国内外算力网络行业发展现状我国目前面临应

一、行业相关定义

算力网络是指利用云网融合技术以及SDN/NFV等新型网络技术,将边缘计算节点、云计算节点以及含广域网在内的各类网络资源深度融合在一起,减少边缘计算节点的管控复杂度,并通过集中控制或者分布式调度方法与云计算节点的计算和存储资源、广域网的网络资源进行协同,组成新一代信息基础设施,为客户提供包含计算、存储和连接的整体算力服务,并根据业务特性提供灵活、可调度的按需服务。采用这种方案构建新型信息基础设施架构,被称为“算力网络”,其能够根据客户需求,在云、网、边之间按需分配和灵活调度计算资源、存储资源以及网络资源。

二、全球算力网络行业发展

根据观研报告网发布的《中国算力网络行业发展趋势研究与投资前景分析报告(-年)》显示,算力网络自年诞生至今已有3年多,在产业界的共同努力下,算力网络技术研究在国际和国内都取得了显著的进展。

年全球算力网络市场规模为62.87亿美元;随着市场需求持续扩大,到年全球算力网络市场规模达到了.68亿美元,-年复合增长率达到了38.55%。

数据来源:中国算力网络行业发展趋势研究与投资前景分析报告(-年)

目前,全球互联网、大数据市场主要分布在亚洲地区,亚洲市场对于算力网络的需求最大,其占比达到了43.9%,其次是欧洲市场和北美市场,分别占全球市场的22.6%和18.6%。具体如下:

数据来源:中国算力网络行业发展趋势研究与投资前景分析报告(-年)

三、中国算力网络行业发展

1、市场规模

近年来随着大数据治理、智慧城市、智能制造、自动/远程驾驶、AR/VR/XR导航和区块链共识等新一代信息技术应用的蓬勃发展,新型计算模式层出不穷,算力资源需求日益旺盛,驱动算力网络高速发展。年上半年,我国算力网络行业市场规模为.13亿元,具体如下:

资料来源:中国算力网络行业发展趋势研究与投资前景分析报告(-年)

其中算力网络时延非相关场景包括后台加工、离线分析和视频渲染等场景,对算力资源位置和响应时间无明确需求,可迁移卸载至长距离远端算力资源上运行。年上半年我国算力网络时延非相关场景市场规模约为.49亿元。

资料来源:中国算力网络行业发展趋势研究与投资前景分析报告(-年)

算力网络时延敏感性场景包括自动驾驶、远程医疗、工业互联网、智慧城市和实时量化交易等场景,对响应时间有明确的上下界要求,需就近选择与数据生产位置一致的算力资源以满足其服务质量需求。年上半年中国算力网络时延敏感性场景市场规模为.43亿元,具体如下:

资料来源:中国算力网络行业发展趋势研究与投资前景分析报告(-年)

2、供应情况

运营商正在从服务消费互联网向服务产业互联网转变。5G时代,运营商因网络资源和计算资源丰富成为全社会ICT基础设施提供方。

随着国家整体网络建设和数字经济发展,5G网络的建设及千兆光纤的升级等带动市场需求持续提升,光缆线路总长度稳步增加。截至年6月底,全国光缆线路总长度达到万公里,同比增长8.2%,比上年末净增万公里。

资料来源:中国算力网络行业发展趋势研究与投资前景分析报告(-年)

通过在传统基站中新增算力引擎单板为网络边侧提供算力,发挥5G网络站点多、覆盖广、渗透深的优势,可以满足网业协同、网业融合、算网一体需求,助力算力网络“网、算、智无所不在”的愿景落实。年上半年,我国新建5G基站42.9万个,总数达到.4万个,占移动基站总数的17.9%,占比较上年末提高3.6个百分点。

资料来源:中国算力网络行业发展趋势研究与投资前景分析报告(-年)

3、需求情况

随着数字技术由消费领域向生产领域、由虚拟经向实体经济延伸,以云为基础、网为核心的算力网络数字信息基础设施,正成为工业互联网、人工智能、大数据、区块链、物联网、元宇宙等新技术新应用的承载基础。

年全年,我国数据产量达到6.6ZB,同比增加29.4%,占全球数据总产量(67ZB)的9.9%,仅次于美国(16ZB),位列全球第二。近三年来,我国数据产量每年保持30%左右的增速。随着各行各业数字化转型的推进,我国数据产量的持续增加,推动算力网络行业整体需求规模。

资料来源:中国算力网络行业发展趋势研究与投资前景分析报告(-年)

我国算力发展水平实现稳步提升,算力规模持续扩大,截止到年我国算力总规模达到EFlops。未来,东数西算和大数据中心集群建设的推进还将进一步推动我国算力规模持续增长。

资料来源:中国算力网络行业发展趋势研究与投资前景分析报告(-年)

4、供需平衡分析

当前算力发展面临应用多元化、供需不平衡的挑战。一方面,迈入万物智能时代,新兴技术的快速兴起、海量数据的爆发性增长以及应用场景的日益多元化,激发算力成百上千倍增长,加速算力多样化升级。另一方面,算力的提升面临多维度的挑战,从芯片到算力的转化依然存在着巨大的鸿沟,现有计算技术升级能够带来的算力规模增速大约每年仅数倍,供需之间的差距依然很大,不论是硬件层面还是架构层面,计算技术发展都亟需变革。

面对当前算力需求爆发、算力分配不均以及算力供需失衡等问题,算力网络应进一步提供满足灵活需求的社会级服务,搭建通用算网场景,实现多要素协同转换和多形态兼容统一。




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