1、数字化转型时代，大数据产业快速发展
大数据产业是以数据生成、采集、存储、加工、分析、服务为主的战略性新兴产业，是激活数据要素潜能的关键支撑，是加快经济社会发展质量变革、效率变革、动力变革的重要引擎。受益于数字化转型、云计算普及、人工智能发展等驱动因素，全球大数据行业呈现出快速增长态势。中国作为全球第二大经济体和最大人口国家，在数字经济发展方面具有巨大潜力和优势。近年来，在国家战略引领下，中国加快了数字化转型步伐，并在云计算、人工智能、物联网等新一代信息技术领域取得了显著进展。作为新一代信息技术的基础支撑之一，中国大数据产业也呈现出快速发展态势。
数据来源：观研天下数据中心整理
随着信息技术的飞速发展，数据与各产业融合，数据量呈井喷式增长，规模已达EB级，访问频率达到亿级每秒。全球范围内创建、捕获、复制和消费的数据/信息量从2010年的2ZB增长到2020年的64.2ZB。预计到2025年，全球数据总量将超过181ZB。
数据来源：观研天下数据中心整理
放眼国内，数字经济发展热潮兴起，数字化转型需求放量。大数据与云计算、人工智能、区块链等新一代信息技术加速融合创新，驱动我国大数据产业生态日渐完善，应用领域不断丰富。大数据在关键技术领域加快自主创新尤其在基础软件领域，各类自主研发的大数据平台产品百花齐放，合力向数据共享、流通、开放的方向持续演进。
数据来源：观研天下数据中心整理
2、AI引领算力需求，地方算力新基建政策密集落地
随着大数据与人工智能、物联网、区块链、云计算等新一代信息技术的深度融合，各国纷纷制定符合国家发展的大数据战略抢占未来数字经济发展机遇。大数据产业政策层出不穷，大数据资产要素化成为长期目标：2022年初发布的《“十四五”数字经济发展规划》（“《数字经济规划》”）进一步提出，到2025年，要实现“数据要素市场化建设成效显现，数据确权、定价、交易有序开展，探索建立与数据要素价值和贡献相适应的收入分配机制，激发市场主体创新活力”。
近年来大数据相关政策梳理
| 时间 | 部门 | 政策名称 | 政策内容 |
| 2022年1月6日 | 国务院 | 《要素市场化配置综合改革试点总体方案》 | 探索建立数据要素流通规则。完善公共数据开放共享机制。建立健全高效的公共数据共享协调机制，支持打造公共数据基础支撑平台，推进公共数据归集整合、有序流通和共享。建立健全数据流通交易规则。在保护个人隐私和确保数据安全的前提下，分级分类、分步有序推动部分领域数据流通应用。 |
| 2022年1月12日 | 国务院 | 《“十四五"数字经济发展规划》 | 要充分发挥数据要素作用、强化高质量数据要素供给，加快数据要素市场化流通，创新数据要素利用机制；加快构建数据要素市场规则，培育市场主体、完善治理体系，到2025年初步建立数据要素市场体系。 |
| 2022年4月10日 | 国务院 | 《关于加快建设全国统一市场的意见》 | 加快培育数据要素市场，建立健全数据安全、权利保护、跨境传输管理、交易流通、开放共享、安全认证等基础制度和标准规范，深入开展数据资源调查，推动数据资源利用。 |
| 2022年10月28日 | 国务院 | 《基于数字经济发展情况的报告》 | 以数据为关键要素，以推动数字技术与实体经济深度融合为主线，以协同推进数字产业化和产业数字化，赋能传统产业转型升级为重点，以加强数字基础设施建设为基础，以完善数字经济治理体系为保障，不断做优做大我国数字经济。 |
| 2022年12月29日 | 国务院 | 《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》 | （1）建立保障权益、合规使用的数据产权制度：探索数据产权结构性分置制度、推进实施公共数据确权授权机制等；（2）建立合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度：完善数据全流程合规与监管规则体系、统筹构建规范高效的数据交易场所等；（3）建立体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度：健全数据要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬机制，更好发挥政府在数据要素收益分配中的引导调节作用；（4）建立安全可控、弹性包容的数据要素治理制度：创新政府数据治理机制、压实企业的数据治理责任、充分发挥社会力量多方参与的协同治理作用。 |
| 2023年1月3日 | 工信部等十六部门 | 《关于促进致搭安全产业发展的指导意见》 | 把握数字化发展机遇，以全面提升数据安全产业供给能力为主线，促进各领域深度应用，发展数据安全服务，推动数据安全产业高质量发展，全面加强数据安全产业体系和能力，促进以数据为关键要素的数字经济健康快速发展。 |
| 2023年2月27日 | 中共中央、国务院 | 《数字中国建设整体布局规划》 | 到2025年，数字基础设施高效联通，数据资源规模和质量加快提升，数据要素价值有效释放。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。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。 |
| 2023年3月5日 | 国务院 | 《政府工作报告》 | 进一步强调数字经济的重要性，重视数据基础制度的建设。指出数字经济持续健康发展，加快完善数据基础制度体系，“东数西算”工程全面实施。 |
| 2023年3月7日 | 二十届二中全会 | 《党和国家机构改革方案》 | 提出组建国家数据局，负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和利用，再次强调了数字经济、数据要素的重要战略意义，并将此前分散在各部门的相关职责整合。 |
资料来源：观研天下数据中心整理
随着AI大模型技术突破引发的产业变革不断深化，高质量的算力资源以及数据储备已成为国家战略层面的核心竞争力。过去十几年，我国数字经济发展过程中积累大量存量数据，随着传统的土地要素、资本要素对于经济的边际促进作用越来越小；我国需要通过数字手段提升各行业生产效率、从单纯的依赖土地、资本发展向以数据为核心的数字经济转变。2023年初以来，多地区发布了中期维度算力基础设施建设规划，推进大数据产业快速发展。
各省未来年度算力基础设施建设规划统计
| 省市 | 发布机构 | 政策文件 | 未来计划 | 实施现状 |
| 上海 | 市经济信息化委 | 2023/4/19《上海市推进算力资源统一调度指导意见》 | 到2023年底，可调度智能算力达到1000PFLOPS（FP16）以上；到2025年底，数据中心算力超过18000PFLOPS（FP32） | 截至2021年底，在用算力规模超3EFLOPS，在建算力规模超7EFLOPS |
| 贵州 | 省大数据发展管理局 | 2023/3/30《面向全国的算力保障基地建设规划》 | 到2023年，标准机架数量达到25万架，大型/超大型数据中心数量达到20个，算力总规模达到2EFLOPS；到2025年，标准机架数量达到80万架，大型/超大型数据中心数量达到26个，算力总规模达到10EFLOPS | 截至2023年初，标准机架数量10.8万架，大型/超大型数据中心11个，算力总规模0.81EFLOPS |
| 河北 | 省人民政府办公厅 | 2023/1/2《加快建设数字河北行动方案（2023-2027年）》 | 到2023年，数据中心在管标准机柜95万架，算力总规模约20EFLOPS;到2025年，数据中心在营标准机柜165万架，算力总规模约35EFLOPS | 截至2022年10月、全省数据中心已投入运营标准机柜52.6万架 |
| 江苏 | 省工业和信息化厅 | 2021/12/31《江苏省新型数据中心统筹发展实施意见》 | 到2023年底，数据中心机架规模年均增速保持20%左右;到2025年底，数据中心机架规模达70万标准机架 | 截至2022年中，已建成数据中心167个，机架规模达到35万架 |
| 湖南 | 省人民政府办公厅 | 2022/5/27《湖南省算力支撑能力提升行动方案(2022-2025年）》 | 2025年底，总算力达到10EFLOPS，其中先进算力2EFLOPS，数据中心算力8EFLOPS;数据中心机架规模年均增速保持在15%左右 | 战至2022年初，总算力约31EFLOPs;抵至2022年中，建成和在建规模以上数据中心48个，机架.总规模达15.9万架 |
| 重庆 | 市人民政府 | 2021/11/23《数字经济“十四五”发展规划(2021-2025年）》 | 到2025年，标准机架规模达50万 | 截至2022年初，已具备9万个机架、45万台服务器的支撑能力，全市规划算力超1200P |
| 广西 | 数字广西建设领导小组 | 2020/914《广西壮族自治区数据中心发展规划(2020-2025年》 | 到2025年，数据中心总体承载能力达到100万架标准机架 | 截至2019年底，已建、在建数据中心787个，其中超大型数据中心11个，最大承载能力达到29万架标准机架，其中已建6万架，在建23万架，预计2020年底达到20万架。 |
| 福建 | 省发展和改革委员会 | 2022/3/11《福建省贯彻落实碳达峰碳中和目标要求推动数据中心和5G等新型基础设施绿色高质量发展实施方案》 | 到2025年底，数据中心标准机架数达15万个，总算力突破7EFLOPS | 截至2021年末，互联网数据中心机架规模数达4.2万个 |
| 江西 | 省工业强省建设工作领导小 | 2022/12/27《江西省推进大数据产业发展三年行动计划（2023-2025年）》 | 到2025年，大数据产业年均复合增长率到23-保持在25%左右 | 2021年算力总规模约1600PFlops;截至2021年共建成数据中心49个，运营44个，折合机架6.6万个 |
| 甘肃 | 省工业和信息化厅 | 2021/12/1《甘肃省数据中心建设指引》 | 到2021年底，数据中心总算力超过3.5EFLOPS；到2023年底，总算力超过5.5EFLOPS；到2025年底，总算力超过6.5EFLOPS | 截至2020年底，全省在用数据中心66个，机架总规模达到11.05万架 |
| 广东 | 省工业和信息化厅 | 2020/6/30《广东省5G基站和数据中心总体布局规划（2021—2025年）》 | 到2022年，累计折合标准机架数约47万个；到2025年，累计折合标准机架数约100万个 | 截至2021年7月，已投产使用的数据中心数量约310个，已投产数据中心约56.6万标准机架，全省总算力（不含超级计算）达到16EFLOPS |
| 山东 | 工业和信息化部、省人民政府 | 2022/7/31《山东一体化算力网络建设行动方案（2022—2025年）》 | 到2025年，数据中心总算力超过12EFLOPS，高性能算力占比达到40%，国产化算力占比达到90%以上 | 截至2022年11月，数据中心标准机架达到28万个 |
| 四川 | 省发展和改革委员会、省经济和信息化厅 | 2022/8/2《全国一体化算力网络成渝国家枢纽节点(四川)实施方案》 | 到2025年，天府数据中心集群起步区全面建成，全省数据中心规模达50万机架，集群起步区内机架规模达到30万架 | - |
数据来源：观研天下数据中心整理
2023年1-3月已有至少6个政府AIDC（以AI芯片提供模型训练和推理的专用算力为主，配合少量的通用算力进行数据预处理和其他任务的数据中心）项目启动招标或开工建设，多于22年和21年同期。
2022年国内规划中和开工建设的AIDC
| 城市 | 进度 | 时间 | 目标算力规模 | 签约企业 |
| 长沙人工智能创新中心 | 开工建设 | 2022年2月 | 1EFLOPS | - |
| 青岛人工智能计算中心 | 招标完成 | 2022年2月 | 10oPFLOPS | 华为、杰正泽润等 |
| 北京数字经济算力中心 | 规划阶段 | 2022年4月 | 1EFLOPS以上 | - |
| 淮海智算中心 | 项目签约 | 2022年7月 | 30oPFLOPS | 浪湖集团 |
| 全国一体化算力网络国家枢纽节点（甘肃庆阳）智算中心项目 | 开工建设 | 2022年8月 | - | |
| 浙江省青田县元宇宙智算中心 | 项目签约 | 2022年11月 | 10oPFLOPs | 浪潮集团、谷梵科技 |
| 济南人工智能计算中心 | 项目招标 | 2022年12月 | 20oPFLOPs | - |
| 太湖量子智算中心 | 项目褐牌 | 2023年1月 | - | 图灵智算 |
| 山西云峰火数据智能算力中心 | 开工建设 | 2023年2月 | - | - |
| 河北人工智能计算中心 | 安装调试 | 2023年2月 | 100PFLOPS | 东华软件、华为等 |
| 吴淞江智能计算中心 | 开工建设 | 2023年2月 | 1EFLOPS | 中科采光、寒武纪等 |
| 青岛“海之心”人工智能计算中心 | 项目招标 | 2023年3月 | 165PFLOPS | 中科曙光 |
| 信阳人工智能计算中心 | 项目招标 | 2023年3月 | - | - |
数据来源：观研天下数据中心整理（zppeng）
注：上述信息仅作参考，具体内容以报告正文为准。
观研报告网发布的《中国大数据行业发展现状分析与投资前景研究报告（2023-2030年）》涵盖行业最新数据，市场热点，政策规划，竞争情报，市场前景预测，投资策略等内容。更辅以大量直观的图表帮助本行业企业准确把握行业发展态势、市场商机动向、正确制定企业竞争战略和投资策略。本报告依据国家统计局、海关总署和国家信息中心等渠道发布的权威数据，结合了行业所处的环境，从理论到实践、从宏观到微观等多个角度进行市场调研分析。
行业报告是业内企业、相关投资公司及政府部门准确把握行业发展趋势，洞悉行业竞争格局，规避经营和投资风险，制定正确竞争和投资战略决策的重要决策依据之一。本报告是全面了解行业以及对本行业进行投资不可或缺的重要工具。观研天下是国内知名的行业信息咨询机构，拥有资深的专家团队，多年来已经为上万家企业单位、咨询机构、金融机构、行业协会、个人投资者等提供了专业的行业分析报告，客户涵盖了华为、中国石油、中国电信、中国建筑、惠普、迪士尼等国内外行业领先企业，并得到了客户的广泛认可。
本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国家统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。本研究报告采用的行业分析方法包括波特五力模型分析法、SWOT分析法、PEST分析法，对行业进行全面的内外部环境分析，同时通过资深分析师对目前国家经济形势的走势以及市场发展趋势和当前行业热点分析，预测行业未来的发展方向、新兴热点、市场空间、技术趋势以及未来发展战略等。
【目录大纲】
第一章 2019-2023年中国大数据行业发展概述
第一节 大数据行业发展情况概述
一、大数据行业相关定义
二、大数据特点分析
三、大数据行业基本情况介绍
四、大数据行业经营模式
1、生产模式
2、采购模式
3、销售/服务模式
五、大数据行业需求主体分析
第二节 中国大数据行业生命周期分析
一、大数据行业生命周期理论概述
二、大数据行业所属的生命周期分析
第三节 大数据行业经济指标分析
一、大数据行业的赢利性分析
二、大数据行业的经济周期分析
三、大数据行业附加值的提升空间分析
第二章 2019-2023年全球大数据行业市场发展现状分析
第一节 全球大数据行业发展历程回顾
第二节 全球大数据行业市场规模与区域分布情况
第三节 亚洲大数据行业地区市场分析
一、亚洲大数据行业市场现状分析
二、亚洲大数据行业市场规模与市场需求分析
三、亚洲大数据行业市场前景分析
第四节 北美大数据行业地区市场分析
一、北美大数据行业市场现状分析
二、北美大数据行业市场规模与市场需求分析
三、北美大数据行业市场前景分析
第五节 欧洲大数据行业地区市场分析
一、欧洲大数据行业市场现状分析
二、欧洲大数据行业市场规模与市场需求分析
三、欧洲大数据行业市场前景分析
第六节 2023-2030年世界大数据行业分布走势预测
第七节 2023-2030年全球大数据行业市场规模预测
第三章 中国大数据行业产业发展环境分析
第一节 我国宏观经济环境分析
第二节 我国宏观经济环境对大数据行业的影响分析
第三节 中国大数据行业政策环境分析
一、行业监管体制现状
二、行业主要政策法规
三、主要行业标准
第四节 政策环境对大数据行业的影响分析
第五节 中国大数据行业产业社会环境分析
第四章 中国大数据行业运行情况
第一节 中国大数据行业发展状况情况介绍
一、行业发展历程回顾
二、行业创新情况分析
三、行业发展特点分析
第二节 中国大数据行业市场规模分析
一、影响中国大数据行业市场规模的因素
二、中国大数据行业市场规模
三、中国大数据行业市场规模解析
第三节 中国大数据行业供应情况分析
一、中国大数据行业供应规模
二、中国大数据行业供应特点
第四节 中国大数据行业需求情况分析
一、中国大数据行业需求规模
二、中国大数据行业需求特点
第五节 中国大数据行业供需平衡分析
第五章 中国大数据行业产业链和细分市场分析
第一节 中国大数据行业产业链综述
一、产业链模型原理介绍
二、产业链运行机制
三、大数据行业产业链图解
第二节 中国大数据行业产业链环节分析
一、上游产业发展现状
二、上游产业对大数据行业的影响分析
三、下游产业发展现状
四、下游产业对大数据行业的影响分析
第三节 我国大数据行业细分市场分析
一、细分市场一
二、细分市场二
第六章 2019-2023年中国大数据行业市场竞争分析
第一节 中国大数据行业竞争现状分析
一、中国大数据行业竞争格局分析
二、中国大数据行业主要品牌分析
第二节 中国大数据行业集中度分析
一、中国大数据行业市场集中度影响因素分析
二、中国大数据行业市场集中度分析
第三节 中国大数据行业竞争特征分析
一、 企业区域分布特征
二、企业规模分布特征
三、企业所有制分布特征
第七章 2019-2023年中国大数据行业模型分析
第一节 中国大数据行业竞争结构分析（波特五力模型）
一、波特五力模型原理
二、供应商议价能力
三、购买者议价能力
四、新进入者威胁
五、替代品威胁
六、同业竞争程度
七、波特五力模型分析结论
第二节 中国大数据行业SWOT分析
一、SOWT模型概述
二、行业优势分析
三、行业劣势
四、行业机会
五、行业威胁
六、中国大数据行业SWOT分析结论
第三节 中国大数据行业竞争环境分析（PEST）
一、PEST模型概述
二、政策因素
三、经济因素
四、社会因素
五、技术因素
六、PEST模型分析结论
第八章 2019-2023年中国大数据行业需求特点与动态分析
第一节 中国大数据行业市场动态情况
第二节 中国大数据行业消费市场特点分析
一、需求偏好
二、价格偏好
三、品牌偏好
四、其他偏好
第三节 大数据行业成本结构分析
第四节 大数据行业价格影响因素分析
一、供需因素
二、成本因素
三、其他因素
第五节 中国大数据行业价格现状分析
第六节 中国大数据行业平均价格走势预测
一、中国大数据行业平均价格趋势分析
二、中国大数据行业平均价格变动的影响因素
第九章 中国大数据行业所属行业运行数据监测
第一节 中国大数据行业所属行业总体规模分析
一、企业数量结构分析
二、行业资产规模分析
第二节 中国大数据行业所属行业产销与费用分析
一、流动资产
二、销售收入分析
三、负债分析
四、利润规模分析
五、产值分析
第三节 中国大数据行业所属行业财务指标分析
一、行业盈利能力分析
二、行业偿债能力分析
三、行业营运能力分析
四、行业发展能力分析
第十章 2019-2023年中国大数据行业区域市场现状分析
第一节 中国大数据行业区域市场规模分析
一、影响大数据行业区域市场分布的因素
二、中国大数据行业区域市场分布
第二节 中国华东地区大数据行业市场分析
一、华东地区概述
二、华东地区经济环境分析
三、华东地区大数据行业市场分析
（1）华东地区大数据行业市场规模
（2）华南地区大数据行业市场现状
（3）华东地区大数据行业市场规模预测
第三节 华中地区市场分析
一、华中地区概述
二、华中地区经济环境分析
三、华中地区大数据行业市场分析
（1）华中地区大数据行业市场规模
（2）华中地区大数据行业市场现状
（3）华中地区大数据行业市场规模预测
第四节 华南地区市场分析
一、华南地区概述
二、华南地区经济环境分析
三、华南地区大数据行业市场分析
（1）华南地区大数据行业市场规模
（2）华南地区大数据行业市场现状
（3）华南地区大数据行业市场规模预测
第五节 华北地区大数据行业市场分析
一、华北地区概述
二、华北地区经济环境分析
三、华北地区大数据行业市场分析
（1）华北地区大数据行业市场规模
（2）华北地区大数据行业市场现状
（3）华北地区大数据行业市场规模预测
第六节 东北地区市场分析
一、东北地区概述
二、东北地区经济环境分析
三、东北地区大数据行业市场分析
（1）东北地区大数据行业市场规模
（2）东北地区大数据行业市场现状
（3）东北地区大数据行业市场规模预测
第七节 西南地区市场分析
一、西南地区概述
二、西南地区经济环境分析
三、西南地区大数据行业市场分析
（1）西南地区大数据行业市场规模
（2）西南地区大数据行业市场现状
（3）西南地区大数据行业市场规模预测
第八节 西北地区市场分析
一、西北地区概述
二、西北地区经济环境分析
三、西北地区大数据行业市场分析
（1）西北地区大数据行业市场规模
（2）西北地区大数据行业市场现状
（3）西北地区大数据行业市场规模预测
第十一章 大数据行业企业分析（随数据更新有调整）
第一节 企业
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
1、主要经济指标情况
2、企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
四、公司优 势分析
第二节 企业
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
四、公司优劣势分析
第三节 企业
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
四、公司优势分析
第四节 企业
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
四、公司优势分析
第五节 企业
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
四、公司优势分析
第六节 企业
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
四、公司优势分析
第七节 企业
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
四、公司优势分析
第八节 企业
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
四、公司优势分析
第九节 企业
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
四、公司优势分析
第十节 企业
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
四、公司优势分析
第十二章 2023-2030年中国大数据行业发展前景分析与预测
第一节 中国大数据行业未来发展前景分析
一、大数据行业国内投资环境分析
二、中国大数据行业市场机会分析
三、中国大数据行业投资增速预测
第二节 中国大数据行业未来发展趋势预测
第三节 中国大数据行业规模发展预测
一、中国大数据行业市场规模预测
二、中国大数据行业市场规模增速预测
三、中国大数据行业产值规模预测
四、中国大数据行业产值增速预测
五、中国大数据行业供需情况预测
第四节 中国大数据行业盈利走势预测
第十三章 2023-2030年中国大数据行业进入壁垒与投资风险分析
第一节 中国大数据行业进入壁垒分析
一、大数据行业资金壁垒分析
二、大数据行业技术壁垒分析
三、大数据行业人才壁垒分析
四、大数据行业品牌壁垒分析
五、大数据行业其他壁垒分析
第二节 大数据行业风险分析
一、大数据行业宏观环境风险
二、大数据行业技术风险
三、大数据行业竞争风险
四、大数据行业其他风险
第三节 中国大数据行业存在的问题
第四节 中国大数据行业解决问题的策略分析
第十四章 2023-2030年中国大数据行业研究结论及投资建议
第一节 观研天下中国大数据行业研究综述
一、行业投资价值
二、行业风险评估
第二节 中国大数据行业进入策略分析
一、行业目标客户群体
二、细分市场选择
三、区域市场的选择
第三节 大数据行业营销策略分析
一、大数据行业产品策略
二、大数据行业定价策略
三、大数据行业渠道策略
四、大数据行业促销策略
第四节 观研天下分析师投资建议
