供給端:數據存量增長與計算成本下降推動算力需求增長
信息技術快速發展與傳統產業數據化轉型帶來大量數據存量。隨著雲計算、大數據、物聯網、人工智能等信息技術的快速發展和傳統產業數字化的轉型，數據量呈現幾何級增長，據IDC預測，全球數據總量預計2020年達到47個ZB，2025年達到163個ZB，其中預計2020年我國數據量將達到8060個EB，佔全球數據總量的18%。
據統計，2015年全球物聯網連接數約60億個，預計2025年全球物聯網連接數將增長至270億個，物聯網設備數量將達到1000億臺。連接數的急速增長，一方面意味著海量數據的產生，另一方面，連接設備往往還需要進行智能計算，即產生相應的算力需求。
數據是AI學習的基礎，算力是必備條件，計算成本下降推動算力需求增長。
人工智能是指通過計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為(如學習、推理、思考、規劃等)，主要應用在訓練(training)和推理(inference)兩個環節。訓練需要通過大量的樣本數據訓練建立輸入輸出的映射關係，以此進行推理。在2010年後，人工智能在計算機視覺、語音識別領域取得重大突破，開始步入人工智能爆發期。
據Tractica的預測，2025年人工智能市場規模將達368億美元。$/GFLOPS可以衡量計算成本(1GFLOPS=109FLOPS，FLPOS即每秒十億次浮點運算價格)，根據Wikipedia的數據，$/GFLOPS的CAGR約-37%，2017年6月AMDRyzen結合AMDVEGAFrontierEdition將$/GFLOPS降至0.06美元。
海量數據為AI訓練提供的基礎，算力是AI推理的必備條件，快速下降的計算成本為人工智能時代的爆發提供了技術基礎，推動下游應用推廣，促使算力需求增長。
算力，即為計算能力。算力於我們而言，並不陌生，小至PC電腦，大至超級計算機，算力其實一直存在我們的生活中，只是過去我們的日常生活對算力的要求並不高，我們忽略了它。
高算力的普及有兩個必要因素，一個是數據，數據是算力的基礎，有了海量數據才可更好地進行推理與學習，另一個是價格，唯有平常百姓負擔得起高算力的價格，算力才有望走進千家萬戶。
因此，從供給端看，雲計算、大數據、物聯網、人工智能等信息技術的快速發展和傳統產業的數字化轉型，數據量呈現幾何級增長，帶來了大量數據存量，同時，快速下降的計算成本也為算力普及做好了經濟鋪墊，兩者共同推動算力需求的增長。
需求端:業務發展大大提升算力需求
PC互聯網—移動互聯網—物聯網的業務發展路徑。
隨著人們需求的逐漸增多，技術的逐步發展，ICT行業各類業務接踵而出，遵循著PC互聯網—移動互聯網—物聯網的業務發展路徑。
在PC互聯網時代，出現了以Yahoo為代表的搜索引擎，以QQ為代表的在線社交軟件，以阿里巴巴為代表的電子商務，網絡遊戲亦進入大型網遊時代;
隨著智能手機的普及，3G/4G網絡技術的發展，逐漸由PC互聯網發展至移動互聯網，在移動互聯網時代，社交軟件由QQ逐漸變成微信，遊戲由網遊逐漸變成手遊，還有新浪微博、滴滴打車、支付寶、美團團購、映客、抖音等多種應用軟件噴井而出，人們的生活在移動互聯網時代更為快速便捷;
當下，我們正面臨著一個新的轉折點，5G技術的發展，芯片計算能力的提升，為萬物互聯做好了技術鋪墊，在物聯網時代，我們的生活將實現智能駕駛、智能家居、智能安防、智慧醫療等等多種大轉變。
未來業務對數據中心的計算要求大幅提升。
數據中心是為客戶提供帶寬、存儲、計算能力等需求的網絡基礎設施。
對各個業務的三大需求進行分析，我們發現，未來業務對於計算能力的要求正在大幅提升。從帶寬的角度看，搜索引擎僅需要320kbps的帶寬，在線社交帶寬需求約2mbps，電子商務帶寬需求約27mbps，而智能駕駛帶寬需求約20gbps，帶寬要求將提升上千倍。
從存儲的角度看:在線地圖存儲需求約28M，在線社交存儲需求約100M，網絡遊戲存儲需求約8G，而區塊鏈存儲需求將達到14G，存儲要求翻倍增長;
從計算能力的角度看:基因測序工作就是要通過大規模的計算分析從海量的數據信息中辨識載有的基因及其序列，最終獲取遺傳信息，算力要求極高，區塊鏈方面，根據BTC.com的數據，2018年比特幣全網算力將達到23EB，相比2010年，提升超過20倍。
我們可以看到，對於帶寬、存儲、計算能力三種需求，有些業務要求高帶寬低存儲，比如智能駕駛，有些業務要求低帶寬高存儲，比如智慧醫療，但是無論什麼類型的業務，未來業務對於數據中心計算能力的要求均顯著提升。
從需求端看，ICT行業遵循著PC互聯網—移動互聯網—物聯網的業務發展路徑，業務類型從傳統的視頻、社交、門戶等逐步過渡到以AI、區塊鏈、智能駕駛、醫療基因等業務類型，算力需求成為最大化差異，傳統業務一般對存儲和訪問帶寬需求要求較高，但對專業算力需求較低，未來算力需求將成為重點。
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