《“十四五”數字經濟發展規劃》背后：智算中心未來何以挑大梁？

數字經濟是數字時代國家綜合實力的重要體現，是構建現代化經濟體系的重要引擎。數字經濟是中國經濟在第四次工業革命中實現換道超車的寶貴機遇，對實現高質量發展和中華民族偉大復興具有非常重要的戰略意義。

為此，今年1月，國務院印發《“十四五”數字經濟發展規劃》（以下簡稱《規劃》），明確了“十四五”時期推動數字經濟健康發展的指導思想、基本原則、發展目標、重點任務和保障措施。其中與算力相關的數字基礎設施、數實融合等成為重點。

另據國家發改委公布的“東數西算”最新進展顯示，算力投資已成為新的數字經濟發展的“熱土”，具體表現在，2022年以來，全國10個國家數據中心集群中，新開工項目25個，數據中心規模達54萬標準機架，算力超過每秒1350億億次浮點運算，約為2700萬臺個人計算機的算力。而根據數據中心規模與算力水平保守預測，其中AI算力占比也將超過五成。

從相關國家政策及已經呈現的事實看，一個以智算中心為數字經濟新型基礎設施，促進數字經濟發展的時代已經到來。

提升數字經濟產業增加值GDP占比，算力底座效應凸顯

提及數字經濟，“十三五”時期，我國深入實施數字經濟發展戰略，不斷完善數字基礎設施，加快培育新業態新模式，推進數字產業化和產業數字化取得積極成效。2020年，我國數字經濟核心產業增加值占國內生產總值（GDP）比重達到7.8%，數字經濟為經濟社會持續健康發展提供了強大動力。

為此，《規劃》制定了新的目標，即到2025年，數字經濟邁向全面擴展期，數字經濟核心產業增加值占GDP比重從2020年7.8%的水平上提升至2025年的10%，數字化創新引領發展能力要大幅提升，智能化水平要明顯增強，數字技術與實體經濟融合要取得顯著成效，數字經濟治理體系要更加完善，以使我國數字經濟競爭力和影響力穩步提升。而這些目標的實現無不與算力密切相關。

眾所周知，智慧時代，生產力三要素發生了革命性變革。勞動者從原來的人變為人+人工智能，數據成為了新的勞動對象，由計算力驅動的信息設備成為新的勞動資料。計算力作為數字經濟時代的關鍵生產力要素，已經成為推動數字經濟發展的核心支撐力和驅動力。

據國際權威機構IDC、清華大學全球產業研究院、浪潮信息聯合發布的《2021-2022全球計算力指數評估報告》（以下統一簡稱《報告》）顯示，計算力指數平均每提高1點，數字經濟和GDP將分別增長3.5‰和1.8‰。當一個國家的計算力指數達到40分以上時，國家的計算力指數每提升1點，其對于GDP增長的推動力將增加1.5倍，而當計算力指數值達到60分以上時，國家的計算力指數每提升1點，其對于GDP增長的推動力將提高到3.0倍，對經濟的拉動作用變得更加顯著。

同時該《報告》認為，由于計算力指數的增加很大程度上得益于計算能力和新興技術的應用水平，即當算力投入在底層為新興技術應用發展提供基本保障的同時，也被新興技術應用帶來的需求進一步拉動，從而使整體經濟的增長出現倍增效應。

由此可見，數字經濟的發展、經濟和社會數字化轉型的推進、數字信息技術應用場景的擴展，使算力正在從一個隱形的、潛在的競爭力源泉逐步轉變為現實的競爭力。算力既可以直接形成新的競爭力，也可以促進傳統競爭力蛻變和強化，不僅是《規劃》）中提及的到2025年我國數字經濟核心產業增加值占GDP比重達到10%目標不可或缺的底座，還能起到倍增效應。

數實相融加速算力從通用到智算，智算力就是創新力

除了到2025年我國數字經濟核心產業增加值占GDP比重達到10%的目標外，《規劃》還提出了以數字技術與實體經濟深度融合（數實融合）為主線，加強數字基礎設施建設，完善數字經濟治理體系，協同推進數字產業化和產業數字化，賦能傳統產業轉型升級，培育新產業新業態新模式，不斷做強、做優、做大我國數字經濟，為構建數字中國提供有力支撐的建議。

提及數實融合，從理論上看，就是數字世界同物理世界的融合，現實世界的需求推動數字世界的發展，數字世界的發展來引導現實世界的運行。而眾所周知的事實是，數字世界是“算”出來的世界，是運行在服務器、終端等計算平臺上的世界，“數字世界一切皆計算”。

上述理論落實到當下全球及我國大力實踐的數字經濟中，數實融合體現的則是以算力為基礎，將所謂物理世界中抽象的技術（例如目前炙手可熱的、物聯網、大數據、人工智能等）應用到百行千業（現實世界）中，轉換成實在的生產力，實現數字經濟的量化（例如促進GDP的增長），提升國家的競爭力。

而從產業和技術層面看，數實相融是一個逐級演進的過程，可以分為自動化、信息化、數字化、智慧化，并通過起始、初級、中級、高級階段予以呈現，而從技術的角度，自動化、信息化、數字化是以傳統計算為基礎、以算數、完成完全可控的既定處理的計算技術，而智算就是以獲得知識、智慧為目的的計算技術，智慧化是信息化、數字化最終的目標，也是發展的必然趨勢。

由此我們不難發現，無論是從國家數字經濟發展的戰略層面，還是產業和技術的客觀發展規律，數實融合從促進產業升級向加速產業創新的更高層次發展是大勢所趨。那么隨之而來的則是以生產力為主要屬性的傳統算力，向以創新力為主要特征的智算演進。

事實的確如此。在數字經濟和“東數西算”等相關政策的影響下，中國AI算力已呈現持續高速增長之勢。

根據IDC數據，2021年全年，中國AI服務器市場規模達350.3億元，同比增長68.6%。

另據IDC預測，2025年中國AI算力市場規模將達到701.8億元，占整體服務器市場近三成。

值得注意的是，隨著AI算力占比的提升，AI算力的倍增創新效應也日益明顯。

從《中國人工智能計算力發展評估報告》的城市AI算力排名中可以看出，AI算力越發達，城市創新越有活力。《報告》指出，包括北、杭、深在內的中國AI算力TOP10保有量最多的城市，同時也是中國數字經濟創新最活躍的城市。與此同時，互聯網、金融、制造、電信等智慧化轉型最活躍的行業也是AI算力保有量最高的行業，而算力消耗最多的行業，超過74.5%的企業正嘗試進行AI化升級轉型。此外，AI算力加速驅動新業態創新發展，如AI驅動下的新藥研發、新材料開發、元宇宙等新業態層出不窮，深刻變革著科技創新與社會生產生活的既有模式。

新趨勢帶來新挑戰，數據中心應與時俱進

面對上述數實相融帶來的算力從通用向智算加速演進的大勢，作為算力主要輸出的數據中心產業自然也需要與時俱進。

不可否認，隨著數字經濟的發展，我國的數據中心建設發展迅猛，但與上述數實融合和以智算為主的新型信息基礎設施的要求還存在一定的挑戰和差距。

主要體現在：數據中心分布不均衡，熱點地區數據中心需求旺盛但能源短缺，西北部地區綠色能源豐富但數據中心缺乏需求，制約了區域經濟協調發展；存在大量低效能傳統數據中心，綜合資源利用率水平偏低；數據中心由各個服務商獨立建設，缺乏從物理分布、網絡、云、AI到數據及應用層面的統一規劃，難以適應我國數字經濟對海量數據、豐富場景的連接、存儲、流通、處理、賦能的現實需求，產業價值并未得以充分發揮。

針對于此，《規劃》提出加快構建算力、算法、數據、應用資源協同的全國一體化大數據中心體系。在京津冀、長三角、粵港澳大灣區、成渝地區雙城經濟圈、貴州、內蒙古、甘肅、寧夏等地區布局全國一體化算力網絡國家樞紐節點，建設數據中心集群，結合應用、產業等發展需求優化數據中心建設布局。加快實施“東數西算”工程，推進云網協同發展，提升數據中心跨網絡、跨地域數據交互能力，加強面向特定場景的邊緣計算能力，強化算力統籌和智能調度。按照綠色、低碳、集約、高效的原則，持續推進綠色數字中心建設，加快推進數據中心節能改造，持續提升數據中心可再生能源利用水平。推動智能計算中心有序發展，打造智能算力、通用算法和開發平臺一體化的新型智能基礎設施，面向政務服務、智慧城市、智能制造、自動駕駛、語言智能等重點新興領域，提供體系化的人工智能服務。

目標是到“十四五”收官之年，數據中心在全國范圍內形成布局合理、綠色集約的基礎設施一體化格局；在東西部實現結構性平衡，大型、超大型數據中心運行電能利用效率降到?1.3?以下；數據中心的集約化、規模化、綠色化水平顯著提高，使用率明顯提升；初步形成公共云服務體系，全社會算力獲取成本顯著降低；打破政府部門間、政企間數據壁壘，數據資源流通活力明顯增強；全國范圍內基本形成一批行業數據大腦、城市數據大腦，使全社會算力資源、數據資源向智力資源高效轉化。

智算中心挑大梁，促數實融合和產業創新

如上述，挑戰猶存，方針已定，目標明確。那么接下來是如何化解挑戰和實現目標。答案是智算中心。

根據國家信息中心信息化和產業發展部聯合浪潮發布的《智能計算中心規劃建設指南》(以下簡稱《指南》)定義：智算中心是算力、數據和算法的融合平臺。其以融合架構計算系統為平臺，以數據為資源，以強大算力驅動AI模型對數據進行深度加工，使算力、數據、算法三個基本要素成為一個有機整體和融合平臺。

與傳統數據中心不同，“智算中心”不僅通過AI服務器把算力高密度地集中在一起，而且解決了調度和有效利用計算資源、數據、算法等問題，更像是從計算器進化到了大腦。此外，其所具有的開放標準，集約高效、普適普惠的特征，不僅能夠涵蓋融合更多的軟硬件技術和產品，而且也極大降低了產業AI化的進入和應用門檻，直至普惠所有人。

不知業內從上述看到了什么？我們看到的是，智算中心幾乎涵蓋了前述數據中心面臨的挑戰，且與《規劃》要實現的相關目標高度吻合。

以南京智算中心為例，目前該智算中心已經開始投入運營，其采用浪潮AI服務器算力機組，搭載寒武紀思元270和思元290智能芯片及加速卡。目前已運營系統的AI計算能力達每秒80億億次（AI算力遠超傳統數據中心提供的基礎算力供給），1小時可完成100億張圖像識別、300萬小時語音翻譯的自動駕駛AI數據處理任務。

目前，基于南京智能計算中心，以“基礎設施+框架+算法”為底層基礎、以AI模型生成和多場景應用的AI技術生態鏈已逐漸形成。其中，清華大學、中科院計算所、南京信大氣象科學技術研究院、唯仁科技、南棲仙策、南京圖泰、行文智教、江蘇拓郵等智能創新產學研力量已經依托智能計算中心進行人工智能研發應用創新，推動南京市AI產業要素資源聚集，匯聚不同主體資源優勢打造產業創新聚集生態。

需要說明的是，智算中心不但促進了數實融合，還能加速自身產業的創新。

例如為了化解能耗和低碳的挑戰，浪潮信息創新研發了全球首臺開放加速模組液冷計算平臺，率先實現單節點8顆400W高性能AI芯片液冷散熱，支持中高溫水運行，采用先進變頻流量系統，大幅提高流量變化范圍、降低能耗，使得智算中心的整體PUE低于1.1。不僅提前實現了《規劃》中對于數據中心綠色、低碳的目標，更符合數據中心產業本身未來的技術發展趨勢。

寫在最后：當前，“數據+算力+算法”日益成為基礎設施的通用技術底座，為經濟運行所需的大規模數據流轉提供充分的采集、傳輸、存儲、計算和應用支持，通過數據共享、算力普惠和算法“自助”等服務模式創新，賦予各類經濟實體等享有數字技術紅利。傳統基礎設施運行的封閉性、不確定性、低效性等正在被加速破解，未來被數字經濟新的基礎設施—智算中心所取代是大勢所趨。

為此，作為智算領域的領先者，浪潮信息在此前算力基建化的基礎上，又提出了算法基建化。即通過在智算中心部署大模型所需要的訓練、推理和數據處理系統，構建出自然語言處理大模型、視覺大模型和多模態大模型，同時，以模型API服務、領域模型、開發者社區的形式基于智算中心對外提供算法基礎服務，除了算力，讓算法也能普惠大眾，助力行業智慧用高效開發，滿足數實融合向更高層次發展的需求。而這無疑讓智算中心的前景更加廣闊。

以其推出的“源”大模型為例，其上線不到5個月的時間，就已經有超過200家單位試用，支持了100多個行業應用。目前，“源”大模型已在長三角最大規模的智算中心—南京智能計算中心落地，與南京智能計算中心已建成的算力基礎設施實現高效協同，為長三角人工智能產業發展提供更好的服務和支撐。