数字经济，算力先行

孙杰贤

日前，北京经济技术开发区宣布启动我国首个“算力资源+运营服务+场景应用”一体化建设工程，计划通过建设1个公共智能算力中心、1个算力调度服务平台和1个算力产业技术联盟，构建数字经济时代的新型算力基础设施，为区域一体化协同提供“大算力”，支撑人工智能行业“大模型”，赋能千行百业应用“大场景”，打造数据高效流通“大产业”。北京经济技术开发区认为，算力体系化发展和系统化布局是落实国家数字中国、“东数西算”、数字经济、人工智能等重大战略的必由之路，是推动数字经济产业升级的新动能。

数字经济的“底座”

的确，作为最为关键的基础设施之一，算力已经成为我们日常生活和各行各业不可或缺的一部分，从人工智能到数据分析，从虚拟现实到高性能计算，每个领域都需要更强大的算力来推动创新和进步。

算力是支撑数字经济蓬勃发展的“底座”，是激活数据要素潜能、驱动经济社会数字化转型、推动数字政府建设的“引擎”。根据相关测算，算力指数平均每提高1%，数字经济和GDP将分别增长3.3‰和1.8‰。就在今年年初，中共中央、国务院印发的《数字中国建设整体布局规划》明确指出：系统优化算力基础设施布局，促进东西部算力高效互补和协同联动，引导通用数据中心、超算中心、智能计算中心、边缘数据中心等合理梯次布。

来自日前召开的中国绿色算力大会的数据：我国算力总规模已达 180EFLOPS，约占全球的27%，算力产业年增长率近30%，算力规模排名全球第二且增速排名第一。

进入算力时代，数据量呈现爆发式增长，一辆无人驾驶汽车每天就可以产生4TB的数据，一个智能制造工厂每天则可产生1PB的数据。AI大模型的火爆更是加剧了这一趋势。2018年的GPT-1数据集约4.6GB，2020年的GPT-3数据集达到了753GB，而到了2021年的Gopher，数据集规模已经达到了惊人的10550GB。在国内，以华为、百度、阿里巴巴、京东、腾讯为代表的大厂率先布局大模型业务。这对于算力基础设施来说，无疑是一个巨大的挑战，算力瓶颈开始出现。

提升算力水平

只有算力先行，数字经济才能充分发挥其潜力。近年来，全球各国都在采取相应举措以提高算力的水平和效率，以满足算力需求的爆炸性增长。

对于我国而言，最关键的一点是要加强算力技术研发和创新。算力作为数字经济的核心驱动力，需要投入更多的人力和物力去研发更高效、更稳定、更可靠的计算技术，比如光计算、量子计算和碳基芯片。只有不断地探索和突破技术瓶颈，补齐“卡脖子”技术短板，才能从根本上解决算力瓶颈问题。才能真正实现算力的不断提升，为数字经济的蓬勃发展提供有力支撑。

算力的提升离不开硬件设备的配合，需要投资和建设更先进的算力基础设施。工信部印发的《“十四五”信息通信行业发展规划》指出：要加强数据中心顶层规划，优化数据中心供给结构，加快一体化大数据中心体系建设；构建多层次的算力设施体系，推动互通共享的数据基础设施建设。科技部也表态推动算力网建设，打造超算、智算的算力底座。地方层面，根据国家信息中心联合浪潮信息发布的《智能计算中心创新发展指南》显示，目前全国已有超过30个城市在建或筹建智算中心。但是，需要指出的是，算力基础设施建设需要统筹协调，避免出现重复建设、盲目投资、贪大求新、投入产出比低等问题。

算力的发展离不开专业人才的支撑，需要培养更多的算法工程师、人工智能专家、数据科学家等高素质的人才。我们应该制定更为积极的全球人才战略，大幅扩充人才蓄水池。半导体人才的缺失甚至流失也是制约我国芯片实现自主可控的重要因素。我们要进一步加大对相关领域人才的培养、引进力度，不拘一格用人才。

发展绿色算力

为满足算力需求的爆炸式增长，CPU、GPU厂商在持续推出更高性能的芯片，但随着芯片性能的提升，其功耗和热流密度也在持续攀升，业界最高芯片熱流密度已超过 120W/平方厘米，并且产品每演进一代功率密度攀升30%～50%，如今x86平台CPU功耗达300～400W，GPU单卡的功耗都超过了700W，芯片功率密度的攀升同时带来整柜功率密度的增长，当前最大已超过 30kW/机架。

与此同时，国家政策层面，在“碳达峰、碳中和”的双碳目标下，《贯彻落实碳达峰碳中和目标要求推动数据中心和5G等新型基础设施绿色高质量发展实施方案》，明确“到2025年，新建大型、超大型数据中心PUE降到1.3以下，国家枢纽节点降至1.25以下。”

一方面要满足算力爆炸式增长的需求，另外一方面又要满足PUE的要求，解决算力能耗增加的问题，绿色算力是必由之路。这是践行国家双碳目标、落实节能降耗的关键举措之一。当然，实现绿色算力是一个复杂的系统工程问题，技术上需要从硬件优化、算法优化、数据管理、节能策略、系统优化、绿色能源等多个方面进行综合考虑和优化。