|
党的二十大报告明确指出，要建设现代化产业体系，加快建设网络强国、数字中国。数字经济是世界科技革命和产业变革的先机，而服务业一头连着经济发展，一头连着民生福祉，雄踞经济总量的“半壁江山”。应把握时代机遇，以数字技术、数字服务赋能各类经济活动，推动服务业实现数字化跃升，为我国经济发展提供新动能。 这个新动能，就是还原数据的价值，让数据真正成为一种资源。只有万物互联才会产生各种各样的大数据，包括整个空间泛在的数据、老百姓社会活动场景的数据等，数据在使用的时候叠加新的数据，形成数据库的存储、通信和计算等问题，这就需要算力抓住社会的核心。如果说工业互联网、数字经济的基础条件是能使万物“发声”，促使万物互联的纽带是5G通信，那么实现人机互动智慧世界的关键就在于人工智能，在于算力，由大数据、云计算、人工智能、区块链等数字化综合体形成的算力。 那么，算力是什么？笔者认为，算力就是计算能力，即CPU、GPU、TPU、FPGA、ASIC等各类处理器依托计算机服务器、高性能计算集群、各类智能终端等承载设备，每秒执行数据运算次数的能力。主要包含五个方面：一是计算速度，芯片、服务器、计算机、超算系统都反映这方面的能力；二是算法；三是大数据存储量；四是通讯能力，包括5G基站的多少，通讯的速度、延滞、带宽、可靠性、能耗；五是云计算服务能力，包括数据处理中心服务器的数量。 算力是数字化改革的基石，也是数字经济的重要业态和组成。算力速度和容量的大幅提升、供给方式的便利及普适，使得数字技术可赋能经济生产、社会生活、政府治理各场景，也推动了数字化改革的深度与广度、规模与质量的大幅提升。同时，以云计算、AI算力、算力网络等为代表的算力，本身也是一个产业，是数字经济的一种新型业态和重要组成。 可见，算力不仅是推动数字经济发展的内驱力，也是衡量数字经济发展的“晴雨表”，顺着这个切口，可以见到算力与数字经济之间的密切关联。 一方面服务业数字化转型释放了巨大的产业红利，随着数据资源及数字技术成为新的生产要素贯穿于经济社会发展的全流程中，并与劳动、资本、土地等其他生产要素进行融合、重组、迭代和优化，带来全新的价值创造方式，驱动服务业全面数字化迈入新阶段。不久前召开的2022全球数字经济大会和2022中国算力大会上发布的数据显示，2012年至2021年，我国数字经济平均增速为15.9%，算力产业规模近五年平均增速超过30%。 算力是支撑数字经济蓬勃发展的重要“底座”。2021年中国信息通信研究院发表的《中国算力发展指数白皮书》显示，通过国家投入产出表模型计算，2020年以计算机为代表的算力产业规模达2万亿元，直接带动经济总产出1.7万亿元，间接带动经济总产出6.3万亿元，即在算力中每投入1元，平均将带动3元到4元的经济产出。甚至有机构预测，到2035年，5G、互联网、人工智能将为全球经济带来40万亿美元增长，算力正是其背后重要的资源依托和基础设施。 据统计，截至2022年6月底，我国数据中心机架总规模超过590万标准机架，服务器规模约2000万台，算力总规模超过每秒1.5万京次浮点运算次数，位居全球第二。在数字经济时代，算力如同农业时代的水利、工业时代的电力，既是国民经济发展的重要基础，也是科技竞争的新焦点。加快算力建设，将有效激发数据要素创新活力，加快数字产业化和产业数字化进程，催生新技术、新产业、新业态、新模式，支撑经济高质量发展。 只有算力、网络、存储协同发展，数字基础设施才能发挥出最大效用。工信部发布的《新型数据中心发展三年行动计划（2021—2023年）》，提出用三年时间，基本形成布局合理、技术先进、绿色低碳、算力规模与数字经济增长相适应的新型数据中心发展格局。其中，明确要求到2023年底，全国数据中心机架规模年均增速保持在20%左右，平均利用率力争超60%，总算力超过每秒2万京次浮点运算次数，高性能算力占比达到10%。国家枢纽节点算力规模占比超过70%。 目前，我国算力产业链已经初步形成，涵盖由设施、设备、软件供应商、网络运营商构成的上游产业，由基础电信企业、第三方数据中心服务商、云计算厂商构成的中游产业和由互联网企业、工业企业以及政府、金融、电力等各行业用户构成的下游产业。 如今，各行各业都有着极大的智能应用需求。2020年以来，由于新冠疫情的暴发，新基建、数字政府、新型智慧城市等建设快速推进，因疫情防控的需要，工业机器人、服务机器人、无人驾驶正逐步迈入实际应用阶段。不仅如此，对以语音识别、视觉识别等为代表的人工智能技术的需求也在日益增大。与此同时，随着5G以及物联网的大规模部署，我国数据的增长速度也将呈现指数级趋势，数据总量将进一步提高。 尤其随着智能化应用的不断发展，对于数据会出现更多维度、更加深度的应用需求。在这背后，则需要更多的算力来为人工智能技术提供“动力”，挖掘数据背后的价值。 不可否认，在算力与服务业数字化转型中，我们仍面临着许多挑战。 首先，从最基础的资源层面，发挥算力价值要解决两大问题。一是算力资源分布不均，包括区域部署不均、行业部署不均。二是如何化零为整，实现力量最大化，这就需要智慧地把算力资源连接起来，从一个出口输出强劲算力。 其次，供需不平衡。在我国，东部产生大量的数据亟待计算；西部拥有广阔的电力资源。怎样才能通过数据将电力转化为算力，实现供需平衡，是一个需要思考的问题。在算力网络的落地过程中，城市和区域的结合是绕不过的话题之一。从城市角度来说，东数西算实际上是解决供需对接的问题。算力网络需要共建城市范围的基础设施，从而助力城市数字化。 第三，算力类型千差万别。例如CPU算力，GPU算力，专用芯片产生的算力；又如不同的算力精度，有半精度，单精度，双精度……第一层问题是这些多样算力之间的协同融合，第二层问题是应用、计算需求与不同算力之间的匹配。只有匹配对了，才能创造价值。要把算力网络作为一个整体系统来看待，以网强算、以算促网，而不仅仅是用传统分层解耦的方式，这就需要思考面向未来的标准和架构。算力网络需要提供的是多样性的开放算力架构体系，实际上是要把整个算力网络作为一台计算机来设计并对外提供服务。 针对我国数字经济发展现状，2022年年初国务院发布了《“十四五”数字经济发展规划》，明确了“十四五”时期数字经济发展的指导思想、基本原则、发展目标、重点任务和保障措施，指出“十四五”时期我国数字经济转向深化应用、规范发展、全民共享的新阶段。提出“优化升级数字基础设施”“在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝地区、贵州、内蒙古、甘肃、宁夏等地区布局国家综合计算网络国家枢纽节点”“加快实施东数西算工程”“推动云网协同和计算网络融合发展”。所以，当务之急是要建设与算力相匹配的三大工程。 东数西算工程：优化算力资源空间布局，加快实施东数西算工程 东数西算中的“数”指的是数据，“算”指的是算力，即对数据的处理能力。作为一项国家级算力资源跨域调配战略工程，东数西算工程对于优化我国算力资源空间布局，加快打造全国算力“一张网”，构筑我国数字经济发展新优势具有重要意义。深入推进东数西算工程，并不是简单的算力堆砌，而是要实现网络、算力调度、产业链、数据要素治理等各方面资源协同，强化东西部跨域统筹发展。 一是要加快打通东西部间数据直连通道，打造一批东数西算示范线路。优化通信网络结构，提升国家数据中心集群的网络节点等级，提高网络传输质量。二是要加强数据中心和电力网一体化设计，推动可再生能源发电企业向数据中心供电，支持数据中心集群配套可再生能源电站。对落实东数西算成效突出的数据中心项目优先考虑能耗指标支持。三是要鼓励数据中心节能降碳、可再生能源供电、异构算力融合、云网融合、多云调度、数据安全流通等技术创新和模式创新，加强对关键技术产品的研发支持和规模化应用。四是要支持完善数据中心产业生态体系，加强数据中心上游设备制造业和下游数据要素流通、数据创新型应用和新型消费产业等集聚落地。支持西部算力枢纽围绕数据中心就地发展数据加工、数据清洗、数据内容服务等偏劳动密集型产业。 “算力高铁”工程：按照“一横一纵”思路，尽快建立具有中国特色的“算力高铁”工程 现实中电子商务、社交网络等云计算服务虽然很方便，但它们无法替代算力网络，要让算力真正成为公共基础设施。 现在的电子商务、社交网络等云计算服务已经很方便，为什么还要建立算力网络？因为万维网是以网页为核心，它主要为消费互联网服务；而算力网络是以算法为核心，必须利用高效适配的多种算力对数据资源进行深度加工，主要为工业互联网服务。算力网络能够使算力流动起来，通过网络输送到需要算力的地方去，提供更好的算力服务，从而带动产、学、研、用等各个领域的价值提升，特别是随着人工智能的大量应用，更推动了整个社会智能化转型。 目前，人们所希望的算力网络像供水和供电一样“一点接入，即取即用”，还只是一种愿景。算力网络的实现比交通和能源网络复杂得多。笔者建议，可以按照“一横一纵”思路，建立起“算力高铁”：“一横”是横向联通，最大化组织起所有愿意共享的大、小数据中心的各类异构算力资源，为用户提供统一封装、抽象易用的算力资源；“一纵”是纵向打通“云、网、边、端”全链路基础设施资源，通过全链路多级多维度测调、控域隔离等方式，确保海量物端应用的端到端服务质量。相信在未来，服务器、数据中心、超级计算中心能像发电站一样，按需、及时地为用户提供计算和存储能力，算力网络也将真正成为数字经济时代的公共基础设施。 “算力人才”工程：加强数字内容治理，多措并举建立数字服务人才工程 数字治理不能松懈，涉及数字经济与数字技术的标准制定权和规则话语权。 欧盟的做法可以借鉴。近年来，欧盟在数字治理领域频频发力，制定了《数字服务法》，引领全球数字治理规范；并着重强化在监督和执法过程中创新机制化建设，如建立“数字服务协调员”和“数字服务委员会”，超大型平台需要指定至少一个独立的“合规官”，使其与数字服务协调员合作并尽到监督与告知义务等。此外，与全球范围内对算法的监管潮流相匹配，欧盟方案中对平台的推荐算法透明度提出了更高要求，不仅用户可以质疑平台的内容审核决定，特定的研究者还有机会获取平台的关键数据以开展在线内容风险的相关研究。 同时，数字服务人才是实现服务业数字化转型的关键所在，需要系统谋划、务求实效。创新数字服务人才培养模式，使更多更好的数字服务人才脱颖而出。加强服务工匠的数字素养培养和数字技能提升，高度重视对爱岗敬业、长期奋战在服务一线并取得优异成绩的服务工匠进行全方位培养，使他们树立数字化思维、掌握相应的数字化技能、具备适应时代需要的数字素养。组织形式多样的数字技能大赛，通过设立以数字服务为主题的技能大赛，形成良好的发展氛围和比学赶超的机制，促进更多一线实战人才得到更多关注和更快成长，为数字服务人才提供选拔和奖励机制。鼓励相关高校培养符合社会需要的复合型人才，在高职高专类院校开设数字服务专业，注重数字技能与服务能力的深度融合；在本科院校开设数字服务相关的双学位课程，提高传统服务类专业的数字技术能力。 上述“工程”表明，我国在构建算力网络上有了一定的硬件和软件的基础，但在技术层面还面临一些关键挑战，特别是核心算力芯片的自主率过低。这就要求我们必须尽快突破算力网络底层的核“芯”问题，做好“盘活存量、优化增量”的大文章，让算力真正成为一种生产力。 （作者系浙江省服务业联合会会长） |
|
|
