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 中国超算中心使用情况概览（截至2023年底）

📊 总体规模

国家级超算中心数量：14座，分布在天津、深圳、长沙、济南、广州、无锡、郑州、昆山、成都、西安、太原、重庆、乌镇和合肥。

全球TOP500超级计算机数量：中国部署了226台，占全球总数的超过45%，位居世界第一。

全国在用机架总规模：超过810万标准机架。

算力总规模：达到230 EFLOPS，全球第二，仅次于美国。

服务器总量：约2000万台。

📈 市场发展趋势

年均增长率：中国算力中心服务市场预计未来五年将以**18.9%**的复合增长率持续扩大。

2027年市场规模预测：将达到3075亿元人民币。

智能算力占比：2023年已达25.4%，预计2025年将提升至35%。

🧠 应用领域

超算中心广泛应用于以下领域：

• 科学研究（气候模拟、生命科学、材料研究等）
• 工程设计与仿真（航空航天、汽车制造等）
• 人工智能（大模型训练、图像处理）
• 大数据分析与公共服务（灾害预警、政策制定）
• 国家安全与能源开发（遥感、石油勘探等）

🏗️ 区域布局与政策支持

“东数西算”工程推动算力资源向西部地区集聚，利用清洁能源和土地资源优势，降低成本、提升效率。

西部地区如内蒙古、贵州、宁夏等成为算力基础设施建设热点。

中国超算中心和智算中心的算力资源利用率与是否存在算力过剩的问题。根据最新的多方数据和行业分析，确实存在一些结构性问题：

中国算力资源现状：过剩与短缺并存

📉 整体利用率偏低

企业级通用算力中心的平均利用率仅为 10%~15%。

部分智算中心的GPU利用率甚至低于 30%。

有些国产芯片的闲置率高达 80%。

⚠️ 结构性错配是主因

品类错配：芯片类型与AI应用需求不匹配，导致“有GPU但用不上”。

空间错配：中西部地区算力过剩，而东部地区算力紧张。

技术错配：部分智算中心缺乏高效调度系统和专业运营能力，导致资源无法充分利用。

🏗️ 盲目建设与投机行为

地方政府和企业在AI热潮中大量投资智算中心，但缺乏明确应用场景和运营能力。

出现了所谓的“假1万卡集群”和“伪集群”，即虽然拥有大量GPU，但无法统一调度或高效使用。

📈 未来趋势：短期过剩，长期紧张

当前处于一个“过渡期”，训练需求放缓，推理需求尚未全面爆发。

预计到 2025年中期，随着AI推理和应用落地，算力需求将再次增长。

🧠 总结：是否算力过剩？

是否存在算力过剩？✅ 存在，但主要是结构性和阶段性过剩

是否有大量闲置算力？✅ 有，尤其是分散部署和国产芯片平台

是否所有TOP500超算都在高效使用？❌ 否，部分系统未充分利用或未参与实际任务

是否需要优化资源调度？✅ 迫切需要，尤其是统一平台和生态建设