算力中心供给分析 IV. 算力中心供需研判及未来展望 V. 附录 报告研究背景与主要研究结论 4 报告研究背景 • 纵观算力中心发展历程，移动互联网时代与云计算时代的技术革命催生了集约化、超大规模化的数据中心需求，由此孕育出了算力中心定制批发的业 务模式，并且该业务模式在2015-2020年间实现了快速增长。然而，伴随着移动互联网用户红利见顶、新基建边际效应递减及后疫情时代经济周期波动， 从算力中心的定制批发业务发展现状来看，需求端和供给端均展现出积极的发展态势。 ➢ 需求端，随着 AI 大模型的迅猛发展，市场对算力资源的需求呈现出快速增长。这一增长主要源于互联网大厂、云厂商、短视频厂商等行业头部企业 对高性能、大规模算力资源的投入持续增长，这一趋势推动了算力中心定制批发业务的高速发展。 ➢ 供给端，受益于新一轮技术升级，算力中心市场迎来更多整合契机。头部企业凭借在技术、资金、资源等方面的领先优势，能够更迅速地适应市场 供需模型搭建：从专业的行业视角出发，我们将一手调研获取的、来自超40家具有代表性的需求厂商与供给服务商的数据，整合融入供需 模型，以此反映当下市场的实际供需格局。同时，我们吸纳从专家访谈中的关键信息，如需求侧的服务器规模及业务增长情况、供给侧的 运营容量及区域布局规划等，为模型的未来预测提供依据。在此基础之上，我们亦吸纳案头调研收集的大量资料，如宏观政策文件、市场 报告等，从宏观政策导向、行业发展趋势等方面对模型进行校验与补充。

力量，始终稳居全球机器人生产和消费国龙头地位，产业链全面 性、系统性、完整性全球领先。“十五五”时期，中国机器人产 业创新能力、发展基础、应用领域、生态支撑、载体建设等方面 将快速发展，产业规模预计将增长至 4000 亿元左右，且市场规 模稳居全球首位。赛迪顾问重磅推出《赛迪顾问“十五五”重点 产业落地工具册——机器人》，厘清当前中国机器人产业发展基 础、现状及技术发展趋势，研判“十五五”时期发展形势，为各 用范围不断拓展，但由于其操作和部署存在一定门槛，目前 适用场景仍相对有限，2023 年中国工业机器人产业规模为 510.7 亿元。“十五五”时期，在关键技术持续突破、质量标 准持续优化、应用创新不断推进的支持下，中国工业机器人 渗透率有望大幅提升，预计到 2025 年中国工业机器人产业规 模将增长至 682.6 亿元，到 2030 年中国工业机器人产业规模 将增长至 1052.6 亿元。  服务机器人将针对更深层的需求精准开发产品服务。近年来 年中国服务机 器人产业规模为 253.2 亿元。“十五五”时期，中国服务机器 人将针对用户更深层的需求精准开发产品和服务，持续提升 智能化水平、着力开发生态集成、持续提升自主品牌影响力， 预计到 2025 年中国服务机器人产业规模将增长至 388.0 亿元， 到 2030 年中国服务机器人产业规模将增长至 1413.8 亿元。  特种机器人将从试点示范阶段转入规模化应用阶段。近年来

复盘3G/4G：每一轮技术升级都会带来射频市场规模的大扩张 从全球射频前端三大巨头（Avago、Skyworks、Qorvo）的成长史可以看出，每一轮无线通信技术的升级都将带来射频前端市 场规模的大扩张。 数据来源：Wind，国泰君安证券研究 1.2 14 展望5G：射频前端将进入新一轮的高速成长期 根据Yole的预测，2023年射频前端的市场规模将达 到350亿美元，较2017年150亿美元增加130%， 未来6年复合增速高达14%： 1）滤波器：市场规模将从2017年的80亿美元，增 加到2023年的225亿美元，复合增速19%，是成长 最快的领域； 2）PA：市场规模将从2017年的50亿美元，增加 到2023年的70亿美元，复合增速7%； 3）射频开关：市场规模将从2017年的10亿美元， 增加到2023年的30亿美元，复合增速15%； 4）天线调谐器：市场规模将从2017年的4.7亿美元， 增加到2023年的10亿美元，复合增速15%； 5）LNA：市场规模将从2017年的2.5亿美元，增 加到2023年的6亿美元，复合增速16%； 6）毫米波射频前端：2023年市场规模将达到4亿 美元； 数据来源：Yole，国泰君安证券研究 1.2 15 射频器件价值量：5G手机射频前端ASP将大幅提升 射频前端价值量/美元 入门3G手机 中端4G手机 高端4G手机 旗舰4G手机

70%将用于推理，仅不到 30%为训练，因此即使 DeepSeek 大幅下降训练算力，对国内冲击相对较小。 根据信通院，截止 2022 年末中国算力规模 302EFlops，结合主要云厂资本开 支和芯片出货预测，我们预计 2024-26 年我国算力规模年复合增速有望达到 44%，带动 2025/2026 年新建数据中心 8.0/9.1GW，对应 530/633 亿度增量 用电。我们预计 2025 年中国用电量增速 根据各厂的芯片和服务器参数，虽然单瓦浮点算力以每代约 1 倍速率提升， 但是同时我们也看到随着效率的提升，服务器和机柜的功率参数以每代 40-60%的比例提升。而 DeepSeek 实现 GPU 白卡互联的能力，为国产芯 片的大规模应用打开了大门，在经济上必然存在较强的优势，但是短期内在 能耗上与英伟达芯片仍然存在差距。因此随着国内数据中心中智算中心的比 例提升，单个数据中心的 MW 数将持续上升，甚至相同算力下可能提升更 快 .................................................................. 17 图表 26： 2017-2023 年 UPS 行业市场规模 ..................................................................................................

务器/液冷）、平台调度 层（弹性调度/绿色节能）、应用场景层（AI训练/边缘智能） 规模与增长 ｜ 2024年中国智能算力规模达725.3EFLOPS，同比增速74.1%，市场规模190亿美 元，增速超通用算力3倍 未来趋势 ｜ 2026年智能算力规模将达2024年两倍（1,460.3EFLOPS），市场规模增至337亿 美元 4 Supplyframe, Inc. Confidential reproduce or distribute. 1. 智算产业现状总览 我国智能算力规模和增长趋势： 2024年，中国智能算力规模达725.3EFLOPS，同比增长74.1%，增幅是同期通用算力增幅(20.6%)的3倍以上；市场 规模为190亿美元，同比增长86.9%。 未来两年，中国智能算力仍将保持高速增长： 中国智能算力规模： 2025年将达到1,037.3 EFLOPS，较2024年增长43%； EFLOPS，较2024年增长43%； 2026年将达到1,460.3 EFLOPS，为2024年的两倍。 中国人工智能市场规模： 2025年将达到259亿美元，较2024年增长36.2%； 2026年将达到 337亿美元，为2024年的1.77倍。 数据来源：《2025年中国人工智能计算力发展评估报告》 11 Supplyframe, Inc. Confidential & Proprietary. Do not reproduce

o1 路上的核心理念，并且效果还好到受到了 OpenAI 的认可 如何通过有效的 Test-Time Scaling 和 Train-Time Scaling 提升模型的推理能力？ 得益于纯大规模强化学习 ， DeepSeek-R1 具备强大推理能力与长文本思考能力，继开源来备受关注。 DeepSeek R1-Zero 和 R1 的出现再次证明了强化学习的潜力所在： R1-Zero 型推理能力和长程问题能力，基于 RL 的 Post-Training 将会成为下一个突破点。 自回归模型在数学推理问题上很难进步的一点在于没有办法进行回答的自主修正，如果仅是依靠生 成 式方法和扩大参数规模，那么在数学推理任务上带来的收益不会太大。所以需要寻找额外的 Scaling 为什么我们需要后训练 Scaling-Law ? 回顾： Post-Training Scaling Law 8 大规模推理为中心的强化学习，提升模型数学代码能力 RL 驱动下自然涌现长文本推理能力 基于规则的奖励 Rule-Based Reward 推理为中心的大规模强化学习 Large-Scale Reasoning-Oriented RL DeepSeek-R1-Zero

制造和仓库），然后是家庭。我们在家庭中看到的主要功能是清洁和照顾。尽管这个新⾏业需 要时间来建设，但我们预计到2050年将有6.48亿台机器⼈和⼀个价值7万亿美元的⼈形机器⼈ 市场。 本报告的⼀个⽬标是尝试估算AI机器⼈的不同市场机会规模。分析的结论如下。已 进⾏调整以消除在护理⾏业使⽤的机器⼈和在⽼年⼈家中协助护理的类⼈机器⼈的 重复计数。 本报告还列举了在该领域活跃的⼏家公司，作为⾏动中使⽤案例的⽰例。 3 https://waymo 全球观点与解决⽅案 2024年12⽉ 图1.按类型预测的机器人单位数量（百万） 来源：Citi GPS 我们的⽅法包括估计覆盖全球⼤部分地区的三个地区（发达地区、不发达地区、 最不发达地区）市场总规模，然后为每种⽤例和每个地区应⽤不同的渗透率。 我们假设不发达市场的渗透率是发达地区的⼀半，最不发达地区的渗透率是不发达市 场的⼀半。我们分析了每个地区的数据直⾄2050年。 我们认识到增补与替代 及其他许多⼈，我们的渗透率假设可能过低。 我们还注意到，我们尚未分析⼏个潜在的巨⼤市场——如军事、安全、教育、农业。 虽然预计对⼤多数发达地区采⽤率将会更⾼，但我们认为到2050年，较不发达地区 由于其⼈⼝规模和劳动⼒市场规模的原因，将占整体市场的相当⼤部分。下图显⽰ ，到2050年，较不发达地区将占⼈形机器⼈市场的三分之⼆。 图3.按发展组别细分的人形机器人分析（单位：百万） 来源：Citi GPS 我们

人工智能的力量并驾驭其相关的复杂性，有 可能塑造行业的未来并推动人工智能驱动世 界的进步。 IDC数据显示，全球企业生成式 人工智能支出规模将从����年 的���.�亿美元增长至����年的 �,���.�亿美元，年复合增长率 达��.�%；在中国，生成式人工 智能支出规模将从����年的 ��.�亿美元增长至����年的 ���.�亿美元，年复合增长率达 ��.�%；到����年，中国���强 设施规划与业务发展规划密切相关，在业务发展的每一个阶段都应起到核心推动 作用。 图� 企业IT架构密切支持业务各阶段的发展 来源：IDC，���� 初步探索期 快速增长期 巩固期+ 新一轮探索期 试点建设，小规模部署和应用 灵活扩展支持业务增长 资源持续整合优化+ 面向未来的布局和规划 �� 在经历初创期的IT系统快速交付后，企业需要不断思考IT系统的灵活扩展、整合 优化以及面向未来的统筹规划问 往会选择成本相对较低 的公有云基础设施服务和SaaS服务，以满足当期发展实际需求作为IT投入和 环境搭建的根本原则。 快速增长期：业务进入快速增长阶段时，企业会以业务为中心敏捷扩展IT系 统规模和软件功能、以支持高并发场景，并考虑到长期发展，调整和优化IT 环境架构。伴随业务竞争的逐步加剧，企业开始重视大数据对于业务发展的 赋能作用，加大诸如大数据等方面的投入。伴随业务条线不断增加，IT系统

技 平民化共同驱动智能机器人渗透 • 根据国家统计局最新数据与联合国有关老龄化的划分标准显示，我国人口增长动力减弱，老龄化人口占比增长，我国已全面步入中度老龄化社会并且老龄化仍在 加速中。蓝领群体规模达四亿，但劳动力仍存在较大缺口。相对于白领工作，蓝领存在很多繁重、危险的工作场景，年轻人对进入蓝领工作岗位的意愿较低。这 亟需机器人进厂进行岗位的人力替代、协作、补充。 • 目前AI平民化成为大趋 上海市促进智能机器人产业高质量 创新发展行动方案（2023-2025年） 2023年10月19日 上海市经济和信息 化委员会等五部门 具有全球影响力的机 器人产业创新高地 2025年机器人关联产 业规模达1000亿元 打造10家行业一流的 机器人头部品牌 打造100个标杆示范的 机器人应用场景 机器人密度达500台/ 万人 广东省培育智能机器人战略性新兴 产业集群行动计划（2023-2025年） 培育5家具有国际竞争力的 机器人企业、新增10家以上 省级以上专精特新企业 2025年成为全国机器 人产业创新发展和集 成应用高地，2027年 争创国家级产业发展 集聚区 2025年机器人产业链 规模达2000亿元，核 心产业规模超250亿元 遴选50个标杆示范机 器人应用场景 重点领域机器人密度 达500台/万人 工业机器人整机综合指标达到国际先进水平，关键零部件性能和可靠性达到 国际同类产品水平；人形

AI 企业已突破 1-2 亿的营收规模，迈向第一个 10 亿。 2. 超 160 个影像 AI 获批医疗器械三类证，影像 AI 企业们逐渐跳出影像科，向医学装 备、外科手术辅助系统等领域进发，打开了新的百亿市场。 3. 生成式 AI 对于医疗 IT 的重构已经初现成效。上百个大模型涌入医疗领域，许多 互联网医疗、院内信息化系统已经引入相关技术，或能在明年实现规模化落地。 4. 下行经济形势下，医健企业一级市场融资受阻，IPO ..................................................................................... 28 2.4 讨论：颇具规模的 AI 产品矩阵，能够破解商业化难题吗？................................. 29 第三章：融资寒冬，医疗 AI 尽力改善现金流.................. ........................................................................................50 4.2 讨论：规模商业化，大模型还要迈几步？.....................................................................53 第五章：医疗人工智能标杆案例