中國工程院院士鄔賀銓

　　算力産業發展呈現三方面趨勢：一是算力形式更加多樣，算力資源需求旺盛；二是基礎設施建設提速，算網融合走向深入；三是應用場景競相涌現，産業生態進一步拓展

　　我國算力布局日益優化，已基本形成京津冀、長三角、粵港澳大灣區、成渝等核心區域協調發展，中西部地區協同補充的發展格局

　　文 |《瞭望》新聞周刊記者 張漫子

　　算力，數據的處理能力。數字經濟建設背景下，算力已成為熱力、電力之後新的生産力。

　　從手機、電腦到汽車、超級計算機、航天火箭，再到人工智能、數據中心、互聯網，算力無處不在。2021年，中國數字經濟規模已經達到45萬億元。

　　算力既是信息基礎設施的重要組成，也是承載數據和運算運行的平台，更是數字經濟時代計算、存儲、網絡能力的一種綜合體現。數據中心和通信網絡成為重要的公共基礎設施。

　　數據顯示，截至2021年底，我國在用超大型、大型數據中心超過450個，智算中心超過20個。在全球算力分佈中，中國位列第二，僅次於美國。其中，中國基礎算力、智能算力佔全球的比例分別為27%和26%。

　　截至2022年6月底，我國在用數據中心機架總規模超過590萬標準機架，服務器規模約2000萬台，算力總規模超過150EFLOPS（EFLOPS是指每秒百億億次浮點運算次數）。如何加速算力轉化為生産力？怎樣夯實數字經濟發展的算力底座？《瞭望》新聞周刊記者專訪了中國工程院院士鄔賀銓。

　　鄔賀銓認為，作為數字經濟時代新的生産力，算力及其産業正迅速發展。下一步要提升全國算力網絡的協同發展水平，讓東部地區的數據更方便地傳輸到中西部數據中心進行運算存儲，促進算力轉化為更大生産力。

　　數字經濟催生強勁算力需求

　　《瞭望》：我國算力産業發展呈現出哪些新趨勢？

　　鄔賀銓：近年來，隨着各行業數字化轉型升級進程加快，全社會數據總量爆發式增長，拉動了數據計算分析需求。

　　尤其科學計算、工程計算，這些專業科研領域的數據産生量很大，對算力的要求極高。以油氣勘探為例，油氣勘探簡單來説就是給地表做CT。一個項目下來，分析海量的數據，需要巨大算力支撐。

　　人工智能也是一個算力需求大戶，特別“吃”算力。以深度神經網絡在城市交通預測中的應用為例，我們收集每天的交通大數據輸入深度神經網絡進行建模，訓練出的模型能夠實時引導車的流量流向。深度神經網絡建模的過程依賴極高的計算複雜度和存儲空間，需要大量算力支撐。

　　當初Alphago打敗李世石用了3000萬盤比賽的棋局作為訓練數據。人工智能非營利組織OpenAI曾於2018年發布報告，提出自2012年以來，AI訓練任務所運用的算力每3.43個月就會翻倍……

　　隨着我國數字經濟加快發展、數字化轉型持續深入，算力應用場景持續擴大，算力賦能效應凸顯。

　　總的來看，算力産業發展呈現三方面趨勢：一是算力形式更加多樣，算力資源需求旺盛；二是基礎設施建設提速，算網融合走向深入；三是應用場景競相涌現，産業生態進一步拓展。

　　冷熱協同推動“東數西算”

　　《瞭望》：目前我國算力基礎設施建設進展如何？

　　鄔賀銓：從宏觀的角度而言，在算力上每投資1元錢産生的回報是3至4元錢。以2020年的數據為例，我國2萬億元的算力産業規模直接、間接分別帶動經濟産出1.7萬億元和6.3萬億元，算力作為數字經濟重要底座支撐的賦能作用日漸凸顯。建設算力基礎設施也已成為包括我國在內全球多個國家的戰略選擇。

　　今年2月，國家發展改革委等4部門聯合印發通知，同意在京津冀、長三角、粵港澳大灣區等8地啟動建設全國一體化算力網絡國家樞紐節點，並規劃了10個國家數據中心集群，“東數西算”工程正式全面啟動。目前我國算力布局日益優化，已基本形成京津冀、長三角、粵港澳大灣區、成渝等核心區域協調發展，中西部地區協同補充的發展格局。

　　8個全國一體化算力國家樞紐節點建設的定位有所不同。貴州、內蒙古、甘肅、寧夏主要打造面向全國的非實時性算力保障基地，不斷提升算力服務品質和利用效率，充分發揮能源和資源優勢，夯實網絡等基礎保障，承接全國範圍的後&加工、離線分析、存儲備份等非實時算力需求。

　　京津冀、長三角、粵港澳大灣區、成渝四個節點主要服務於重大區域發展戰略實施需要，定位於進一步統籌好城市內部和周邊區域的數據中心布局，實現大規模算力部署與土地、用能、水、電等資源的協調可持續發展，優化數據中心供給結構，擴展算力增長空間。

　　根據規劃，到2023年底，利用率方面，全國數據中心平均利用率力爭提升到60%以上；算力規模方面，總算力規模超過200EFLOPS，高性能算力佔比達到10%；能效水平方面，新建大型及以上數據中心PUE（數據中心消耗的所有能源與其IT設備消耗的能源的比值即能源使用效率）降低到1.3以下，嚴寒和寒冷地區力爭降低到1.25以下；網絡時延方面，國家樞紐節點內數據中心端到端網絡單向時延原則上小於20毫秒。

　　《瞭望》：如何提升全國算力網絡的協同發展水平，讓東部地區的數據更高效地傳輸到中西部數據中心進行運算？

　　鄔賀銓：當前大部分的算力需求集中在數字經濟發展較為發達的東部沿海地區。東部産生的數據有冷、熱之分：熱數據主要是實時性計算數據，冷數據是非實時性計算數據，例如去年前年産生的數據。從能源角度看，西部自然資源稟賦比較適合構建算力基礎設施，因此可以把冷數據存放在西部。

　　在“東數西算”推進過程中，需要進一步加強東部和西部算力樞紐、數據中心的協同。

　　在西部，一個數據中心全天24小時持續工作，但不代表一直在計算，數據存儲是常態。因此從某種意義上講，“東數西算”實際上是“東數西存”。但由於缺乏協調機制，西部一些算力樞紐不知東部將有多少冷數據要存到西部，是放在寧夏還是放在貴州或其他樞紐，需要做好規劃協調工作。一些東部城市存在傾向於將冷數據留在身邊方便使用的現象，為此，需要建立“東數西算”跨域數據中心能力的協調，避免存、算資源不匹配。

　　要實現算力資源的最優配置，除正在推動建設的“東數西算”工程之外，還要構建算網協同體系，讓算力最經濟地適應數字經濟的發展需求。

　　一是算與網的資源協同調度。通常算與網的運營主體不同，而且互不感知對方的需求與能力，需要採用能夠提升我國互聯網承載能力和服務水平的下一代互聯網協議IPv6等技術來感知客戶需求並優化對算力節點的選擇；

　　二是各數據中心間協同。包括同一數據中心內主備的配置和異地災備，數據中心間的光纖傳輸容量及雙路由的合理規劃等；

　　三是跨行政區域的算力協同。如東西部地區的數據中心如何配對協同等；

　　四是在管理上，地方政府加強包括土地、公用能源、電力設備等“源網荷儲”的優化協同；

　　五是能源布局與算力布局的協同。在滿足東部算力需求的同時帶動西部地區數字經濟和産業發展等。

　　推動企業上雲實現算力趕超

　　《瞭望》：我國未來發展算力産業的着力點在哪？

　　鄔賀銓：首先是繼續推動人工智能算力發展，夯實人工智能算力基礎設施。近年來，我國人工智能技術快速發展、應用場景不斷拓展，人工智能算力中心也迎來了迅猛發展勢頭，天津、成都、上海紛紛建設本地的智算中心。在2021年的算力分佈中，在基礎算力、智能算力、超級計算的三類算力裏面，美國分別佔全球35%、15%、30%，中國分別佔27%、26%和20%，美國是基礎算力為主，中國智能算力規模超過美國。今後應繼續加強人工智能算力基礎設施建設，為人工智能推動實體經濟數智化升級提供算力支撐。

　　其次，健全數字化生態，激發數據中心應用需求。當前我國企業數字化轉型不敢轉、不想轉的問題依然存在，消費數字化場景應用有待深入、行業數字化應用場景待探索，數字化營商環境需持續優化。一些地方政府開放數據與應用場景及算力資源，鼓勵互聯網平台企業與中小企業合作，提供包括諮詢、設計、製造、驗證、實施、運營的完整雲服務解決方案，以此降低算力的使用門檻，解決企業上雲難題。將算力轉化為生産力，才能推動企業數字化轉型步伐，創造更大商業價值。

　　第三，數據中心産業鏈需要延伸和優化。作為重資産行業，數據中心的投入回報慢。過去，西部地區發展數據中心多是以出租數字空間為主的模式，出租機架、服務器託管，增值服務較少。産業鏈應用和市場兩頭在外，數據採集、清洗、挖掘、分析等服務環節發展不足，導致數據要素發展潛力難以得到充分釋放。

　　未來西部數據中心可圍繞中心環節，延伸産業鏈，提供更多增值服務：一方面向上游擴展，進行數據預處理，包括數據的標注、清洗、脫敏等；另一方面向下游延伸，包括生産服務器、邊緣計算以及承接工程運維服務等，還可以向大數據挖掘與應用發展。

　　第四，提升綠色發展水平。雙碳背景下，節能減排是算力産業發展進程中繞不開的話題。從長遠來看，整個社會需要算力與連接構成的“數字底座”，也需要清潔能源與綠色技術構建的“綠色底座”，二者要協同發展。

　　目前數據中心的能耗大約佔全社會能耗的2%，並且能耗還在增長，這要求我們使用更先進的節能技術，引入更多綠色清潔能源等。在建設數據中心時需要關注PUE值，同時還需要努力降低IT設備的能耗。值得一提的是，PUE值低並不代表碳排放低。我們更應該追求的是提升可再生能源使用比例的低CUE（數據中心CO2總排放量與IT設備消耗能源的比值）。

　　算力基礎設施建設方面，還需要補齊芯片、操作系統等方面的關鍵技術短板和人才的不足，這需要長時間努力。

【糾錯】

責任編輯： 胡傲霜