盘古智库发布《中国算力与能耗研究报告暨2030年发展预测》报告

钛度号
报告旨在建立多层次的统计框架,明确算力的定义、分类和统计范围,确定算力统计标准和范围,通过统一的统计标准和严谨的测算逻辑,厘清现实状况,为人工智能产业发展提供科学依据。盘古智库公益课题组围绕中国算力规模与能耗现状进行系统研究,并对2030年的发展趋势作出预测。

文 | 盘古智库

一、引言

算力被广泛认为是支撑国家数字经济发展的关键基础设施,同时也是推动新质生产力发展的核心动力。然而,中国目前算力规模与能耗总量是多少,不同研究机构和媒体的统计差异较大。

报告旨在建立多层次的统计框架,明确算力的定义、分类和统计范围,确定算力统计标准和范围,通过统一的统计标准和严谨的测算逻辑,厘清现实状况,为人工智能产业发展提供科学依据。盘古智库公益课题组围绕中国算力规模与能耗现状进行系统研究,并对2030年的发展趋势作出预测。

二、报告研究方法和内容

报告对算力类型和数据中心的类型进行的分类,重点关注智能算力的统计与计算。为保证数据可比性,统一采用 FP16 精度进行测算,同时兼顾 FP8 的倍数关系。采用科学的统计方法包括:1.芯片出货量推算。结合 GPU、AI 芯片数量及单卡性能。2.服务器与机柜折算。依据机架数、服务器配置推算算力总量。3.功率反推。通过设备功耗与能效参数估算算力规模等多维度的方法交叉验证提高了测算的科学性和准确性。并且在相关统计方法上进行了一定的优化。

三、报告结论与说明

报告通过交叉验证和多维度比对发现,若按国家公布的830万个标准机柜测算,其理论全年总耗电量约为2726亿度电。与实际年耗电量约为1166亿度电有一定的差距。该结果与部分业内文章所强调的“算力中心能耗过高、亟需警惕”的观点并不一致。报告认为造成上述差异的原因主要有以下两点:

第一,由于数据中心理论值的能耗偏高,而引发的“数字担忧”。按照理论计算,数据中心能耗约占全社会用电量的3%。在缺乏深入研究的情况下,部分观察者仅凭这一比例便担心未来随着智能算力的增长会造成电力短缺,从而形成对能耗问题的过度担忧。

第二,电力成本是算力中心运营压力的重要来源,导致出现“成本焦虑”。在算力中心的运营成本结构中,电费占据极高比重,并且作为唯一显著的可变成本,成为业界关注的焦点。基于成本压力而产生的“算力中心耗能过大”的判断,本质上是一种成本焦虑。

四、报告关于“十五五”的预测

随着大模型与生成式AI的驱动、行业应用的深入拓展与政策支持,“十五五”将是中国人工智能产业高质量发展的阶段,算力规模会进一步扩大,同时将带动整个产业链产值的不断扩大,成为经济增长的一极。

(一)算力规模增长预测

报告预计在“十五五”期间,中国算力年均增长速度将保持在35%以上,到2030年中国算力总规模将突破2500EFLOPS(FP16)。随着低精度算力的普及,会有更多的大模型和人工智能应用场景支持FP8计算。若以FP8为统一口径测算,到2030年中国算力总规模有望突破5000EFLOPS。

(二)算力能源消耗预测

依据报告的能耗统计框架,结合算力中心建设的规模与市场需求,“十五五”期间,算力中心能耗仍会保持一种较高的增长速度,预计到2030年算力中心全年电力消耗的理论值预计将达到6000亿度电,约占全社会用电总量的5%-6%。

(三)产业规模增长预测

算力不仅仅是技术指标,它更是产业链发展的核心引擎。算力产业链涵盖芯片研发与制造、服务器与整机设备、数据中心建设与运营、冷却与能源配套、软件与调度系统等多个环节。到2030年,与人工智能算力相关直接产业规模约2万亿元,这部分产业规模构成了算力发展的“硬支撑”,同时也会催生更广泛的应用市场。算力基础设施的完善直接推动人工智能在金融、医疗、制造、交通、教育、文娱等领域广泛应用大模型和智能服务。到2030,AI应用产业规模约5万亿元,带动上下游产业规模可超过15-20万亿元。

五、报告对统计标准的建议

本研究在明确智能算力、通用算力与存储算力等分类口径的基础上,进一步提出对未来政策层面建立统一统计标准的具体建议。

首先,应在国家层面制定统一的算力分类与统计框架。将算力分为智能算力、通用算力和存储算力。通过在政策文件中正式确立分类标准,可确保各地在统计与申报时口径一致,避免出现部分地区将传统存储或IDC容量混入智能算力总量的现象。并且排除企业内部私域部署与大量边缘轻量节点的噪音性影响

其次,应建立统一的统计指标体系。未来政策应明确要求各类算力中心在数据上报时,至少同时提供按FP16或者FP8的算力规模和实际能耗指标,以实现不同地区、不同类型算力的可比性。对于存储算力,则应以机柜数量和年耗电量为主,不应与智能算力混算。

第三,应在地方政府层面建立统一的统计流程。为避免地区间因统计方式不同而造成数据偏差,国家应出台统一的申报表格、统计方法和核验流程,并建立中央与地方的数据对接机制。通过电力消耗、芯片出货量和机柜数量的交叉验证,确保地方统计结果的真实性与一致性。

最后,应研究建立国家级算力与能耗数据平台,定期发布统一的权威数据。该平台不仅能够汇总各地报送数据,还能结合行业运行情况,提供全国范围的算力规模与能耗对比,成为政策制定和产业调控的重要参考。

(本文为盘古智库在24日发布的《中国算力与能耗研究报告》摘要,课题组成员有盘古智库理事长易鹏、秘书长周济、研究员牛站奎。)

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