科學(xué)進(jìn)步一小步，人類文明一大步。

　　1913年，福特流水線的誕生，使汽車的組裝效率實(shí)現(xiàn)了指數(shù)級(jí)提升，由原來的748分鐘縮短至90分鐘，生產(chǎn)效率提高了8倍，實(shí)現(xiàn)了工業(yè)生產(chǎn)從蒸汽機(jī)驅(qū)動(dòng)向電氣化驅(qū)動(dòng)的成功轉(zhuǎn)型，進(jìn)而開啟了整個(gè)工業(yè)制造業(yè)電氣化轉(zhuǎn)型新時(shí)代。電力，為當(dāng)時(shí)的經(jīng)濟(jì)插上了“轉(zhuǎn)型翅膀”。

　　一百多年后的今天，數(shù)字經(jīng)濟(jì)風(fēng)起云涌，人工智能(AI)技術(shù)蓬勃發(fā)展，算力需求激增。作為重要“底座”，算力的賦能作用日漸凸顯，已成為社會(huì)經(jīng)濟(jì)向數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型的核心驅(qū)動(dòng)力。這一次，算力將接棒電力，為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展插上新的“轉(zhuǎn)型翅膀”。證券時(shí)報(bào)“中國(guó)智造面對(duì)面”系列推出“AI”篇，一窺中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀。

　　支撐AI規(guī)模化應(yīng)用

　　2023年，人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛躍。通過生成式AI(AIGC)技術(shù)，人們可用自然語(yǔ)言與機(jī)器進(jìn)行便捷交互，并將海量的數(shù)據(jù)經(jīng)過訓(xùn)練、推理，快速轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，產(chǎn)生實(shí)際商業(yè)價(jià)值。

　　AI技術(shù)加速向各行各業(yè)滲透，需要運(yùn)算大量的數(shù)據(jù)，這個(gè)過程所消耗的資源就是算力。2023年，隨著以AIGC為代表的人工智能技術(shù)井噴式的發(fā)展，算力需求也迎來爆發(fā)式增長(zhǎng)，部分高端算力產(chǎn)品價(jià)格不斷上漲。

　　工業(yè)富聯(lián)首席數(shù)據(jù)官劉宗長(zhǎng)在接受證券時(shí)報(bào)記者采訪時(shí)表示，三五年前，人工智能在生產(chǎn)、管理的環(huán)節(jié)只是試點(diǎn)，一些示范工廠或產(chǎn)線應(yīng)用了AI技術(shù)，技術(shù)指標(biāo)上可能已達(dá)到公司需求，但難以規(guī)模復(fù)制。如今，人工智能到了一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，正在慢慢地規(guī)模化應(yīng)用，比如工業(yè)富聯(lián)開發(fā)的AI自動(dòng)檢測(cè)工站，已規(guī)模應(yīng)用于公司的檢測(cè)流程。此外，在先進(jìn)分析、品質(zhì)管理等場(chǎng)景下，AI技術(shù)也已被大范圍使用。

　　像工業(yè)富聯(lián)一樣正在使用AI技術(shù)，或者其他云計(jì)算、邊緣計(jì)算、5G、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的企業(yè)大量存在，背后都涉及數(shù)據(jù)的計(jì)算、轉(zhuǎn)換、存儲(chǔ)等。因此，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)、人工智能時(shí)代，算力已成為驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力。

　　算力基建蓬勃發(fā)展

　　實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，需要筑牢算力基礎(chǔ)設(shè)施。據(jù)了解，算力基礎(chǔ)設(shè)施包括超算中心、智算中心、通用數(shù)據(jù)中心等形態(tài)，里面存放大量服務(wù)器，專門對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行集中管理(存儲(chǔ)、計(jì)算、交換)。通用數(shù)據(jù)中心側(cè)重大量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、管理，算力中心則側(cè)重科學(xué)計(jì)算，超算中心則主要用來模擬核爆炸、氣候預(yù)測(cè)等。

　　目前，我國(guó)數(shù)據(jù)中心或算力中心分布廣泛，但超算中心僅有14個(gè)，分布在深圳、廣州、無錫、昆山、濟(jì)南、青島、太原、鄭州、西安、成都等地。

　　工信部數(shù)據(jù)顯示，2018年以來，我國(guó)數(shù)據(jù)中心機(jī)架數(shù)量年復(fù)合增長(zhǎng)率超過30%，截至今年6月底，我國(guó)算力總規(guī)模達(dá)到每秒1.97萬億億次浮點(diǎn)運(yùn)算，位居全球第二。

　　“算力基礎(chǔ)建設(shè)成為了新基建的重要內(nèi)容之一，國(guó)家統(tǒng)籌建立的‘東數(shù)西算’八大樞紐、國(guó)家超算中心等，就相當(dāng)于高速公路的國(guó)道，各個(gè)地方建立的算力中心等則相當(dāng)于省道，國(guó)家把算力新基建建好了，以后的產(chǎn)業(yè)才會(huì)有更大的發(fā)展機(jī)會(huì)。”拓維信息董事長(zhǎng)李新宇對(duì)證券時(shí)報(bào)記者表示。

　　國(guó)家超算長(zhǎng)沙中心主任李肯立告訴證券時(shí)報(bào)記者，盡管“東數(shù)西算”等可以部分解決東西部算力需求和資源不匹配的問題，但是還做不到像電力一樣方便地輸送，因?yàn)樗懔斎胧怯布壳皹?biāo)準(zhǔn)等各方面還不統(tǒng)一，技術(shù)方面還存在難點(diǎn)。“在這個(gè)背景下，當(dāng)下各城市根據(jù)自身算力需求，在本地建設(shè)算力中心，也是比較現(xiàn)實(shí)且可循的方式。”李肯立說。

　　國(guó)際數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)IDC聯(lián)合其他機(jī)構(gòu)發(fā)布的《2021—2022全球計(jì)算力指數(shù)評(píng)估報(bào)告》顯示，計(jì)算力指數(shù)平均每提高1個(gè)點(diǎn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)和地區(qū)生產(chǎn)總值將分別增長(zhǎng)3.5‰和1.8‰。一個(gè)國(guó)家或地區(qū)增加對(duì)計(jì)算力的投資可以帶來經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，且這種增長(zhǎng)具有長(zhǎng)期性和倍增效應(yīng)。

　　另?yè)?jù)浪潮人工智能研究院測(cè)算，預(yù)計(jì)到2025年全球計(jì)算力規(guī)模將比2020年提升30倍。

　　像用電一樣使用算力

　　近些年，我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型逐漸深入，智能化轉(zhuǎn)型大力推進(jìn)，算力發(fā)展政策東風(fēng)頻吹。

　　2022年2月，國(guó)家發(fā)改委等多部門印發(fā)通知，全面啟動(dòng)“東數(shù)西算”工程，同意在京津冀、長(zhǎng)三角、粵港澳大灣區(qū)、成渝、內(nèi)蒙古、貴州、甘肅、寧夏等8地啟動(dòng)建設(shè)國(guó)家算力樞紐節(jié)點(diǎn)，并規(guī)劃了10個(gè)國(guó)家數(shù)據(jù)中心集群。

　　今年以來，從國(guó)家到地方的各種算力重磅措施、方案也頻出。10月8日，工信部等發(fā)布《算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃》，提出要著力推動(dòng)算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展，隨后，上海、廣東、深圳、成都等多地相繼出臺(tái)算力發(fā)展政策。

　　12月26日，國(guó)家算力政策再加碼。國(guó)家發(fā)改委、國(guó)家數(shù)據(jù)局等五部門聯(lián)合印發(fā)《深入實(shí)施“東數(shù)西算”工程 加快構(gòu)建全國(guó)一體化算力網(wǎng)的實(shí)施意見》(下稱《意見》)，提出到2025年底綜合算力基礎(chǔ)設(shè)施體系初步成型等一系列目標(biāo)。

　　《意見》旨在以算力高質(zhì)量發(fā)展賦能經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展為主線，協(xié)同推進(jìn)“東數(shù)西算”工程，形成跨地域、跨部門發(fā)展合力，助力網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)、數(shù)字中國(guó)建設(shè)，提出到2025年，我國(guó)綜合算力基礎(chǔ)設(shè)施體系初步成型，用戶使用各類算力的易用性明顯提高、成本明顯降低，國(guó)家樞紐節(jié)點(diǎn)間網(wǎng)絡(luò)傳輸費(fèi)用大幅降低;算力網(wǎng)關(guān)鍵核心技術(shù)基本實(shí)現(xiàn)安全可靠，以網(wǎng)絡(luò)化、普惠化、綠色化為特征的算力網(wǎng)高質(zhì)量發(fā)展格局逐步形成，同時(shí)強(qiáng)調(diào)，將從通用算力、智能算力、超級(jí)算力一體化布局等五個(gè)統(tǒng)籌出發(fā)，推動(dòng)建設(shè)聯(lián)網(wǎng)調(diào)度、普惠易用、綠色安全的全國(guó)一體化算力網(wǎng)。

　　顯然，算力已成為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要?jiǎng)幽埽瑥倪^去“東數(shù)西算”的啟動(dòng)到現(xiàn)在“全國(guó)一體化算力網(wǎng)”的構(gòu)建，國(guó)家更加注重算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的質(zhì)量。

　　“未來的算力，可能像現(xiàn)在的電力一樣，能夠?qū)崿F(xiàn)全國(guó)的統(tǒng)一調(diào)配管理、即取即用。”李新宇對(duì)證券時(shí)報(bào)記者表示。

　　價(jià)格將趨于合理

　　值得一提的是，激增的算力需求以及美國(guó)高端芯片供應(yīng)受限等，已導(dǎo)致市場(chǎng)算力產(chǎn)品供不應(yīng)求，價(jià)格暴漲，這在一定程度上增加了企業(yè)的算力成本。

　　vivo副總裁、AI全球研究院院長(zhǎng)周圍曾在接受證券時(shí)報(bào)記者采訪時(shí)坦言，“手機(jī)調(diào)用云端大模型，目前大概一次1.5分，這個(gè)成本非常高，我們3億用戶每天用十次，一年下來要一百億元左右的支出。”

　　國(guó)盛證券《ChatGPT需要多少算力》報(bào)告顯示，大模型前期訓(xùn)練成本很高，一次超過百萬美元，這個(gè)費(fèi)用不僅涵蓋了模型的架構(gòu)、算法和訓(xùn)練數(shù)據(jù)的選擇，還包括了模型訓(xùn)練所需要的大量計(jì)算資源和時(shí)間成本。而隨著模型上線部署后使用量的增加，推理成本可能遠(yuǎn)超訓(xùn)練成本，尤其隨著大語(yǔ)言模型不斷升級(jí)迭代，參數(shù)量突破萬億、模型能力越來越強(qiáng)、用戶使用量激增，推理成本也會(huì)呈幾何式增長(zhǎng)。

　　對(duì)此，劉宗長(zhǎng)對(duì)證券時(shí)報(bào)記者表示，造成算力成本高的原因主要有兩方面，一是因?yàn)樾枨蟠蠓鲩L(zhǎng)而產(chǎn)能不夠，二是由于地緣政治、美國(guó)芯片禁令影響。

　　“目前公司正配合客戶在布局新的產(chǎn)能，預(yù)計(jì)明年在供應(yīng)端會(huì)有一個(gè)明顯的提升，同時(shí)隨著供應(yīng)的恢復(fù)，產(chǎn)品價(jià)格也會(huì)有所下降，進(jìn)而會(huì)帶動(dòng)更多新的需求。”劉宗長(zhǎng)說，“當(dāng)供應(yīng)與需求開始平衡后，算力價(jià)格會(huì)逐漸趨于合理，回歸理性。”

　　李新宇也認(rèn)為，隨著時(shí)間的推移，技術(shù)的進(jìn)步、生態(tài)的成熟，未來算力成本會(huì)逐步降低。

　　算力成本較高另一原因，是我國(guó)算力產(chǎn)業(yè)仍與國(guó)際頭部企業(yè)存在一定差距，未來若能把握產(chǎn)業(yè)生態(tài)的發(fā)展規(guī)律，供給格局也將發(fā)生變化。

　　中國(guó)科學(xué)院院士王懷民對(duì)證券時(shí)報(bào)記者表示，我國(guó)算力產(chǎn)業(yè)發(fā)展要抓住機(jī)遇快速迭代升級(jí)，不僅要從芯片、軟件方面發(fā)力，更要注重生態(tài)的培育和打造，而中國(guó)在生態(tài)營(yíng)造上具備獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，中國(guó)具有龐大的消費(fèi)市場(chǎng)、工程師群體等。