算力新基建，促進城市生產方式新變革 | 新京智庫

隨著ChatGPT大模型的火爆，算力建設也在快馬加鞭。

8月19日，由工業和信息化部、自治區政府主辦，以「算領新產業潮流 力賦高質量發展」為主題的 2023中國算力大會、第二屆「西岸數穀」算力產業大會在銀川盛大啟幕。大會聚焦算力前沿技術領域， 展示算力融合應用成果，推動算力產業加速發展。

稍早前，據北方網8月17日報導，近日，總投資12.7億元的天津市人工智能計算中心二期擴容的100PFlops（1P等於每秒一千萬億（10^15）次的浮點運算算力）竣工上線。報導稱，這是因為京津冀地區算力需求旺盛，預計未來五年將產生數萬PFlops的算力需求規模。

科技日報報導，2023年7月中旬，科技部發佈了國家新一代人工智能公共算力開放創新平台的批複通知。國家超級計算成都中心等16個平台獲批籌建國家新一代人工智能公共算力開放創新平台。

為何要不斷建設新的算力中心？

北京航空航天大學計算機科學技術系主任肖利民教授向新京智庫解釋，在數字經濟時代，算力是核心生產力，數據是關鍵生產資料，而算力網絡是支撐數字經濟發展的新型信息基礎設施。「這與第二次工業革命中的電力基礎設施，在促進生產方式變革和支撐經濟發展中的基礎作用非常類似。」

其實，一張更大的算力「網」已在建設中。

2021年5月，國家發展改革委、中央網信辦、工業和信息化部和國家能源局聯合印發關於「東數西算」工程建設的文件提出，在京津冀、長三角、粵港澳大灣區、成渝，以及貴州、內蒙古、甘肅、寧夏等地佈局建設全國一體化算力網絡國家樞紐節點。該項工程於2022年2月正式全面啟動。

中國信通院雲計算與大數據研究所所長何寶宏曾表示，按照全國一體化大數據中心體系佈局，八個國家算力樞紐節點將作為我國算力網絡的骨幹連接點，推動算力資源有序向西轉移，促進解決東西岸算力供需失衡問題。

我國算力資源是如何分佈的，能否滿足迅速增加的市場需求？以互聯網為主要運用的格局是否將發生變化？

算力資源分佈格局將變化

擴容的不僅有智算中心。作為算力中心的一種，超算中心也在繼續擴容。

2023年5月24日，浙江（長三角）新一代全功能智能超算中心（「烏鎮之光」超算中心）順利通過科技部驗收，正式納入國家超算中心序列，成為浙江唯一的國家超算中心。浙江省科技廳轉發的文章表示，這填補了浙江在國家超算中心領域的空白，建成浙北最大科學裝置。

新京智庫梳理髮現，在「烏鎮之光」超算中心通過驗收之前，科技部已批準建立了13個超算中心，分別位於天津、廣州、長沙、深圳、濟南、無錫、鄭州、崑山、成都和西安等地。

從地域分佈來看，新京智庫梳理髮現，已投入運營或正在建設中的40個智算中心（不完全統計）也主要分佈在經濟較為發達的東岸地區，少數分佈在中部地區，還有個別在西岸和東北。

肖利民介紹，這些算力中心正在構建起一張「算力網」，目前已完成接入和近期正在接入的節點有智算中心20個、超算中心4個、「東數西算」工程數據中心集群3個。「算力網」預期可實現接入城市之間算力的互聯互通，彈性滿足全網範圍內各城市的算力需求。

中國科學院院士、北京航空航天大學教授錢德沛對新京智庫表示，算力資源主要還是分佈在經濟發達地區，超算中心的佈局尤其明顯。GDP前三的廣東、江蘇、山東也是超算中心建設最為密集的地方。因為這些地方有經濟實力，也有應用需求。此外，算力資源的分佈也與人才分佈有關。我們國家計算人才的培養和人數，粵蘇魯也是名列前茅。

北京大學智能學院教授譚營告訴新京智庫，東岸沿海城市也是希望通過建設算力中心，搭建起一個完整的人工智能生態。因為人工智能算力中心需要聚集大量的頂尖科技人才，如果一個城市不提供良好的研究環境，很難吸引高水平人才。

「算力中心也有利於在國際上塑造良好形象。」譚營說，比如北京、上海的算力資源豐富，這實際上也是吸引一些國際企業入駐的原因。這樣有利於一座城市融入國際大循環中，吸引更多的全球資源，從而推動城市穩步向前發展。

以蘇州為例，此前並未有算力中心佈局。但公開報導顯示，蘇州市2022年人工智能相關產業規模達1250億元，近三年產值規模平均增速達22.7%，僅蘇州工業園區即集聚了人工智能相關企業1500家。

因此，蘇州積極投身於算力中心建設。2023年6月30日，「今日相城」官微發佈消息，蘇州市人工智能算力中心項目於當日正式啟動。該項目旨在發揮蘇州乃至長三角地區在市場、技術、人才、資金等方面的優勢，構建多層次算力設施體系，打造「東數西算」工程在長三角地區的戰略柱蠆式。不僅如此，國內首個能源算力中心也於5月18日官宣落地蘇州。

譚營介紹，隨著數字經濟時代算力需求的不斷增長，算力資源與市場應用存在不平衡，城市的需求也多樣化，算力資源分佈將不斷在擴展中調整。

「尤其是東岸與西岸在能源電力、氣候環境、經濟發展水平及相應算力需求等方面存在較大差異。」肖利民說。通過國家推出「東數西算」工程來統籌規劃，從而推動實現全國一體化的算力網絡，將我國東岸沿海區域的數據計算需求，交由西岸內陸區域的算力中心去處理，解決我國算力資源供給區域與需求區域不平衡的問題。

算力正處於蓬勃發展中

多位受訪者認為，我國算力經歷了三、四個階段後才逐漸形成今天的格局和形態。

史料記載，1986年3月3日，王大珩、王淦昌、楊嘉墀、陳芳允四位科學家向國家提出要跟蹤世界先進水平，發展中國高技術的建議。經過鄧小平批示，國務院批準了《高技術研究發展計劃（「863」計劃）綱要》。

錢德沛介紹，在「863」計劃實施的初期，以突破高性能計算機技術為目標，這一時期主要是技術推動。後來，逐漸發展成以解決重大的挑戰性應用問題為導向，同時通過高端技術的輻射來牽引計算機產業發展。「這種模式一直持續到今天。」

譚營認為，我國算力發展經歷了四個階段，即初期的認識階段，2000年至2010年的追趕階段，領先階段和現在的綜合創新階段。領先階段的兩個標誌性事件是「天河二號」、神威·太湖之光兩個計算機的誕生。「這引起了國際上尤其美國的一些關注。」

而肖利民則認為，我國算力發展經歷了三個階段，即初始起步階段、快速增長階段。「當下正是我國算力的蓬勃發展階段。」

肖利民介紹，在超算方面，我國科技計劃持續投入超算研發，研製出了銀河、神威、曙光、深騰多個系列的超級計算機，並建成一批超算中心，有力支撐了科技創新、經濟發展和國防建設，成為世界超算領域的重要力量。

在智算方面，以大模型為代表的人工智能技術的興起，成為推動算力發展的新動力。我國高度重視人工智能的發展，建設了一批以「鵬城雲腦」為代表的智算中心，支撐了我國在人工智能領域的技術創新和產業發展。

錢德沛認為，如果從計算機的性能來劃分，我國算力發展可以說邁了四個台階，即從G級（每秒10億次）到T級（每秒萬億次），再到P級（每秒1000萬億次），最後到現在的E級（每秒百億億次）。

相對應的典型計算機系統是，早期的曙光1000（G級），上世紀末的曙光3000（百G級）。從本世紀開始，我國陸續發展了幾代超級計算機，比如聯想深騰6800和曙光4000A（T級），天河一號、曙光6000和神威·藍光（P級），神威·太湖之光和天河二號（百P級）等，接著是E級計算機。

譚營表示，當下我國算力雖然進入綜合創新階段，但面臨不小阻力，尤其是計算所需要使用到的芯片。這個階段的標誌是，2017年7月，國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》。

工信部部長金壯龍在8月19日舉行的2023中國算力大會開幕禮上表示，近年來，圍繞加快算力基礎設施建設應用，從中央到地方出台了一系列重要政策舉措，實施一大批重大工程項目，推動我國算力產業實現快速發展，為經濟高質量發展注入了強大動力。

金壯龍介紹，圍繞算力樞紐節點建設130條幹線光纜，數據傳輸性能大幅改善，我國算力產業已初具規模，服務器、計算機、智能手機等計算類產品產量全球第一。

「算力」無處不在

現如今，算力已經無處不在。

浙江大學計算機科學與技術學院副院長尹建偉表示，算力，是數字化改革的基石，也是數字經濟的重要業態和組成。算力速度和容量的大幅提升、供給方式的便利及普適，使得數字技術賦能經濟生產、社會生活、政府治理各場景，也推動了數字化改革的深度與廣度、規模與質量的大幅提升。

金壯龍介紹，高算力芯片加速迭代升級，一批行業骨幹企業茁壯成長，算力應用廣泛深入政務、工業、交通、醫療等領域，不斷催生新技術、新模式、新業態，助力各行各業加快數字化、智能化轉型。

「我們的日常生活都離不了算力。」錢德沛說，比如衣食住行的「行」，高鐵、航空等交通運輸，如果沒有背後的算力支持——調度和管理，那肯定會很混亂；再如公共衛生健康，如果沒有算力支持，新藥發現很難在短時間內完成，在遭遇新型重大傳染病時就可能陷入巨大風險。

作為科研人員，西安電子科技大學人工智能學院副教授朱虎明認為，現如今，大家都在用ChatGPT來寫文件初稿、提煉摘要、生成一些插圖，甚至還將其當作翻譯軟件用，「就相當於你的工作助理，而這些功能的實現都有賴於算力的支撐」。

現實世界中，算力的作用遠不止於此。

譚營介紹，做科研需要模擬一些複雜現象，這需要分析大規模的數據，比如核爆模擬、氣象模擬等。這些科研工作都需要大量的計算資源。可以說，算力是推動科研發展的底座。

錢德沛也認為，最近這些年，特別是隨著大批在國外接受教育的學者回國工作，他們習慣於用算力——用仿真來解決科研中的新問題，他們離不了算力。這意味著，算力從某種程度上來說，是反映了他們的科研水平和能力。

「傳統產業的轉型，特別是競爭力的提升，也非常依賴於算力。」錢德沛說，上海超級計算中心，從20年前開始就支持企業的計算應用，比如汽車、航空、核工業等領域的公司，都通過算力大大縮短了產品研發週期，提高了產品競爭力。

以人工智能為例，譚營解釋，智能算力的提升，使得語音識別、圖像識別，以及智能決策等領域都有了廣泛應用。像ChatGPT就是智能算力應用的一個典型成果——推動了產業化的升級，使得通用人工智能向前邁進了一大步。

肖利民進一步解釋，基於算力加持的人工智能技術，不僅深刻影響人們的生活，也為科技發展帶來了新的途徑。作為將人工智能和科技創新深度融合的新興科研形態，AI for Science（人工智能驅動的科學研究）被稱為繼經驗範式、理論範式、計算範式、大數據範式之後的「科學研究第五範式」。

可利用人工智能技術學習、模擬、預測、優化自然界和人類社會的各種現象和規律，從而推動科學發現和技術創新。而算力與數據、算法並稱為驅動人工智能獲得成功的三個關鍵要素。「算力對於科技創新發展至為重要，算力基礎設施已成為推動科技創新發展不可或缺的重要基石。」肖利民說。

尹建偉還表示，以雲計算、人工智能算力、算力網絡等為代表的算力，本身也是一個產業，是數字經濟的一種新型業態和重要組成。總體而言，算力不僅是推動數字經濟發展的內驅力，也是衡量數字經濟發展的「晴雨表」。

互聯網或將不再是最重要應用領域

儘管算力已經無處不在，不過，就目前而言，其主要應用領域還是互聯網。

中國信通院發佈的《中國算力發展指數白皮書（2022）》顯示，互聯網行業對數據處理、模型訓練的需求不斷提升，是算力需求最大的行業，佔整體算力50%的份額。

不過，也呈現出了新特徵，即「正從互聯網、電子政務等傳統領域，逐步向電信、金融、製造、教育等傳統行業拓展」。

《白皮書》披露，由於政府行業對數字政府、平安城市等領域的投入力度不斷加強，算力份額佔比列第二；服務、電信、金融、製造、教育、運輸等行業分列三到八位。其中，電信、金融行業企業的數字化程度高，是我國算力應用較大的傳統行業。

從支撐能力看，算力應用場景從病毒研究、地質勘探、航空航天等科技探索，向環境檢測、精準營銷、智能調度等領域延伸，激發了數據要素驅動的創新活力。

肖利民表示，由於海量的用戶群體和豐富的應用場景，互聯網行業在中短期預計仍會是算力需求最大的行業。

「只是隨著行業數字化、網絡化、智能化程度的持續提升。」肖利民表示，尤其是製造業數智化、自動駕駛、車路協同等場景的迅速發展，智能製造、智慧交通等行業的應用場景將更加豐富，智能化水平將更高。相應地，製造、交通等行業對算力的需求預計會有很大提升潛力。

譚營亦認為，主要是人工智能，尤其是通用人工智能，還有量子計算，以及超大規模的科研實驗，這些領域對於算力的需求比重會逐漸增加，尤其是處理至今還無法處理的複雜問題，以及超大型的仿真模擬等，這類問題的算力需求會逐漸超過互聯網對算力的需求。

比如模擬器飛行。譚營介紹，飛行員的仿真模擬器訓練已經可以做到與在天上飛一樣。但現在很難模擬大型機群的仿真飛行。比如，在一個戰場上，怎麼模擬敵對兩方不同飛機處於不同狀態下的場景、戰場演化等。「現在做不到，但今後會佔用大量的算力資源。」

對外經濟貿易大學信息學院院長熊璋教授亦告訴新京智庫，通用的生成式人工智能（AIGC）的發展和普及應用是客觀現實的，其大數據、大訓練、大模型的技術特徵、疊加對各行各業的滲透和覆蓋，呈現出了對算力需求的指數級增長，將會是未來最大算力需求的行業。

挑戰也不少

儘管由於算力給科研、經濟，以及整個社會發展帶來巨大的想像空間，但現實之中，我國的算力發展仍然面臨著不少挑戰。

肖利民認為，當前算力發展面臨算力根基不牢靠、算力供需對接不暢等重要挑戰。一方面，當前我國的算力基礎設施中，算力芯片普遍依賴於國外處理器產品，算力根基不夠牢靠，存在較大的斷供風險，算力發展的可持續性不強。因此，「如何突破算力芯片，尤其是高端CPU、GPU的設計和製造瓶頸，是一個嚴峻的挑戰」。

另一方面，我國已邁入數字經濟時代，數智化應用場景及負載日益多樣化，應用對算力提出了多元化需求，形成了CPU、GPU、NPU（神經網絡處理器）、DPU（數據處理器）、FPGA（現場可編程門陣列）等多元異構混合的算力格局。「如何有效適配多元異構算力與多樣化應用負載也是一個重要的挑戰。」肖利民說。

錢德沛則認為，在「雙碳」背景下，更高性能的芯片與更低能耗實際上是我國算力發展面臨的同一個挑戰，也是最大挑戰，因為他們互為因果。「我們這兩方面都要突破，才能走出一條中國的高性能、低能耗的計算之路。」

而在譚營看來，我國算力發展最大的挑戰是其互聯與協同。時至今日，我國建設了很多算力中心，但如何把這些算力中心互聯起來，發揮「1+1>2」的協同作用比較困難。

肖利民進一步解釋，如果把算力網當作一個網絡來看，那麼這張「網」里，有算力，也有數據。那要建成算力網絡，面臨算力共享和數據流通兩大挑戰。

比如，算力共享的挑戰。肖利民解釋，從字面上來理解算力網絡，可能會覺得無非是建設一批算力中心，並用網絡將這些算力中心聯通在一起，但這樣是否就算建成了一個算力網絡？

「其實沒那麼簡單。」肖利民說。算力網絡要實現算力互聯互通和協同共享，實質上是要圍繞算力共享，建設一整套算力生態鏈，其中包括很多環節，諸如算力的生產、聚合、賦能、調度、供應、消費，而算力生態鏈中每個環節，都有各自需要解決的問題。

好消息是，這些問題也引起了相關部門的重視，並將著手解決。

在7月17日舉行的2023中國算力大會新聞發佈會上，工信部信息通信發展司司長謝存表示，近期工信部在行業內開展了深入廣泛的調研，並計劃結合算力行業最新發展情況，出台推動算力基礎設施高質量發展的政策文件，進一步強化頂層設計，提升算力綜合供給能力。

圍繞加強技術創新，培育良好生態，工信部一方面將圍繞算力發展需要，增強自主創新能力，推進計算架構、計算方式和算法創新，加強CPU、GPU和服務器等重點產品研發，加速新技術、新產品落地應用；另一方面將圍繞算力相關軟硬件生態體系建設，加強硬件、基礎軟件、應用軟件等適配協同，提升產業基礎高級化水平。

與此同時，還將建優算力網絡，促進應用落地。

謝存表示，將加速推進網絡設施與算力設施配套部署，進一步優化升級網絡體系架構，加強算力網絡監測，打造滿足各類算力應用需求的運力體系。強化算力資源統籌調度，不斷提高算力利用效能。以工業、交通、醫療等典型行業為主要場景，打造一批成熟解決方案，持續推動算力助力傳統行業轉型升級。

在8月19日舉行的2023中國算力大會開幕禮上，工信部部長金壯龍亦表示，將緊緊圍繞經濟社會發展需求，統籌發展和安全，以智能化、綠色化、融合化為主攻方向，一體推進基礎設施、技術創新和深度融合應用，做強做優做大算力產業，為建設製造強國、網絡強國、數字中國提供有力支撐。

新京報記者 肖隆平

編輯 查誌遠

校對 盧茜