Zhixingtai Finance APPによると、IDCのデータによると、2023年の中国のビッグデータ市場規模は1793億人民元に達し、2022年から24.6％増加しました。その中で、電力業界のビッグデータ市場も2022年に比べて増加傾向にあり、2023年には中国の電力業界のビッグデータプラットフォーム+アプリケーションソリューション市場が180億人民元を超えました。リアルタイムデータ処理、ストリームデータ処理、大規模言語モデル、AIベースのその他のアプリケーション、および電力業界のさらなる細かい管理のトレンドがこの市場の主要な推進力となっています。生成型AIによるビッグデータプラットフォームはこの市場の新しい機会です。

電力業界のビッグデータ技術の進化には5つの段階があります

IDCの研究によると、電力業界のビッグデータ市場の2つのトレンド：

一方、電力業界のデジタル化と精巧な管理の向上とともに、データ量は指数関数的に増加しており、高並列状態を呈しています。これにより、電力業界はデータ駆動型のインテリジェントな意思決定にますます依存しています。

一方、電力は長期的な保管ができない唯一の取引品であり、リアルタイム性が非常に高いため、電力業界は安全保障に非常に高い要求をしています。人工知能アルゴリズムとデータ駆動型のインテリジェントな意思決定は、業界の多くの非計画停止時間を減らし、電力効率を向上させることができます。さらに、生成型AI技術も徐々に電力業界に広がっており、IDCは将来、電力業界のビッグデータ市場にはまだ大きな成長余地があると予測しています。

市場競争は、総合クラウドサービスプロバイダーと専門のビッグデータプロバイダーが主導しています。市場シェアから見ると、Huawei Cloud、Zhong Neng Shibei、Longshine Technologyがトップ3を占め、この市場の主要プレイヤーとなっています。Zhi Xiang Technology、Meilin Data、Xinghuan Technologyは市場の4位から6位にランクインしています。

IDCの技術サプライヤーへの提言：

顧客の需要は安定したウィンドウ期にあります

エネルギー電力業界の国有企業は引き続きデータガバナンスとビッグデータプラットフォームの構築のウィンドウ期を維持しており、徐々にグループの統一構築から、地方の単位にまで拡張が進んでいます。多くのビッグデータプロバイダーは今年、ビジネス拡大の重点をエネルギー電力業界に置いています。また、ほとんどの一線生産企業には、データの品質が低い、データの完全性が低く、データの格納アーキテクチャが混乱している、ビッグデータや人工知能の専門家が不足しているなどの問題が引き続き存在しており、プロのビッグデータプロバイダーが顧客と共にシナリオを深堀りして共同開発する必要があります。

顧客は長期的な安定したビッグデータサービスを必要としています

電力業界の特殊性から、作業プロセスにはしばしば危険な生産環境が伴い、事故が発生すると重大な影響が生じます。したがって、発電、送電網、および電力供給企業は生産と輸送の安全を非常に重視しています。非計画的な停止や生産中断は、生産量の減少、生産計画の混乱などの影響をもたらし、巨額の損失が発生します。したがって、最終ユーザーは、ベンダーの製品パフォーマンスが安定しており、拡張性が高く、将来にわたり指数増加する可能性のある大規模データのアクセスおよび処理能力に対応できることが必要です。また、後続のプラットフォームの線形拡張を支援する必要があります。例えば、国家電網は電網調整の精密な管理を強化する必要があり、従来の10分間隔の送電判断を秒単位に高速化する必要があります。これにより、故障対応効率が向上し、停電時間が短縮されます。そのため、データ量は大幅に増加します。また、新エネルギー比率の向上とエネルギー貯蔵、制御可能負荷決定対象の急激な増加に伴い、電力ネットワークの最適化計算の複雑さは指数関数的に増加しており、これらの傾向には安定かつ拡張可能なビッグデータサービスが必要です。

電力大規模データ産業のますます熾烈な競争状況に適応する

エネルギー電力業界の中央企業は、長期的なデジタルインフラのアップグレードニーズと安定した現金フローを持ち、多くのビッグデータ企業がエネルギー電力業界をビジネス拡大の重要な方向の1つと位置付けています。しかし、難点は、多くの専門的なビッグデータ企業が電力業界のノウハウに不足しており、また電力業界の最終ユーザーがデータセキュリティと停電リスクに対する要求が非常に高いことです。企業は、これら2つの点で差別化された利点を示し、業界の競合他社間の競争に対処する必要があります。

IDCの中国エネルギー業界リサーチマネージャーである周啓珊は、国有企業が安定した現金フローを持ち、プロジェクト規模が大きく、デジタルインフラのアップグレードが長期化する必要があると述べています。各電力企業の国有企業は、デジタル化の転換目標と経路を設定しており、その中にはビッグデータプラットフォームとアプリケーションが必須の要素となっており、組織全体から2次、3次の部門にまで拡大している傾向があります。同時に、業界の最終ユーザーは、業界専用の大規模モデルの構築と試行のサインを積極的に発信しており、生成型AIは高品質なデータが大量に必要であり、大量のデータの収集、保存、処理ニーズが加速されるでしょう。特に、複数モード大規模モデルのトレーニング時には、データの多様性が要求され、業界全体でテキスト、画像、ビデオ、音声など多次元の複雑なデータの収集、保存、処理ニーズが刺激されます。装置の予知保守および障害対処の観点からも、業界全体が装置および運用のプラスとマイナスのサンプルデータの蓄積ニーズが促進され、それにより業界の垂直ビッグデータ市場の発展が推進されます。