算力：新时代数字经济发展的新引擎

于施洋　窦悦

随着数字经济的高速发展，数据量迎来猛增。据IDC预测，2020年我国数据量将达到8060EB，占全球数据总量的18%。超大规模的数据量对处理速度提出了更高要求，而数据的处理能力作为衡量数字经济的基础指标，对数字经济发展具有重要战略意义。计算能力已经成为新时代推动经济数字化转型，深化供给侧结构性改革的重要驱动力。

一、新阶段新动能：算力成为数字经济时代重要生产力

算力，也称计算力，指数据的处理能力，由数据的计算、存储及传输三项指标决定。目前，算力在供给侧、需求侧、流通侧呈现出一些新趋势、新特点，使其超越了旧思维和固有模式，逐渐成为数字经济时代国家和地区数字化生产力发展水平的重要参考依据。

供给侧：数据规模、计算成本“反向变动”加速算力资源“井喷式”增长。数字经济时代，分布式系统和各种功能齐全的超级计算机快速发展，为数据存储与处理效率鉴定了基础，数据量也呈现几何级增长，2020年全球数据总量预计将达到47 ZB。而集成电路的发展仍然遵循“摩尔定律”，FPGA、GPU、TPU等核心硬件性能不断提升且成本大大降低，为算力普及提供了条件。在数据规模跃升和算力成本普降的双重因素影响下，我国算力资源迎来爆发式增长。基础设施建设方面，国家级互联网骨干直联点逐步扩大有效推动了算力资源分布;中国“神威·太湖之光”“天河二号”等超级计算机也为算力持续发展提供了坚实基础。

需求侧：云计算、大数据、人工智能等新技术涌现撬动算力需求不断升级。随着数字经济和计算技术的深入发展，人工智能等新技术逐步取得突破，各种新应用新业态持续涌现。新兴科技产业方面，下一代通信、航空航天、高端装备等领域步入高速增长期;传统产业智能化转型方面，智能家具、农业物联网、工业互联网等应用快速发展;“互联网+政务服务”方面，部分地区打造线上线下联动的云政务生态系统，深化“放管服”改革，精简行政审批环节。新风口、新技术、新业态的快速应用提升了对算力资源的需求，为算力提供了发展空间，提出了更高要求。

流通侧：平台化、共享化为数字经济发展持续高效赋能。数字经济时代，我国巨大的潜在市场规模和用户规模为数字经济发展提供了流量和供需衔接基础，算力资源和需求的大幅跃升也对数字流通提出了更高要求。特别是基于云计算技术的资源平台快速发展，为算力供给端和需求侧的有效衔接开辟了日益清晰的路径。资源平台为数字经济产业上下游、生产者与消费者的联通提供了计算和应用服务，可满足各行各业的共性需要，对国民经济也有广泛的辐射带动效应，可有效提升全要素生产率。此外，人工智能企业通过终端产品不断累积用户数据并进一步反馈，可加速技术迭代和改善产品用户体验，大大提高了算力资源利用率。

二、新机遇新挑战：算力驱动数字经济发展面临的问题

供给层面，算力发展呈现“大而不强”的态势。目前，我国算力发展在材料、微电子、集成电路设计到分布式系统等方面取得长足进步，但受技术人才断层、服务器等基础设备不足、核心技术受制于人等因素制约，整体上仍然呈现出整体规模大、发展水平低的粗放发展态势。一是半导体行业人才缺口较大，培养质量有待提升。当前，高校集成电路人才培养和企业人才需求之间存在“两张皮”现象，学科专业发展未能有效对接产业需求。二是我国服务器采购等核心指标与主要发达国家仍有不小差距。有数据显示，近5年美国企业服务器平均保有量为中国的2.18倍。三是芯片国产化等卡脖子关键技术仍有待突破。我国在处理器、存储器、模拟芯片等高端技术方面与国际先进水平相比差距显著，这也是算力高质量发展的最大瓶颈。

需求层面，算力资源分布存在供需错配现象。算力资源供需匹配才能最大程度发挥作用，但我国目前却面临着算力供需错配问题。用户层面，中小企业存在算力資源瓶颈。除少数科技巨头外，其他中小型企业缺乏专有算力平台，制约技术研发，也无法满足业务需求。资金层面，对算力资源需求迫切的中小型科创企业与社会组织无力承担巨额投资和高昂成本，具有建设能力的政府、大型企业等却无法摸清未来市场的算力需求与应用方向。大企业“供给过剩”和中小企业“需求难以满足”的矛盾现象直接导致了算力资源浪费。

流通层面，区域间供需结构性矛盾突出、平台用户间算力资源衔接较难。目前，我国东部地区人工智能发展水平较高，数据量大、算力需求旺盛，但考虑到降低能耗、产业结构升级等，不适合大规模建设与数据资源相当的数据中心基础设施;而新疆、青海、内蒙中西部地区自然环境优越、电力能源充足，能源、土地、劳动力等成本优势明显，大规模发展数据中心的条件成熟，但缺乏必要产业配套将导致计算资源大量闲置，或处于数字产业价值链低端难以持续发展。此外，大量新数据平台和新增用户无法快速匹配算力资源。供需衔接不当导致“资源闲置”和“算力难求”现象并存，是未来算力发展的主要瓶颈。

三、新形势新路径：算力驱动数字经济发展的对策建议

（一）构建多元化协同治理机制，全面夯实算力发展基础

全面加强对数字经济和算力发展的综合治理，按照政府引导、市场运作、开放共享的总体思路，推动形成政府、平台、企业、公众等多方共治新格局。具体举措上，一是推动政府治理模式变革，创新制度供给，完善数字基础设施建设。科学规划云计算大数据中心选址，对算力需求高的地方给予电力资源等能源消耗的政策制度保障。二是充分发挥市场化机制作用，聚焦算法相对滞后、算力成本较高等痛点难点问题精准施策。三是大力推进数据资源开放共享，围绕数字经济算力共享、资源互通的核心诉求，建设开源、协同的算力资源共享平台，统筹国家级超级计算中心和平台型企业云计算系统，提高政府与企业间共享流通效率，有效降低算力成本，实现算力资源有机整合。

（二）推进创新发展产业升级，集中攻克算力发展瓶颈

实现算力高速、高效、高质量发展，必须全力打破关键核心技术受制于人的局面。一是国家战略上，要推动实施核心技术攻关战略，组织实施一批核心攻“尖”项目。同时，着力在硬件技术上实现突破，研发具有自主知识产权的人工智能芯片，解决我国AI芯片领域“缺芯少魂”问题。二是研究机制上，完善产学研协同机制，推动基础研究与应用研究深度融合。鼓励京津冀、长三角、珠三角等区域行业领先企业、高校院所牵头建设前沿技术产业发展研究院，联合产业链上中下游企业、学术机构、高校院校等，发挥区域辐射带动效应，强化产业链资源整合。三是关键环节上，结合计算机体系结构的进步，大力发展基于5G技术的边缘计算，关注新的异构计算体系，有效弥补云计算不足，节约成本，提高效率，满足日益增长的算力需求。

（三）优化算力资源结构布局，努力推动算力协调发展

充分发挥我国制度优越性，通过技术、制度综合性创新，实施“东数西算”工程，构建数字经济时代我国算力资源统筹调配的总体格局，有效解决算力资源结构性失衡问题。一是优化基础骨干网布局，改变传统以下游需求为导向的布网原则，协调推进面向中西部数据中心密集地的网络直联点建设，保障“东数西算”工程的网络时延要求。二是分级分类部署业务，将东部低时延类智能化业务计算存储留在本地，时延不敏感业务集中部署在西部地区。三是利用中西部能源优势推动大数据产业价值链升级，就地发展偏劳动密集型的数据加工、数据内容产业，推进“瓦特”产业转型升级为“比特”产业，推动数字经济实现跨越式发展。

〔本文系国家社科基金青年项目“使用大数据方法开展社会政策评估的探索性研究”（项目编号：18CSH018）阶段性成果〕

（作者单位：国家信息中心大数据部）