文 | 盘古智库 文 | 盘古智库 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2😜726亿度电。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25🤗00EFLOPS（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5000EFLOP💯S。 （二）算力能源消耗预测 展开全文 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2🥳030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203🙄0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FP1👍6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。）返回🤗搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

智通财经APP获悉，摩根士丹利表示，iPhone 17系列的💯早期交货时间与去年同期相比持平或略有延长，该行维持对苹果(A😉APL.US)“增持”评级，目标价240美元。 大摩指😉出，iPhone 17系列初期供应状况优于去年，同时早期交货😅时间与去年同期相比持平或略有延长，表明iPhone 17的早🙌期需求可能同比增长。这一积极信号与市场对2026财年iPho😊ne出货量持平的预期形成对比，为苹果公司带来了乐观前景。 🤩 该行的数据显示，iPhone 17系列在开始预订后的4天🙌内(截至9月16日)，其交货时间在全球多数主要市场均呈现同比🌟持平或上升的趋势。具体来看： iPhone 17 Pr😎o Max：在美国的交货时间为22.5天，国际平均为24天，😢较预订开始时的19.4天显著延长。与国际市场相比，其交货时间😂同比增加1.2天。 iPhone 17 Pro：在美国👏为14.2天，国际平均为18.1天，同比缩短2天，但国际市场😡仍增长2天。 iPhone Air：在美国为6.7天，😴国际平均为7.9天，同比缩短3天(与iPhone 16 Pl😅us相比)，且在中国市场尚未上市。 iPhone 17👏标准版：表现最为突出，在美国交货时间为15.5天，国际平均为🚀19天，同比延长6.5天和9天。中国市场的交货时间达到30.🎉5天，创下两年来的最高记录。 这些数据表明，iPhon🤩e 17的需求整体强劲，尤其是基础型号和Pro Max型号。🤔报告强调，早期供应状况优于去年，主要得益于生产良率的提升和印😎度工厂产能的扩大——苹果首次在印度同时生产和发货所有新机型。😊 大摩报告通过实地调研发现，当前用户的升级动机主要源于😎替换老旧设备。iPhone的平均更换周期约为5年，这意味着i🌟Phone 12用户（上一次“超级周期”的群体）成为今年的自😢然升级者。 大摩预计，苹果2026财年收入将增长6.5💯%，其中iPhone收入增长5.5%，服务收入增长12%。毛😴利率稳定在46.9%左右，每股收益达8.00美元。看涨情景下😢，iPhone更换周期加速可能推动收入和每股收益更高增长；看🔥跌情景则假设需求疲软和关税压力导致增长放缓。返回搜狐，查看更🌟多