官方口径：中国互联网主机数量到底指什么？
在工信部每月发布的《互联网和相关服务业运行情况》里，**“互联网主机”**并不是指某一台具体的服务器，而是指**已分配公网IPv4地址、处于活跃状态并对外提供服务的设备**。这一定义排除了：
（图片来源网络，侵删）
- 仅在内网通信的虚拟机
- 未备案或未开通80/443端口的测试机
- 动态拨号获取地址的家庭路由器
最新统计：2024年4月数据速览
根据CNNIC第54次统计报告，截至2024年4月：
- 全国IPv4活跃主机数：约4,680万台
- 全国IPv6活跃主机数：约1.92亿台
- Top 3省份：广东、江苏、浙江，合计占全国34.7%
对比2023年同期，IPv4主机微降2.1%，IPv6主机激增38%，**“双栈并存”**已成主流。
如何自己动手查到实时数据？
方法一：使用CNNIC开放接口
curl -s https://data.cnnic.cn/api/host/ipv4/latest | jq '.total'返回字段说明：
- total：活跃IPv4主机数
- update_time：数据更新时间（UTC+8）
- province：省级分布JSON对象
方法二：Shodan语法进阶
在搜索框输入：
country:"CN" AND port:80 AND "Server: nginx"可筛选出**中国大陆地区使用Nginx且开放80端口的主机数量**，配合facet命令还能按城市、ASN聚合。
（图片来源网络，侵删）
为什么IPv4主机数在下降？
自问：运营商不是还在不断扩容吗？
自答：
- NAT44叠加CGN：大内网策略让多个用户共享一个公网地址，统计口径只算“出口主机”。
- IPv6优先调度：新建业务直接分配IPv6，不再申请IPv4。
- 云厂商回收闲置地址：阿里云、腾讯云对连续7天无流量的EIP执行强制释放。
主机分布地图：哪些城市是“密度之王”？
按每万人拥有活跃主机数排名：
| 城市 | 每万人主机数 | 主要行业 |
|---|---|---|
| 深圳 | 1,247 | 跨境电商、游戏 |
| 杭州 | 986 | 直播电商、SaaS |
| 北京 | 903 | 政企云、视频 |
| 上海 | 876 | 金融、AI训练 |
值得注意的是，**贵阳**凭借数据中心集群，主机密度已跃居第7，超越成都。
企业如何借势做SEO？
长尾词挖掘：把“主机数量”变流量
以“广东互联网主机数量”为例，通过5118扩展：
- 广东互联网主机数量2024最新
- 深圳云服务器主机数量排名
- 广东IPv6主机增长曲线
将上述词植入白皮书标题，**CTR可提升22%**。
（图片来源网络，侵删）
内容差异化：用数据讲故事
与其罗列数字，不如做一张“主机密度 vs 平均薪资”的散点图，结论自然浮现：**主机密度越高的城市，运维岗位薪资溢价越明显**。这类内容极易被行业媒体二次引用，带来高权重反链。
未来三年预测：主机数会破5亿吗？
自问：IPv6全面普及后，主机数会不会爆炸？
自答：
- 物联网设备计入：智能水表、充电桩都将分配/64前缀，单个用户可能拥有上千台“主机”。
- 边缘节点下沉：运营商在小区机房部署MEC，每个节点独立公网地址。
- 政策限制：工信部拟对“长期无流量”的IPv6地址进行回收，避免虚假繁荣。
综合模型显示，**2027年中国IPv6活跃主机有望达到6.4亿台**，但“有效主机”（持续提供Web/APP服务）约1.5亿台。
动手实验：用Python画一张主机热力图
import pandas as pd
import seaborn as sns
df = pd.read_csv('cn_host_202404.csv')
pivot = df.pivot(index='lat', columns='lon', values='count')
sns.heatmap(pivot, cmap='Reds').get_figure().savefig('china_host.png')
把生成的PNG上传到知乎专栏，**Alt文本**填写“2024年中国互联网主机热力图”，即可获得图片搜索流量。
评论列表