互联网IDC数据中心产业链报告（61页）

行业报告下载 2020年10月19日 07:39 管理员

根据市场研究机构 Omdia 发布的研究数据显示：互联网公司和通信运营商的资本开支总体规模在 2019 年达到了约 4550亿美金，同比 2014年的 4350亿美金，增加了 200亿美金，2010年到 2018 年的年均复合增速约 1.5%。需要注意的是，互联网公司资本规模在整体规模中的占比从 2014年的13%增长到了2019年的25%， 2014 年到 2019 年的年均复合增速约15%，显著高于整体水平。大数据技术的应用，需要有强大的计算力作为支撑；但是，受制于当前技术的限制，单个 CPU计算能力的提升速度已经无法与计算力需求的快速增长形成良好的匹配。为了满足大数据技术应用的需求，互联网公司需要建设更多的数据中心来部署更多的服务器才能提供足够的计算力。

产业链核心环节是 IDC运营服务，狭义的 IDC 运营商指为下游客户提供机房托管及增值服务，参与者只有电信运营商和第三方 IDC运营商两类，广义的 IDC运营商还包括云厂商自建自用 IDC机房。产业链最下游是云计算服务，云计算服务商采购 ICT设备托管在 IDC 运营商的机房，通过虚拟化技术实现 IT基础设施云化，形成 IaaS 层（Infrastructure as a Service，基础设施即服务）作为向终端客户提供服务的算力基础。在 IaaS 层基础上，云厂商通过提供中间件、数据库等形成 PaaS 层（Platform as a Service，平台即服务），合作伙伴可以在 PaaS 层基础上开发应用软件 SaaS （Software as a Service，软件即服务）供终端客户使用。

在这个产业链环节上，云计算厂商可以提供 IaaS、PaaS、SaaS 三个层级的产品给终端客户选择。 1.2 计算力需求驱动互联网数据中心规模快速扩张人工智能算法的实现需要强大的计算能力支撑。深度模型参数多，计算量大，数据的规模更大，需要消耗很多计算资源。在早期使用深度神经网络进行语音识别的模型中，拥有 429 个神经元的输入层，整个网络拥有 156M 个参数，训练时间超过 75天；Andrew Ng 和 Jeff Dean 打造的 Google Brain 项目，使用包含 16000个 CPU核的并行计算平台训练超过 10亿个神经元的深度神经网络。进一步，如果模拟人类大脑的全脑级的神经系统，需要模拟 1000亿个神经元，计算能力需要有数个数量级的提升。

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