原创 | 文 BFT机器人

引言

Introduction

今年以来， 以“人工智能”为代表的数字化技术赛道无疑是最大热点。为此， 本报告以“人工智能”为切入点， 对AI相关行业从政策、 技术、产业等多方面进行梳理。

01

计算机：ChatGPT 的出现有望加速

我国在人工智能领域政策的出台

1.1 2017年人工智能发展规划发布，为行业长期发展指明了方向

2017 年7月20日，国务院出台《新一代人工智能发展规划》，提出三步走战略目标，成为了人工智能领域最重要的一份整体发展规划，也为后续政策出台提供了重要的依据:

• 第一步，到 2020 年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步， 人工智能产业成为新的重要经济增长点， 人工智能技术应用成为改善民生的新途径，有力支撑进入创新型国家行列和实现全面建成小康社会的奋斗目标；

• 第二步，到 2025 年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展；

• 第三步，到 2030 年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，智能经济、智能社会取得明显成效，为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础。

《新一代人工智能发展规划》的出台，同年 AlhaGo 战胜世界第一的围棋选手柯洁，技术和政策的双向推动下， 多项人工智能的推动政策密集出台。

十九大报告提出“推动互联，2018 年政府工作报告首次提及“人工智能”大数据、人工智能和实体经济深度融合，与此同时工信部出台了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020 年)》进行工作的专项部署，教育部出台《高等学校人工智能创新行动计划》引领高校的人工智能创新，科技部在积极推动科技创新 2030一“新一代人工智能”重大项目的展开， 2018 年 10 月的第十九届第九次中央政治局学习以“人工智能发展现状和趋势”为学习主题。

而后，科技部和工信部在试验区、场景创新等方面积极展开示范性建设， 以期推动人工智能建设工作加快落地。

在组织方面，2017 年11 月科技部宣布成立由科技部、发展改革委、财政部、教育部等 15 个部门构成新一代人工智能发展规划推进办公室，负责推进新一代人工智能发展规划和重大科技项目的组织实施。宣布成立新一代人工智能战略咨询委员会，为规划和重大科技项目实施，以及国家人工智能发展的相关重大部署提供咨询。

在关注人工智能发展的同时，人工智能治理工作也成为了顶层关注的重要问题。

2019 年新一代人工智能治理专业委员会成立，6 月出台了 《新一代人工智能治理原则一一发展负责任的人工智能》: 同时在新组建的国家科技伦理委员会中，人工智能也成为了 3 大重点关注方向之一: 2021 年 12 月中办、国办还发布了 《关于加强科技伦理治理的意见》，对新时代我国科技伦理治理工作做出了全面、系统的部署。

除了人工智能的专项政策，近期国家也有多项数学中国相关的重要政策密集出台，为产业数字化进行制度的馈垫，为智能化的发展推进其定了数据和软硬件的基础。

2022 年 2 月，东数西算涉及的 8 个国家算力枢组节点和 10 个国家数据中心集群全部获批，2022 年 6 月国务院发布《国务院关于加强数宇政府建设的指导意见》统筹数字政府建设，2022 年 12 月 《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》成为了数据要素建设的基础制度，2023 年2月《数宇中国建设整体布局规划》构建了数宇中国建设的 “2522”整体框架，2023 年 3 月国务院机构改革中组建了国家数据局。考虑到当前人工智能技术再次取得重大突破，国家有望在相关方向上出台更多推动政策，助力国内产业跟随国际先进水平。

1.2 15家开放创新平台企业成为了行业的引资者

2017 年至今科技部启动3 批共计 15 家企业成为“国家新一代人工智能开放创新平台”。作为人工智能的国家队，这 15 家头部企业将在自动驾驶、城市大脑、医疗影像、智能语音智能视觉、基础软硬件、智能供应链、图像感知、视觉计算等多个领域发挥各自的优势，利用国家政策倾斜优势，  形成人工智能技术在各个场景的落地。

1.3 区域和场景示范双结合，推动人工智能技术落地

2019 年 9 月6 日， 科技部下发《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》，计划到2023 年，布局建设 20 个左右试验区，创新一批切实有效的政策工具， 形成一批人工智能与经济社会发展深度融合的典型模式，积累一批可复制可推广的经验做法， 打造一批具有重大引领带动作用的人工智能创新高地。


截止目前已经有 19 个城市获批成为国家新一代人工智能创新发展试验区，同时人工智能也成为相关城市政策发力的重点。

2022 年 8 月，科技部发布《科技部关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》首批支持球设十个示范应用场景: 智慧农场、智能港口、智能矿山、智能工厂、智慧家居、智能教育、自动驾驶、智能诊疗、智慧法院、智能供应链。

同时以国家新一代人工智能创新发展试验区为主要依托。充分发挥国家新一代人工智能开放创新平台企业作用，连选一批支持建设的示范应用场景。

1.4 举国体制助力人工智能研究

考虑到我国在人工智能领域与美国相比，“缺少重大原创成果， 在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面差距较大。针对这些发展的薄弱环节， 国家也通过举国体制加强在相关领域的投入。重大科技项目支撑人工智能技术的发展

按照《国家创新驱动发展战略纲要》和国家“十三五规划纲要部署。我国面向2030 年部署了一批与国家战略长远发展和人民生活紧密相关科技创新重大项目。统称为“科技创新2030一重大项目”。它与国家科技重大专项形成一个远近结合、梯次接续的系统布局。

2017 年 2月， 考虑到人工智能迅速发展的态势，科技部在已有的 15 个科技创新 2030 项目的基础上新增“人工智能2.0”，“重点围绕新一代人工智能基础理论、面向重大需求的核心关键技术、智能芯片与系统三个方向展开部署”而后，《新一代人工智能重大科技项目实施方案》出台，在此基础上，科技部分别在 2018、2020 年、2021 年、2022 年出台了相关项目的申报指南。其中从经费上来看， 2020 年、2021年披露的资金都在 5 亿以上，从研究的方向上来看。前期重点关注的是基础理论、关键技术、基础软硬件支撑， 2020 年开始拓展到了创新应用。2022 年的投入方向进一步拓展到了与科学的深度结合。

与之相结合的是，2023 年 3 月，科技部和自然基金委启动“人工智能驱动的科学研究”专项部署工作， 紧密结合教学、物理、化学、天文等基础学科关键问题，围绕药物研发、基因研究、新材料研发等重点领域科研需求展开，布局“人工智能驱动的科学研究”前沿科技研发体系。

此外， 通过 “核高基”(核心电子器件、高端通用芯片、基础软件)、集成电路装备等国家科技重大专项也对人工智能软硬件发展起到了积极推动作用，“科技创新 2030一重大项目”中的加快脑科学与类脑计算、量子信息与量子计算、智能制造与机器人、大数据等研究也为人工智能的重大技术突破提供支撑。

人工智能领域是近期国家实验室和全国重点实验室布局的重点。

2021 年3 月， 十四五规划中提到“聚焦量子信息、光子与微纳电子、网络通信、 人工智能、生物医药、现代能源系统等重大创新领域组建一批国家实验室，重组围家重点实验室”从这方面的工作来看，也在扎实推进的过程中。

国家实验室

国家实验室作为国家最高科研水平的代表，目前科技部披露一共 14 个(另有 6 家被降级为国家重点实验室)，都是 2006 年及以前批准筹建的，后续很长时间没有新的增量。

近年来，根据地方披露了部分国家实验室建设的信息， 我们统计到的 12 个新建国家实验室中，就有 7 个聚焦在信息科技领域，其中的3 个都是重点聚焦了人工智能领域。

全国重点实验室

随着国家重点实验室体系重组工作的展开，全国重点实验室作为阶段性的产物，成为新的国家战略科技力量的体现。

截至 2022 年7 月，科技部已筛选出首批 20 个标杆国重点实验室批准建设，其中和信息科技紧密相关的为芯片领域 4 个、人工智能领域 4 个、虚拟现实领域 1 个，充分显示出了国家对人工智能领域的重视。

科技管理成为本次机构改革重点，有望加速举国体制的投入和机制改革

2023 年 3 月新的《党和国家机构改革方案》出台， 组建中央科技委员会，重新组建科学技术部，将科技领域管理机构职责的优化和调整作为了重点。

从影响方面来看:

• 新设的科技委员会作为一个中央机构，将原有的国家中长期科技发展规划工作领导小组、国家科技体制改革和创新体系建设领导小组、国家科技领导小组、国家实验室建设领导小组、国家科技咨询委员会、国家科技伦理委员会等国务院议事协调机构的职能进行了集中，机构级别获得提升， 有利于对科技工作的统一领导。

• 科学技术部的多项与科学研究无关职能被剥离给了相关部门，目标就是可以加强对新兴举国体制和深化财政科技经费分配使用机制改革，也有望解决部门长期以来管资金不管人和事的弊端。

  
  

而从当前机构改革的背景上来看，世界发展正在迎来“百年未有之大变局”，中美科技领域脱钩趋势明显，同时有俄罗斯被美国全面禁运的先例， 我们需要为可能出现的极端情况做更多的战略准备。这其中， 人工智能作为国际竞争的焦点领域和近期迎来重大突破的领域，必将受益于我国科技管理体制增强的新趋势。

02

通信：算力需求提升，

光模块和运营商有望受益 

2.1  数字中国开启，算力需求提升

数字中国“2522”框架布局，拉动数字基建需求和数据资源大循环。

2023 年 2 月， 中共中央、国务院印发了《数字中国建设整体布局规划》(以下简称《规划》)，《规划》提出数字中国建设按照“2522”的整体框架进行布局，即夯实数字基础设施和数据资源体系“两大基础”，推进数字技术与经济、政治、文化、社会、生态文明建设“五位一体”深度融合，强化数字技术创新体系和数字安全屏障“两大能力”，优化数字化发展国内国际“两个环境”。

《规划》明确要夯实数字中国建设基础。

1) 打通数字基础设施大动脉：

加快 5G 网络与千兆光网协同建设， 深入推进 IP6 规模部署和应用，推进移动物联网全面发展，大力推进北斗规模应用。系统优化算力基础设施布局，促进东西部算力高效互补和协同联动， 引导通用数据中心、超算中心、智能计算中心、边缘数据中心等合理梯次布局。整体提升应用基础设施水平，加强传统基础设施数字化、智能化改造。

2) 畅通数据资源大循环：

构建国家数据管理体制机制，健全各级数据统筹管理机构。推动公共数据汇聚利用，建设公共卫生、科技、教育等重要领域国家数据资源库。释放商业数据价值潜能， 加快建立数据产权制度， 开展数据资产计价研究，建立数据要素按价值贡献参与分配机制。

数字经济是以数字化的知识和信息作为关键生产要素，以数字技术为核心驱动力量，以现代信息网络为重要载体，通过数字技术与实体经济深度融合，不断提高经济社会的数字化、网络化、智能化水平，加速重构经济发展与治理模式的新型经济形态。

根据《“十四五”数字经济发展规划》，到 2025 年，数宇经济核心产业增加值占国内生产总值比重达到 10%，数数字产业化水平显著提升，数字化公据要素市场体系初步建立，产业数字化转型迈上新台阶，共服务更加普惠均等，数字经济治理体系更加完善。

《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》 中明确指出数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础。数据基础制度建设事关国家发展和安全大局。加快构建数据基础制度，充分发挥我国海量数据规模和丰富应用场景优势，激活数据要素潜能，做强做优做大数字经济，增强经济发展新动能，构筑国家竞争新优势。

数字经济包含数字产业化、产业数字化、数字化治理和数据价值化四个方面。

1) 数字产业化(信息通信产业)包括电子信息制造业、电信业、软件和信息技术服务业、互联网行业等；

2)产业数字化是指传统产业应用数字技术所带来的产出增加和效率提升部分， 包括工业互联网、智能制造、车联网、平台经济等融合型新产业新模式新业态；

3) 数字化治理是以“数字技术+治理”为典型特征的技管结合，包括多元治理和数字化公共服务等；

4)数据价值化包括数据采集、数据标准、数据确权、数据标注、数据定价、数据交易、数据流转、数据保护等。

数字经济在我国经济稳定和加速发展的过程中起到重要作用

2021 年我国数字经济规模达 45.5 万亿元，同比增长 16.1%，占 GDP 比重为 39.6%，数字经济在我国经济中的“稳定器”和“加速器”作用更加明显。

数字产业化夯实基础实力，产业数字化驶入加速轨道。2021 年我国数字产业化规模达8.4 万亿元，同比增长 12.0%，占 GDP 比重为 7.3%，ICT 服务部分在数字产业化的主导地位更加巩固。2021 年我国产业数字化规模为 37.2 万亿元，同比增长 17.4%，占 GDP 比重为32.4%。产业数字化增速更快，对数字经济的发展具有更强的促进作用。

算力是核心生产力， 算力规模和经济发展水平呈正相关

算力是核心生产力。

数据、算力和算法已成为数字经济涉及生产资料、生产力和生产关系的三大核心生产要素。作为发挥数据生产要素价值的关键驱动力，算力对经济增长的拉动具有长期性和倍增效应。

《2021-2022 全球计算力指数评估报告》量化揭示了全球主要国家 GDP数字经济与计算力之间的关联性和相互拉动作用。计算力指数平均每提高 1 点，数宇经济和GDP 将分别增长3.5%o和 1.8%，数字经济已逐步进入以算力为核心生产力的新阶段。

算力规模和经济发展水平呈正相关。

随着算力底座的持续巩固，算力对数字经济发展和企业数字化转型的支撑作用逐渐明显，已成为衡量经济社会发展程度的重要指标。

算力对数字经济和 GDP 的发展有显著带动作用， 根据《中国算力发展指数白皮书(2022 年)》，2021 年全球算力规模增长 44%，数字经济规模和名义 GDP 分别增长 15.6%和 13%。全球各国算力规模与经济发展水平密切相关， 经济发展水平越高， 算力规模越大。

AI 时代将带动算力规模成倍增长

ChatGPT 的大热为 AIGC 带来新的增量， AI 模型训练需要的更高的算力， AI 时代海量数据洪流和未来多样应用需求爆发将继续拉动算力规模成倍增长。

2023 年 3 月， 为贯彻落实国家《新一代人工智能发展规划》，科技部会同自然科学基金委近期启动“人工智能驱动的科学研究”(Al for Science) 专项部署工作。

科技部将推进面向重大科学问题的人工智能模型和算法创新，发展一批针对典型科研领域的“人工智能驱动的科学研究”专用平台， 加快推动国家新一代人工智能公共算力开放创新平台建设，支持高性能计算中心与智算中心异构融合发展，鼓励绿色能源和低碳化，推进软硬件计算技术升级， 鼓励各类科研主体按照分类分级原则开放科学数据。

2.2 数据中心作为算力的物理承载，产业赋能价值逐渐显现

算力是一种新的生产力， 广泛融合到社会生产生活的各个方面，为企业数字化转型提供基础动力。

数据中心作为承载各类数字技术应用的物理底座，是数字化发展的关键基础设施， 其产业赋能价值逐渐显现。“十四五”规划和 2035 年远景目标纲要中明确提出要“加快构建全国一体化大数据中心体系， 强化算力统筹智能调度， 建设若干国家枢纽节点和大数据中心集群,建设 E 级和 10E 级超级计算中心”。工信部和国家发改委等先后出台《新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023 年)》、《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》等重要政策文件，有效规范了我国数据中心产业发展。

我国数据中心机架规模稳步增长，大型以上数据中心规模迅速增长

按照标准机架 2.5kW 统计，截至 2022 年年底，我国在用数据中心机架总规模超过 650 万架，近五年 CAGR 达到31.4%。其中， 大型以上数据中心机架规模增长更快，  按照标准机架25kW 统计，预计 2022 年机架规模 540 万架， 占比超过 80%。

我国数据中心形态多样化发展，智算中心、边缘数据中心将保持高速增长

目前我国数据中心以通用算力为主， 智算、超算和边缘数据中心应用和数量有待增长。随着我国 A 计算、高性能计算以及边缘计算需求的提升，智算、超算和边缘数据中心将进一步发展， 算力呈现多样化的发展趋势。

当前，通用算力的数据中心仍是市场主力，按机架规模统计，占比超 90%;智算中心从早期实验探索逐步走向商业试点，尽管现有规模占比不高，但随着我国各类人工智能应用场景的丰富，智算需求将快速增长，预期规模增速将达到 70%; 超算中心主要应用于国家重大科研领域。

商业应用场景较少: 边缘数据中心能够为智能终端、物联设备提供实时算力，随着我国数字化转型的加快，包括工业互联网的发展， 边缘计算需求将进一步提升，边缘数据中心的规模增速有望达到 30%。

我国当前算力规模中 20%属于智能算力， 适用于 AI 应用

截至 2022 年底，全国算力总规模达 180EFlops，位居全球第二，算力总规模近五年 CAGR超过 25%，存力总规模超过 1000EB。当前的算力规模中，有超过 20%的算力是智能算力，可用于人工智能各类应用，包括模型训练和推理。

2.3 数字中国建设和AI时代受益方向之一：光模块

光模块属于数据中心关键零部件

光模块属于数据中心产业链上游 IT 及网络设备中的光纤通信设备的重要零部件。数据中心是数据存储和计算的中心，通信网络的核心地带，云产业的底层核心基础设施。

数据中心产业上游主要是为数据中心建设提供所必须的基础设施或条件， 其中设备商提供基础设施和 ICT设备， 分别为底层基础设施(供配电系统、散热制冷系统等) 和 T 及网络设备(交换机、服务器、存储)， 而软件服务商提供数据中心管理系统(动环监控系统、数据中心基础设施管理系统等)。

除此之外，产业上游还包括土建方和网络运营商等， 土建方负责建筑的建设， 运营商提供网络接入及机房节点租用等网络服务。

产业中游主要是服务商， 包括电信运营商、第三方中立数据中心服务商、云计算厂商以及从各行业涌入的新进入者。

中游整合上游资源，建设高效稳定的数据中心，是数据中心产业的核心角色。产业下游主要是数据中心的使用者，主要是云计算企业、互联网企业与其他行业用户(包括: 金融机构、政府、电力企业用户等)

云计算厂商主要通过虚拟化资源为客户提供灵活的资源分配和调度服务而获取收入，而其他企业通过部署托管服务器集群或者租用数据中心的服务器为自有业务提供技术服务。

光模块是光通信设备最关键的组成部分，主要作用是实现光电转换

光模块是光纤通信设备的重要零部件之一，是光通信设备最关键的组成部分，主要作用是实现光电转换。

一个光模块，  通常由光发射器件(TOSA)、光接收器件(ROSA)、激光器芯片(LD Chip)、光探测器芯片(PD Chip)、电路板(PCBA)、光纤接口、电接口等部分组成。光模块具备丰富的应用场景，分为电信市场与数据通信市场，包括电信通讯、数据宽带FTTx、数据中心等领域， 近年来数据通信市场逐步成为带动光模块市场增长的主要细分领域。

从数据中心上游 T 设备成本占比看， 在硬件采购成本中， 服务器占比为69%: 网络设安全设备、存储设备分别占数据中心 IT 设备采购成本的 11%、9%、6%:光模块及其他占备、比 5%。

未来 5 年全球光模块市场年均复合增长率达 11%

根据 LightGounting 的测算，光模块市场在 2020-2022 年分别增长 17%、10%、14%。然而，预计在 2023 年增速将放缓至 4%，随后在 2024-2025 年恢复，2022-2027 年全球光模块市场 CAGR 为 11%。尽管 2023 年增速或许疲软，2027 年全球光模块销售额有望达到200 亿美元。

我国厂商在光模块市场市占率高，未来 AI产业将继续推动厂商迅速成长

我国供应商在全球以太网光模块市场占主导， 未来 AIGC 算力产业对云计算基础设施带来的增量将继续推动我国光模块供应商快速成长。

过去十年中， 我国光器件和模块供应商逐渐在全球市场上获得份额， 我国供应商目前在全球以太网光模块市场上占主导地位。另外，在FTTx 和无线前传等较小的细分市场， 几乎都是中国供应商。

由于无法与中国供应商竞争，许多非中国供应商相继退出光模块市场。例如: 美国光器件厂商 AOI 在 2022 年 9 月将其光模块业务出售给宇瀚光电科技(上海)有限公司，使 AOI 重新专注于激光芯片制造。我国光模块供应商最初的成功得益于国内对光模块的强劲需求，与此同时， 未来 AIGC 算力产业对云计算基础设施带来的增量将继续推动我国光模块供应商快速成长。

光模块或迎接 800G 升级新周期

2024-2026 年 CPO 将逐渐开始取代可插拔光模块， 2025 年以太网光模块市场将被 800G 光模块主导。根据 LightCounting 的测算， 全球前五的云厂商， 阿里巴巴、亚马逊、Facebook、谷歌和微软 2026 年在以太网光模块上的支出将超过 30 亿美元。800G 光模块将从2025 年底开始主导这一细分市场。另外，  谷歌计划在 2-3 年后开始部署 1.6T 模块。CPO(共封装光学) 将在 2024-2026 年开始取代云数据中心中的可插拔光模块。

高速率光模块出货量有望大幅提升，光模块或迎接 800G 升级新周期。虽然当前 100G 光模块仍是需求的主流型号，但依据 LightCounting 推测， 随着海外云厂商资本开支提升200G/400G/800G 产品预计将持续迭代，高速率光模块出货量有望大幅提升。2022-2024 年800G 以太网光模块全球出货量或分别达到 11、39、119 万只。800G 光模块产品增长的动力来源于 AI 相关应用带来流量数据增量、数据中心带宽需求高增、光模块厂商的技术迭代。2023年 800G 光模块有望开启量产元年，800G 产品升级周期，头部厂商技术路线统一，行业或于近两年迎来业绩向上拐点。

2.4 数字中国建设和AI时代受益方向之二：电信运营商

ChatGPT 大模型可作为工具用来改进信息通信服务能力

中国电信宣布已全面布局大模型技术研发并取得阶段性成果，积极关注产业版“ChatGPT”并已具备相关技术研发基础，初步具备文章续写、主题写作、同义句生成、多轮对话和长文本摘要等能力，旨在打造面向电信领域的产业版生成式技术的端到端产品化能力。

借助现有的数据资源，结合 AI 的能力， 针对企业客户生产运营的场景提供类似 ChatGPT 的智能化服务。

运营商是算力网络建设先锋

ChatGPT 等大模型的运行和服务离不开算力和网络支撑，运营商提供新型信息基础设施服务运营服务，随着 AI 技术兴起， 三大运营商将探索发展机会， 加强算网融合建设。

人工智能的发展对信息管道和算力网络的承载能力与体验要求提出了更大的挑战，也为产业链上下游企业带来了良机。

中国电信: 

持续优化“2+4+31+X+O”“算力布局，在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝等区域中心节点，打造天翼云 4.0 自研多 AZ (Availability Zones，可用区) 能力，“一城一池”覆盖超过 240 个城市，边缘算力节点超过 800 个， 为用户提供高效集约、超低时延分布式云服务， 2022 年新增天翼云算力 1.7 EFLOPS，算力总规模达 3.8 EFLOPS，同比增长 81%:建设覆盖全国的“全网-区域-边-端”四级 AI 算力，打造集约 AI 能力中台， 实现 AI 算力、算法、数据的统一调度，汇集 5000 余个算法和上百个场景化解决方案: 积极响应国家“东数西算”战略，聚焦八大枢纽节点加大布局， 目前拥有 700 多个数据中心和 3000 多个边缘 DC.IDC 机架达到 51.3 万架，机架利用率超过 70%， IDC 资源在国内数量最多、分布最广。

中国移动: 

积极落实国家“东数西算”工程部署， 引领算力网络从概念原型进入产业实践。算网基础设施保持领先。优化“4+N+31+X”5集约化梯次布局， 2022 年底对外可用 IDC 机架达到 46.7 万架， 净增 6 万架; 加强云网边协同发展，推进多样性算力资源能力规模快速提升，推动完善算网高速智联，累计投产云服务器超 71 万台， 净增超 23 万台，算力规模达到8.0 EFLOPS，净增 2.8 EFLOPS。

算力产品应用取得突破。积极推进“算龙头”构建，加速算网能力与业务创新融合， 促进规模发展和价值变现。

中国联通: 

优化“5+4+31+X”“资源布局， 聚焦京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、鲁豫陕重点区域，提升算力服务质量和利用效率， 持续丰富云产品品类，服务多地数字政府政务云建设和央企数字化转型。

运营商发力产业数字化业务， 云计算业务高速增长 

充分享受 C 端市场红利后，运营商寻求业务转型， 重视发挥规模效应， 以 端为主力增长点，产业数字化业务成为第二成长曲线。

2022 年，中国电信产业数字化收入达 1178 亿元， 同比增长 19.7%。天翼云收入达 579 亿元， 同比增长 107.5%。中国移动 DICT 收入为 864 亿元同比增长 38.8%，其中大数据收入增长 96.1%，5G 专网收入增长 107.4%。移动云收入达 503 亿元，同比增长 108.1%，综合实力迈入国内业界第一阵营。

中国联通产业互联网收入规模、增速双增长， 产业互联网收入超 700 亿，同比增长 28.6%，占主营业务收入比首次突破 20%。创新业务收入占比达到历史新高，创新转型成果显著。联通云继续翻倍增长， 2022 年实现收入361 亿元， 同比增速达 121%。

案例：海外运营商转型 AI 企业

2022 年 11 月 10 日，韩国最大电信运营商 SKT (SK Telecom) 宣布将通过把 AI 与广泛的连接技术相结合，将自己塑造成为一家 AI 企业。其在韩国本土的竞争对手 KT 也发表了类似的公司转型目标。2021 年 SKT 的业务部门已被划分为固定和移动通信、媒体、企业、AIVERSE(Al+Universe)和互联智能。为了实现新的愿景， 该运营商计划运用 AI 来改进业务流程和推出新型服务，并积极投资 AI 技术企业以产生更大的协同效应。

2023 年2月8 日，SKT 表示已将世界上第一个韩语版本的 GPT-3 应用于其产品“A.””。该运营商准备采用“长期记忆”技术来进一步升级“A.”。这项技术可以记住旧信息并将其用于对话， 以及可理解文本、照片和语音等复杂信息的“多模态”技术。除了自主开发技术外SKT 还将在语言模型(例如:ChatGPT) 和基础技术等领域促进与不同公司的合作， 并于年内在韩国正式推出“A.”

SKT 的迅速转型表明运营商在 A 时代拥有敏锐嗅觉和竞争优势。我国运营商同样在探索布局 AI 技术，运营商是 A 时代国家队代表，新技术有望为运营商带来新的动力源泉。

报告出品：中原证券

报告编辑：智能机器人系统

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