頻等領域的理解力超過人類平均水平，并與互聯網和智能設備深度融合，深度改變全社會的消費模式和行為。 　　數據中心的產業標簽從高耗能轉變為綠色發展使能器。 　　未來，隨著各國相關政策的陸續出臺和技術的持續發展，越來越多的先進節能技術將更廣泛地應用到數據中心，推動PUE的進一步下降，預計到2030年，PUE將進入1.0x時代。 　　超出物理數據中心邊界，多流協同的數據中心普及化。

　　數百萬臺服務器的云數據中心、數十萬臺服務器規模的行業數據中心將在2030年之前出現，ChatGPT等突發的巨型超高密度任務涌現，土地、能耗獲得的不確定性等因素使得基于超大單體、以10年為周期的數據中心規劃模式難以為繼。 　　系統級創新成為數據中心技術發展的主流。

　　應對十年百倍算力增長需求與能耗約束之間的矛盾，未來數據中心需要打破馮·諾依曼架構，基于新架構、新部件發展適應性與高效性的新計算模式。 　　圍繞算力供給和資源約束挑戰持續創新突破。

　　先進數字化企業和數字化國家，將在單個數據中心、數據中心集群、數據中心之間的“微中宏”觀、多層次進行系統化創新，實現企業級或者國家級的“一臺計算機”，通過整體效率的提升將算力供給和資源約束之間的剪刀差最大化，加速邁向智能世界。 　　具體內容如下：

來源：中國信息通信研究院

　　日前，中國信息通信研究院發布了《中國數字經濟發展研究報告（2023年）》，中國信通院院長余曉暉對報告進行了解讀。

　　報告分析，我國數字經濟進一步實現量的合理增長。2022年，我國數字經濟規模達到50.2萬億元，同比名義增長10.3%，已連續11年顯著高于同期GDP名義增速，數字經濟占GDP比重相當于第二產業占國民經濟的比重，達到41.5%。 　 　　報告認為，我國數字經濟結構優化促進質的有效提升。2022年，我國數字產業化規模與產業數字化規模分別達到9.2萬億元和41萬億元，占數字經濟比重分別為18.3%和81.7%，數字經濟的二八比例結構較為穩定。其中，三二一產數字經濟滲透率分別為44.7%、24.0%和10.5%，同比分別提升1.6、1.2和0.4個百分點，二產滲透率增幅與三產滲透率增幅差距進一步縮小，形成服務業和工業數字化共同驅動發展的格局。

　　報告指出，我國數字經濟全要素生產率進一步提升。從整體看，2022年，我國數字經濟全要素生產率為1.75，相較2012年提升了0.09，數字經濟生產率水平和同比增幅都顯著高于整體國民經濟生產效率，對國民經濟生產效率提升起到支撐、拉動作用。分產業看，第一產業數字經濟全要素生產率小幅上升，第二產業數字經濟全要素生產率十年間整體呈現先升后降態勢，第三產業數字經濟全要素生產率大幅提升，成為驅動數字經濟全要素生產率增長的關鍵力量。 　 　報告分析，我國數據生產要素價值進一步釋放。數據產權、流通交易、收益分配、安全治理等基礎制度加快建設，破解數據價值釋放過程中的系列難題。同時，數據要素市場建設進程加快，數據產業體系進一步健全，數據確權、定價、交易流通等市場化探索不斷涌現。

　　據了解，這是中國信通院連續第九年發布中國數字經濟發展研究報告，2023年報告在延續以往對我國數字經濟發展最新態勢量化分析的基礎上，首次研究了我國數字經濟發展效率水平，為推動數字經濟發展提供更多參考。 　

來源：騰訊云和中國信息通信研究院《分布式云發展白皮書（2022）》

過去十年，我國云計算快速發展，2020年云計算整體市場規模達到2091億元，在全球范圍內呈現逆勢增長態勢。我國云計算政策環境不斷完善，產業不斷發展成熟，技術、架構、安全、管理、軟件、等方面繁榮發展。在數字化浪潮之下，5G、物聯網規模化部署推動邊緣計算需求激增，愈發嚴格的數據安全監管要求以及混合多云等不斷變化的企業用云模式相關因素推動云計算從單一數據中心部署向不同物理位置多數據中心部署、從中心化架構向分布式架構擴展升級，分布式云概念也由此而生，成為云計算未來重要演進趨勢。

中國信通院聯合騰訊云共同發布業界首個《分布式云發展白皮書（2022）》。白皮書全面闡述分布式云發展背景、概念定義、關鍵技術、典型應用場景、當前挑戰、未來展望以及實踐案例，以全局視角論述分布式云發展態勢，旨在為分布式云技術發展與應用落地提供參考。

白皮書核心觀點

概念定義

中國信通院提出分布式云標準定義：分布式云是一種將云服務按需部署到不同地理位置，提供統一管理能力的云計算模式。分布式云與當前云計算主要區別在于摒棄了公有云、私有云、混合云、多云等分類，首次將地理位置作為考量因素，為用戶提供不同位置的云資源統一管理平面，能夠增強混合多云一致性管理、拓展邊緣計算服務能力、實現云服務統一托管治理。 技術架構

分布式云基礎設施推動算力資源無處不在，云服務分布式部署與統一使用方式實現彈性敏捷用云需求，云原生推動分布式云應用全面治理與服務無處不在，全局管理統一分布式云管理和調度，一體化安全能力保障分布式云服務安全可信。 應用場景

隨著用戶對邊緣計算、安全合規、區域定制、用云模式等方面的需求不斷增加，時延敏感業務、數據安全合規、本地IDC資產上云、應用高可用容災、多云應用治理、分支節點統一管理成為分布式云典型落地場景。 發展展望

分布式云技術底座進一步夯實，實現云服務無處不在；應用場景持續拓展，與行業不斷深度融合；算力調度能力不斷提升，推動算力泛在化發展；標準體系進一步完善，引導產業規范發展。 實踐案例

深度解析多行業落地實踐案例，助力企業數字化轉型降本、增效、提質，為企業落地分布式云提供參考與指引。

在數字經濟時代，算力正在成為一種新的生產力，廣泛融合到社會生產生活的各個方面，為千行百業的數字化轉型提供基礎動力。數據中心是算力的物理承載，是支撐數字經濟發展的關鍵基礎設施。近年來，國家高度重視數據中心產業的發展，工信部、國家發改委等先后出臺《新型數據中心發展三年行動計劃（2021-2023年）》、《全國一體化大數據中心協同創新體系算力樞紐實施方案》等重要政策文件，以期推動我國數據中心產業高質發展。

來源：中國信息通信研究院

為進一步梳理數據中心產業發展情況，預判未來發展趨勢，中國信通院云大所數據中心團隊組織了《數據中心白皮書（2022年）》的編寫。本次即將發布的白皮書是繼《數據中心白皮書（2018 年）》、《數據中心白皮書（2020 年）》之后，中國信通院云大所數據中心團隊第三次發布數據中心白皮書。白皮書梳理了全球及我國數據中心產業發展現狀及趨勢，重點從規模、收入、投資、需求、政策、技術等多個維度對數據中心產業發展進行了分析，并對我國數據中心發展進行了展望。

聚焦行業前沿，追蹤實時熱點，本次發布的白皮書主要呈現三大亮點：一是基于大量的數據整理，形成了國內外發展現狀分析及趨勢預判；二是全面歸納總結數據中心前沿技術熱點，明確了技術創新方向；三是對技術創新、綠色低碳、智能運維等政策要求及業界案例進行梳理，分析了產業發展要求及先進實踐。

**1、數據中心產業持續穩定發展，總體規模及市場收入穩步增長，市場需求旺盛。**產業規模方面，全球新增相對穩定，我國保持快速增長。2021年，按照單機架功率2.5kW計算，我國數據中心機架數達到520萬架。收入方面，全球平穩增長，我國維持較高增速。2021年全球市場收入679億美元，較上一年增長9.8%。我國市場收入達到1500億元，近三年年均復合增速達到30.69%。需求方面，印度、南非等新興市場需求強勁，我國應用場景多樣，高新技術、數字化轉型及終端消費等多樣化算力需求場景不斷涌現，算力賦能效應凸顯。

**2、數據中心產業政策不斷完善，全面推動數據中心低碳高質、協同創新發展。**在創新發展方面，《新型數據中心發展三年行動計劃（2021-2023年）》提出數據中心發展“四高三協同”目標，引導數據中心創新高質發展。在產業布局方面，我國通過構建全國一體化大數據中心及“東數西算”工程推動各地區數據中心產業協同發展，并促進數據要素跨域流通。在綠色低碳方面，為應對我國數據中心耗電量及碳排量不斷增長的壓力，我國頒布多項政策對數據中心PUE、綠色低碳等級進行規范和約束，全面促進數據中心綠色低碳發展。

**3、數據中心技術創新持續活躍，綠色低碳、高效智能的數據中心技術創新不斷涌現。**新的政策要求及業務場景需求正在持續驅動數據中心技術變革，新能源+儲能、智能運維、預制模塊化、液冷、高密服務器、備份一體機、算力網絡等新興技術正在不斷推動數據中心向綠色低碳、高效運維、優質服務的方向發展。

**4、我國數據中心行業發展前景將更為廣闊。**布局方面，布局逐步優化，協同一體趨勢增強。技術方面，創新驅動持續，技術水平不斷提升。算力方面，算網協同加速，泛在算力高質發展。賦能方面，賦能效應深化，數字轉型支撐顯著。低碳方面，低碳要求趨嚴，助力雙碳目標實現。