5年后,“算力”成为数据中心标配?

发布时间:2023-11-23

        近期,全国算力调度平台遍地开花,算力产业链企业纷纷布局人工智能,生成式AI算力爆炸式增长,微软被迫四处采购GPU算力,算力成为全球追逐的热点。

        在数字经济浪潮席卷全球的趋势下,“算力”作为转换数据价值的“生产要素”,成为数字经济的新主角。提升算力水平、做强算力产业,已经成为全球40多个国家的战略共识。那么,什么是算力?它有哪些类型?它又如何影响数字经济发展呢?

        算力:不同类型、不同场景

        简单来说,算力就是对数字化信息处理能力的强弱。但不同类型的算力,会存在较大差别。拿常见的智能计算(智算)和超级计算(超算)来说,二者在计算精度及应用场景上有很大差异。

        目前算力以FLOPS为单位,超算与智算以及通用数据中心算力精度也存在差异。超算为双精度浮点运算(FP64),智算的算力精度多为单精度和半精度,其实不同精度的计算能力不是简单的量数差距,还受到设备的影响,多数智算中心并不具备高精度数值计算能力,这也限制其在特定的应用之外是难以覆盖其他的功能和场景的。

        布局算力中心,要有明确的需求导向。对于不同的区域而言,如果目标是希望建成科学创新高地,支撑多产业发展,那么超算算力是首选。超算既可以广泛应用于科学计算、能源、气象、工程仿真等传统领域,也可以用于生物基因、智慧城市、人工智能等新兴领域,可全力支撑基础科学领域及新兴产业发展。例如在大分子药物研发,人工智能训练、数学模型、天气预报等领域发挥巨大作用。

        全球竞争:中国在追赶中崛起

        随着人工智能、大数据、云计算等技术的发展,全球算力需求呈现爆发式增长。根据《中国算力发展指数白皮书(2022年)》,2021年全球计算设备算力总规模达到615 EFlops,增速达到44%,预计2030年全球算力规模达到56 ZFlops,平均年增速达到65%。在这一过程中,各国都在加快布局算力基础设施和产业,以争夺数字经济的制高点。

        美国是全球算力的领导者,拥有最多的超级计算机和超大规模数据中心,以及最先进的计算芯片和系统。美国在AI领域的投入也是全球最高的,其AI服务器支出规模占全球的40%以上。美国还拥有强大的创新能力和应用市场,吸引了大量的人才和资本。

        中国是全球算力的追赶者,近年来在算力规模、产业、技术、环境和应用等方面都取得了显著进步。根据《数字中国发展报告(2022 年)》数据,我国数据中心机架总规模超过650万标准机架,近 5年年均增速超过30%,在用数据中心算力总规模超180EFLOPS,位居世界第二。中国在AI领域的发展尤为突出,其AI服务器支出规模同比大幅增长44.5%,首次超过美国位列第一。中国还拥有庞大的数据资源和应用需求,以及良好的政策环境和社会基础。

        数字经济:算力是新动能

        算力作为数字经济时代新的生产力,对推动科技进步、行业数字化转型以及经济社会发展发挥重要作用。2022年我国数字经济规模达 50.2万亿元,总量稳居世界第二,同比名义增长10.3%,占国内生产总值比重提升至 41.5%。据了解,算力指数平均每提高1个点,数字经济和地区生产总值将分别增长3.5‰和1.8‰。可以说算力的不断提升,将进一步驱动数字经济蓬勃发展。

        不过,我国各地区在算力发展水平上存在较大差异。京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝双城经济圈等区域算力发展处于领先水平,其中广东、北京、江苏、浙江、上海、山东位于第一梯队。中西部核心省份算力发展日益崛起,但目前仍面临技术产业薄弱、发展环境亟待优化、算力需求少等问题。

        因此,在我国构建新发展格局的背景下,“东数西算”工程应势而生。在此政策的指引下,以超级计算中心、人工智能计算中心等为代表的算力基础设施建设如火如荼。但与此同时,超算与智算的算力水平、场景需求、资源分配等问题开始显现并日益突出,选择合适的算力驱动各产业高质量发展,做好算力布局,成为算力发展的重中之重。

        未来趋势:多元化、融合化、协同化

        算力的异军突起,催生了一个新兴领域——算力服务。算力服务市场迅速扩张,超算机构、基础电信运营商、电力公司等不同类型的供应商纷纷涌入,利用各自的技术优势,提供多样化的算力资源和服务,满足不同行业和领域的计算需求。例如,未来会出现类似发电厂的算力工厂,尤其是在西部新能源发达地区,而电信运营商可通过实施算网融合战略转型为算力供应商,甚至国家电网等将分别从不同的技术途径进驻算力服务市场。

        与人工智能产业融合创新,新的超算中心、智算中心类型还在不断出现,这些中心相互之间融合,造就新的赛道。例如,小鹏汽车基于智算平台将自动驾驶模型训练提速近170倍。

        算力发展和消费指数会成为一个地方数字经济发展程度的重要评价指标。根据《中国算力发展指数白皮书(2022年)》,我国各省份在计算能力、计算效率、应用水平和基础设施支持四个维度上的表现不一,反映了各地区在数字经济发展上的差异和潜力。

        为了迎接数字经济的未来,我们需要提前布局和优化算力资源,应该建立算力的全国一体化调控,确定合理的算力价格体系,还应该推进国家算网、算力调度、算力交易等新型的机构和平台建设,制定算力服务的质量标准。