第一章 ai算力產業綜述及數據來源說明
1.1 算力行業界定
1.1.1 算力的概念
1.1.2 算力的分類
1.1.3 算力行業概念辨析
1.1.4 算力專業術語說明
1.1.5 算力所處行業
1.2 ai算力產業界定
1.2.1 ai算力的定義
1.2.2 ai算力的特征
1.2.3 ai算力產業生態
1.3 本報告研究范圍界定說明
1.4 ai算力產業市場監管&標準體系
1.4.1 ai算力產業監管體系及機構職能
1.4.2 ai算力產業標準體系及建設進程
1.5 本報告數據來源及統計標準說明
1.5.1 本報告權威數據來源
1.5.2 本報告研究方法及統計標準
第二章 全球ai算力產業發展現狀及趨勢
2.1 全球ai算力產業發展歷程
2.2 全球ai算力產業發展現狀
2.2.1 全球ai算力支出占比
2.2.2 全球算力規模變化:高速增長
2.2.3 全球算力細分市場:智能算力大力發展
2.2.4 全球算力需求大幅提高
2.2.5 全球ai算力基礎配套——ai芯片
2.2.6 全球ai算力基礎配套——ai服務器
2.2.7 全球ai算力基礎配套——ai數據中心
2.3 全球ai算力區域發展及經驗借鑒
2.3.1 全球ai算力區域發展格局
2.3.2 全球ai算力重點區域:美國
2.3.3 全球ai算力重點區域:日本
2.3.4 國外ai算力發展經驗借鑒
2.4 全球ai算力產業市場規模體量
2.5 全球ai算力產業發展前景預測
2.6 全球ai算力產業發展趨勢洞悉
第三章 中國ai算力產業全景及基礎配套發展
3.1 ai算力產業鏈結構梳理
3.2 ai算力產業價格傳導機制
3.3 ai算力建設成本投入分析
3.4 中國ai算力基礎配套:ai芯片
3.4.1 ai芯片概述
3.4.2 gpu芯片市場
3.4.3 fpga芯片市場
3.4.4 asic芯片市場
3.4.5 ai芯片發展對ai算力產業的影響
3.5 中國ai算力基礎配套:ai服務器
3.5.1 ai服務器概述
3.5.2 市場需求:大模型訓練和推理需求激增
3.5.3 應用場景:推理需求占比提升
3.5.4 市場規模體量:快速增長
3.5.5 市場競爭格局:國產化水平提升
3.5.6 ai服務器發展對ai算力產業的影響
3.6 中國ai算力基礎配套:ai數據中心(智算中心)
3.6.1 智算中心概述
3.6.2 智算中心建設架構
3.6.3 智算中心建設現狀
3.6.4 智算中心發展趨勢
3.6.5 智算中心發展對ai算力產業的影響
3.7 配套產業布局對ai算力產業的影響總結
第四章 中國ai算力架構、平臺及關鍵技術發展
4.1 ai算力架構的探索與發展
4.2 ai算力架構關鍵技術進展
4.2.1 網絡編排技術
4.2.2 網絡承載技術
4.2.3 網絡轉發技術
4.3 ai算力架構創新發展趨勢
4.4 云網融合創新實踐與發展
4.5 云計算發展現狀及ai云算力
4.5.1 中國云計算發展現狀
4.5.2 中國公有云發展現狀
4.5.3 中國私有云發展現狀
4.5.4 中國混合云發展現狀
4.5.5 ai算力云發展現狀
4.5.6 ai算力云服務方式
4.6 邊緣計算的發展及邊緣ai
4.6.1 邊緣計算發展現狀
4.6.2 邊緣ai概述
4.6.3 邊緣ai發展現狀
第五章 中國ai算力發展現狀及建設運營方式
5.1 中國ai算力發展歷程
5.2 中國ai算力發展現狀
5.2.1 基礎設施側
5.2.2 計算設備側
5.3 中國ai算力市場參與主體
5.3.1 ai算力市場主體類型
5.3.2 ai算力市場行業主體
5.4 中國ai算力市場競爭格局
5.4.1 中國ai算力市場競爭態勢
5.4.2 中國ai算力市場競爭格局
5.5 中國ai算力建設運營模式探索現狀
5.5.1 中國ai算力投資-建設-運營模式
5.5.2 中國ai算力建設運營模式總結
5.6 中國ai算力招投標市場解讀
5.7 中國ai算力產業市場規模體量
5.8 中國ai算力產業發展痛點分析
第六章 中國ai算力產業區域格局發展解讀
6.1 區域算力規模分指數
6.2 區域計算設備算力發展
6.3 區域基礎設施算力發展
6.4 算力產業資源區域分布
6.4.1 區域算力產業分指數情況
6.4.2 區域數據中心機柜分布情況
6.5 算力企業數量區域分布
6.6 中國算力區域需求特點
6.7 “東數西算”工程
6.7.1 中國算力西遷的經濟性分析
6.7.2 中國“東數西算”工程必要性分析
6.7.3 “東數西算”工程發展現狀
6.8 ai算力區域發展格局
6.9 ai算力重點區域市場
6.9.1 北京市ai算力產業發展狀況
6.9.2 廣東省ai算力產業發展狀況
6.9.3 上海市ai算力產業發展狀況
第七章 中國ai算力系統集成及應用市場分析
7.1 ai軟件、網絡安全及系統集成
7.1.1 ai軟件
7.1.2 ai網絡安全
7.1.3 ai系統集成
7.2 ai算力應用場景&行業領域分布
7.2.1 ai算力應用場景分布
7.2.2 ai算力應用行業發展現狀
7.3 ai算力細分應用:智慧金融
7.3.1 智慧金融發展狀況
7.3.2 智慧金融領域ai算力應用概述
7.3.3 智慧金融領域ai算力市場現狀
7.3.4 智慧金融領域ai算力需求潛力
7.4 ai算力細分應用:智慧政府
7.4.1 智慧政府發展狀況
7.4.2 智慧政府領域ai算力應用概述
7.4.3 智慧政府領域ai算力市場現狀
7.4.4 智慧政府領域ai算力需求潛力
7.5 ai算力細分應用:智能制造
7.5.1 智能制造發展狀況
7.5.2 智能制造領域ai算力應用概述
7.5.3 智能制造領域ai算力市場現狀
7.6 ai算力細分應用:其他
7.6.1 智慧醫療
7.6.2 智慧能源
7.7 中國ai算力產業細分應用市場戰略地位分析
第八章 全球及中國ai算力企業案例研究
8.1 全球及中國ai算力企業布局梳理與對比
8.2 全球ai算力企業布局分析
8.2.1 微軟
8.2.2 谷歌
8.3 中國ai算力企業布局分析
8.3.1 浪潮電子信息產業股份有限公司
8.3.2 新華三技術有限公司
8.3.3 超聚變數字技術有限公司
8.3.4 中興通訊股份有限公司
8.3.5 寧暢信息產業(北京)有限公司
8.3.6 中國電信股份有限公司
8.3.7 中國移動通信集團有限公司
8.3.8 華為技術有限公司
8.3.9 騰訊云計算(北京)有限責任公司
8.3.10 阿里云計算有限公司
第九章 中國ai算力產業發展環境洞察&swot分析
9.1 中國ai算力產業經濟(economy)環境分析
9.1.1 中國宏觀經濟發展現狀
9.1.2 中國宏觀經濟發展展望
9.1.3 ai算力產業發展與宏觀經濟相關性分析
9.2 中國ai算力產業社會(society)環境分析
9.2.1 中國ai算力產業社會環境分析
9.2.2 社會環境對ai算力產業發展的影響總結
9.3 中國ai算力產業政策(policy)環境分析
9.3.1 國家層面ai算力產業政策規劃匯總及解讀
9.3.2 31省市ai算力產業政策規劃匯總及解讀
9.3.3 國家重點規劃/政策對ai算力產業發展的影響
9.3.4 政策環境對ai算力產業發展的影響總結
9.4 中國ai算力產業swot分析
第十章 中國ai算力產業市場前景及發展趨勢洞悉
10.1 中國ai算力產業發展潛力評估
10.2 中國ai算力產業未來關鍵增長點
10.2.1 政策驅動產業高質量發展,ai算力乘政策東風
10.2.2 行業核心技術不斷突破,推動ai算力提升
10.2.3 下游應用場景廣闊,ai算力需求龐大
10.3 中國ai算力產業發展前景預測(未來5年預測)
10.4 中國ai算力產業發展趨勢洞悉
10.4.1 整體市場發展趨勢
10.4.2 市場競爭發展趨勢
10.4.3 技術創新發展趨勢
第十一章 中國ai算力產業投資戰略規劃策略及建議
11.1 中國ai算力產業進入與退出壁壘
11.1.1 ai算力產業進入壁壘分析
11.1.2 ai算力產業退出壁壘分析
11.2 中國ai算力產業投資風險預警
11.3 中國ai算力產業投資機會分析
11.3.1 ai算力產業鏈薄弱環節投資機會
11.3.2 ai算力產業細分領域投資機會
11.3.3 ai算力產業區域市場投資機會
11.3.4 ai算力產業空白點投資機會
11.4 中國ai算力產業投資價值評估
11.5 中國ai算力產業投資策略建議
11.6 中國ai算力產業可持續發展建議
圖表目錄
圖表:ai算力產業鏈分析
圖表:國際ai算力市場規模
圖表:國際ai算力生命周期
圖表:中國gdp增長情況
圖表:中國cpi增長情況
圖表:中國人口數及其構成
圖表:中國工業增加值及其增長速度
圖表:中國城鎮居民可支配收入情況
圖表:2022-2024年中國ai算力市場規模
圖表:2022-2024年中國ai算力供應情況
圖表:2022-2024年中國ai算力需求情況
圖表:2024-2030年中國ai算力市場規模預測
圖表:2024-2030年中國ai算力供應情況預測
圖表:2024-2030年中國ai算力需求情況預測
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第一章 ai算力產業綜述及數據來源說明
第二章 全球ai算力產業發展現狀及趨勢
第三章 中國ai算力產業全景及基礎配套發展
第四章 中國ai算力架構、平臺及關鍵技術發展
第五章 中國ai算力發展現狀及建設運營方式
第六章 中國ai算力產業區域格局發展解讀
第七章 中國ai算力系統集成及應用市場分析
第八章 全球及中國ai算力企業案例研究
第九章 中國ai算力產業發展環境洞察&swot分析
第十章 中國ai算力產業市場前景及發展趨勢洞悉
第十一章 中國ai算力產業投資戰略規劃策略及建議
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♦ 理由4:如果您的企業缺乏多年業內資深經驗培養的行業洞察力,長期性、系統性的行業關鍵數據支持,而無法準確把握市場,搶占最新商機的戰略制高點,那么請把這一切交給我們。
數據支持
權威數據來源:國家統計局、國家發改委、工信部、商務部、海關總署、國家信息中心、國家稅務總局、國家工商總局、國務院發展研究中心、國家圖書館、全國200多個行業協會、行業研究所、海內外上萬種專業刊物。
中研普華自主研發數據庫:中研普華細分行業數據庫、中研普華上市公司數據庫、中研普華非上市企業數據庫、宏觀經濟數據庫、區域經濟數據庫、產品產銷數據庫、產品進出口數據庫。
國際知名研究機構或商用數據庫:如Euromonitor、IDC、Display、IBISWorld、ISI、TechNavioAnalysis、Gartenr等。
一手調研數據:遍布全國31個省市及香港的專家顧問網絡,涉及政府統計部門、統計機構、生產廠商、地方主管部門、行業協會等。在中國,中研普華集團擁有最大的數據搜集網絡,在研究項目最多的一線城市設立了全資分公司或辦事處,并在超過50多個城市建立了操作地,資料搜集的工作已覆蓋全球220個地區。
研發流程
步驟1:設立研究小組,確定研究內容
針對目標,設立由產業市場研究專家、行業資深專家、戰略咨詢師和相關產業協會協作專家組成項目研究小組,碩士以上學歷研究員擔任小組成員,共同確定該產業市場研究內容。
步驟2:市場調查,獲取第一手資料
♦ 訪問有關政府主管部門、相關行業協會、公司銷售人員與技術人員等;
♦ 實地調查各大廠家、運營商、經銷商與最終用戶。
步驟3:中研普華充分收集利用以下信息資源
♦ 報紙、雜志與期刊(中研普華的期刊收集量達1500多種);
♦ 國內、國際行業協會出版物;
♦ 各種會議資料;
♦ 中國及外國政府出版物(統計數字、年鑒、計劃等);
♦ 專業數據庫(中研普華建立了3000多個細分行業的數據庫,規模最全);
♦ 企業內部刊物與宣傳資料。
步驟4:核實來自各種信息源的信息
♦ 各種信息源之間相互核實;
♦ 同相關產業專家與銷售人員核實;
♦ 同有關政府主管部門核實。
步驟5:進行數據建模、市場分析并起草初步研究報告
步驟6:核實檢查初步研究報告
與有關政府部門、行業協會專家及生產廠家的銷售人員核實初步研究結果。專家訪談、企業家審閱并提出修改意見與建議。
步驟7:撰寫完成最終研究報告
該研究小組將來自各方的意見、建議及評價加以總結與提煉,分析師系統分析并撰寫最終報告(對行業盈利點、增長點、機會點、預警點等進行系統分析并完成報告)。
步驟8:提供完善的售后服務
對用戶提出有關該報告的各種問題給予明確解答,并為用戶就有關該行業的各種專題進行深入調查和項目咨詢。
社會影響力
中研普華集團是中國成立時間最長,擁有研究人員數量最多,規模最大,綜合實力最強的咨詢研究機構之一。中研普華始終堅持研究的獨立性和公正性,其研究結論、調研數據及分析觀點廣泛被電視媒體、報刊雜志及企業采用。同時,中研普華的研究結論、調研數據及分析觀點也大量被國家政府部門及商業門戶網站轉載,如中央電視臺、鳳凰衛視、深圳衛視、新浪財經、中國經濟信息網、商務部、國資委、發改委、國務院發展研究中心(國研網)等。
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