中國HPC行業市場機遇及面臨的挑戰分析

生成式人工智能AIGC是人工智能1.0時代進入2.0時代的重要標志，以ChatGPT為代表新興應用場景，需要更強大的計算(HPC)算力支撐。

或許有人沒有聽過HPC，但是一定聽過超級計算機，它就是HPC的主要實現方式之一。數據顯示，高性能計算系統的運行速度比商用臺式機或服務器系統快一百萬倍以上。原因在于高性能計算能夠讓整個計算機集群為同一個任務工作，以更快的速度來解決一個復雜問題。

HPC是高性能計算(High-Performance Computing)的簡稱，是指使用很多處理器(作為單個機器的一部分)或者某一集群中組織的幾臺計算機(作為單個計算資源)執行計算任務和程序的行為。

高性能計算集群常通過并行計算獲得極高的計算性能，解決傳統服務器無法處理的數據計算問題。高性能計算集群常應用于科學計算、工程仿真、大數據分析等領域，是科學研究和技術創新的重要支撐。

根據中研普華產業研究院發布的《2023-2028年中國HPC行業競爭分析及發展前景預測報告》顯示：

算力是數字經濟時代的核心生產力，云計算產業長期空間廣闊。根據中國信通院數據顯示，算力投入能顯著提升經濟價值：每1元的算力投入，可以帶動3-4元的GDP(國內生產總值)經濟產出，實現經濟增長的倍增效應。

我國“新基建”戰略的7大板塊：5G基站建設、城際高鐵和城市軌交、大數據中心、人工智能、工業互聯網、特高壓、新能源充電樁，前5個均與算力密切相關。

在中國發展高層論壇2024年年會上，國家數據局局長劉烈宏指出，生成式人工智能技術的迅速發展促使對算力的需求呈現指數級增長，這進一步凸顯了構建全國一體化算力體系的緊迫性和重要性。HPC作為一種強大的計算工具，在科學研究、工程設計、數據分析等領域發揮著越來越重要的作用。

中國HPC行業市場機遇及面臨的挑戰分析

HPC提供了超高浮點計算能力解決方案，可用于解決計算密集型、海量數據處理等業務的計算需求，如科學研究、氣象預報、計算模擬、軍事研究、CAD/CAE、生物制藥、基因測序、圖像處理等，大量縮短計算時間，提高計算精度。

此前，HPC由于其專業度極高的特點被局限在科研實驗室、大型企業和特定的學術組織研究中。不過隨著近兩年AI技術與IoT應用之間的互相驅動，數據量和計算需求暴漲，5G將數據傳輸管道大大拓寬之后，同樣給了數據囤積量進一步拓展的空間，HPC也逐漸變得日益重要。

人工智能技術的飛速發展，尤其是深度學習領域，與HPC的結合為各行業提供了強大的計算支持，推動了HPC行業的快速發展。根據最新一期超級計算機 TOP500 榜單，美國為超級計算機上榜數量最多的國家，共上榜 150 套，占比 30%; 中國以 134 套上榜數量緊隨其后，占比 26.8%; 除中美兩國之外，德國、日本、法國、英國、加拿大均有 10 套及以上進入 TOP500 榜單的超級計算機系統。

中國初步形成的高性能計算產業鏈由上、中、下游構成，以上所述企業均為中游企業，他們的角色是負責對上游的資源進行整合，提供強大的超算資源。

隨著“后摩爾時代”的到來，傳統高性能計算的資源規模越來越受限，在處理復雜的重大科學與工程問題時面臨巨大挑戰;同時高性能計算應用的多元化，供需不平衡，以及新興應用的快速崛起，推動了新型算力基礎設施建設，補齊在基礎軟件、高端芯片、核心器件等關鍵技術方面的短板迫在眉睫。

在激烈的市場競爭中，企業及投資者能否做出適時有效的市場決策是制勝的關鍵。報告準確把握行業未被滿足的市場需求和趨勢，有效規避行業投資風險，更有效率地鞏固或者拓展相應的戰略性目標市場，牢牢把握行業競爭的主動權。

更多行業詳情請點擊中研普華產業研究院發布的《2023-2028年中國HPC行業競爭分析及發展前景預測報告》。