我国算力经济发展现状、关键瓶颈及对策建议

□ 温晓君 张金颖 徐子凡

计算是现代信息产业的基础和核心，是经济社会演化升级的技术源动力。当前，计算技术基础理论、架构加速酝酿突破，分布式计算、异构计算等新型计算技术多路演进，存算一体、量子计算、类脑计算等前沿和颠覆性计算架构不断取得突破，新型计算终端产品不断涌现，E 级超算、人工智能计算中心、一体化大数据中心等算力基础设施加快形成，算力体系向高速泛在、集约高效、智能敏捷方向加速演进，计算技术的密集迸发将推动全球产业格局变迁、传统技术存量变革和新技术增量崛起，这正是我国计算产业打破低端锁定、实现弯道超车的历史机遇期。

《“十四五”规划和2035 年远景目标纲要》提出，要推进产业基础高级化、产业链现代化，加快制造强国、网络强国、质量强国建设，到2035年建成现代化经济体系。在此背景下，经济社会数字化转型和国家治理现代化对计算的要求全面升级，生产端、流通端、消费端对高效算力资源的共性需求呈现指数级增长，涵盖先进计算软硬件系统产品供给体系、算法算力平台基础设施、“计算+”赋能行业的算力经济展现出旺盛活力，有望成为我国经济中长期发展新的增长极。

一、计算技术演进新方向

（一）算力器件：多元化、异构化成为设计热点

随着摩尔定律和登纳德缩放定律逐渐放缓、停滞，市场对算力器件和能效的要求日益提升，多元化、异构化芯片设计成为产业界关注的前沿热点。计算芯片设计方面，微架构创新持续加快，芯片系统算力随着编译、加速库、应用仿真/协同、能效管理的优化创新不断提升。计算芯片架构方面，在5G 和AI 场景驱动下，异构计算正逐渐成为主流。芯片大厂通过异构整合CPU、AI 加速器、FPGA 等多种计算单元提升计算芯片整体效能。计算芯片封装方面，不同工艺节点、衬底材料和功能器件的混合封装成为封装技术发展的重要趋势。例如，芯粒（Chiplet）封装通过插入器、硅通孔（TSV）技术将各类裸芯片进行垂直堆叠和组合封装，能够在更高性能和功能水平上实现芯片复杂度、系统功能度、制造成本、可靠性和研发可控性之间的平衡，支撑高性能计算、可重构/神经拟态等计算形态发展。

（二）体系架构：软硬协同、集成化设计成为发展主流

计算单元和集群算力正加速向高速高效、智能敏捷、绿色低耗方向演进。软硬融合方面，计算软件框架、高效语言编译、基础算法库等持续优化，算法、指令集、编译工具、芯片的软硬协同设计进一步强化。系统架构创新方面，面向AI、HPC、云渲染等场景的集群架构创新技术蓬勃发展，集群系统计算、网络、存储及能源协同架构、多样性算力系统架构、以内存为中心的计算架构创新提速。高速互联方面，极致低时延新型网络互联拓扑和新一代高性能低延时转发模型持续创新，可编程智能网卡、DPU 等新型数据处理器，已逐步被亚马逊、微软、阿里、华为等全球公有云龙头企业和Google、Facebook 等互联网厂商接受并大规模部署。

（三）算力设施：云边端算力协同拓展、灵活部署

基于云边端深度协同的算力网络加速构建，边缘算力部署大面积铺开，用于云端算力的芯片、功耗技术持续演进，支持端侧推理的计算技术加速突破。云端技术向高拓展性方向发展，使用容器和云托管的通用应用程序为系统管理提供极大灵活性，自动化云编排和优化技术将成重要发展方向。边缘资源整合水平持续提升，边缘托管服务趋向成熟，边缘节点协同整合、跨节点迁移、边缘伸缩等能力持续提升，任务部署能力下沉至终端，实现端侧资源动态共享和调度，确保资源的弹性和最大化利用。

（四）系统集成：高能效比驱动绿色计算技术创新

随着节能、降耗压力加大，数据中心对算力集群部署、能效比优化的要求不断提高。供电方面，相较于不间断电源（UPS），高压直流输电（HVDC）在备份、工作原理、扩容以及蓄电池挂靠等技术优势逐渐凸显。散热方面，风冷在芯片功耗小于500W 时占据绝对的性价比优势，当功耗大于500W 时液冷则成为散热主流技术方向。目前国内已有华为、联想、浪潮、中科曙光、绿色云图等企业涉足液冷领域。

（五）计算软件：统筹多样化计算方式的软件生态加速发展

计算软件云化、智能化、微服务化、函数化开发不断加速。通用计算软件方面，解决BMC、BIOS、OS、DB、加速库、编程语言&编译器等成为技术攻关重点方向。AI 软件方面，支持千亿及以上参数模型的超大规模计算系统软件加快突破，AI 系统软件、AI 框架、AI 可信和训练推理平台持续优化。未来，多样性计算软件体系将成为生态主导，统一编程语言、异构编译器与加速库持续演进，智能调度框架与分布式多样性算力将实现高度协同。

二、我国计算产业发展现状

（一）个人计算机市场迎来量价齐升小高潮

2020 年我国电子计算机全年产量4.05 亿台，同比增长16%，计算机制造业营业收入同比增长10.1%，利润同比增长22%。近年来，计算机产品出口增速下降、消费市场增长乏力的颓势得到明显改观。2021 年上半年，国内微型计算机设备产量超2.1 亿台，同比增长19.4%，笔记本电脑出口增长48.2%。新冠疫情背景下，在线办公、远程教育等新经济形态对全球PC 市场形成大幅提振，我国计算企业在供应链成本管控、新技术应用迭代、行业市场开拓、服务化转型等方面奋发有为，转型成效逐步显现。

（二）国产服务器市场迎来全新发展机遇

根据IDC 数据，2020 年我国服务器市场规模达到216.49 亿美元，同比增长19%；服务器出货量约为350 万台，同比增长9.8%；浪潮、华为、新华三、联想作为国产服务器代表厂商稳居国内服务器市场份额前五，服务器市场实现高速发展。一方面互联网、电信、政府、金融和服务等行业服务器采购国产化比例不断提高，国内大小企业业务和办公线上化趋势明显，上云需求明显增加且具备惯性，加速国产服务器发展。另一方面，多元化应用场景唤醒服务器市场新动能。面对人工智能、自动驾驶、工业互联网等产业蓬勃发展以及产业数字化转型加速，算力需求正在走向细分化和差异化，服务器定制化、AI 服务器、边缘服务器将成为未来发展新趋势。根据我国近6 年服务器出货量及服务器平均算力的测算，2020 年我国通用算力达到77 E Flops，到2025 年，我国通用算力将达到300 E Flops。

（三）行业数字化转型引发AI 算力指数级需求

随着数字经济的快速发展，算力密集、数据密集型的计算需求陡增，人工智能计算在海量数据、实时响应、极端条件等场景下相较通用计算优势愈发明显，将在超算、数据中心、城市大脑、国防军事等领域数字化转型和效率提升方面起到显著支撑作用。AI 芯片性能方面，在浮点运算能力、多线程并行能力、计算能效方面具有比较优势和更高的计算功耗性能比。AI 算力赋能方面，2020 年TOP500 超算中对AI 加速器的使用率超过70%。互联网及云数据中心方面，应用需求带动AI 训练推理芯片市场年复合增长率超过30%。在国防军事领域的应用大大提升了军用雷达的信息处理、图像识别分类、运动检测、编码等能力。基于摩尔定律及咨询机构市场规模测算，2020 年我国AI 算力为56.23 E flops，预测到2025 年我国AI 算力将超过1822.6 E Flops。

（四）融合型场景应用释放计算产业潜能

美国发布的先进计算战略将计算应用场景归纳为极端尺度下的建模和仿真、海量数据下的计算应用和实时场景下端到端动态响应三大类。就我国而言，5G+AI+VR+行业应用的融合型场景是算力算法数据大展拳脚的应用舞台，将为计算产业带来提质性拉动。例如在自动驾驶场景中，车载智能计算平台赋予汽车强大的感知、通信、计算和决策能力，使出行更安全便捷、城市交通管理更智能高效。再如虚拟现实领域，VR/AR 设备通过端云算力协同，可承担生产生活中网络入口、信息交互、控制中枢等多重功能，有望在未来成为继PC、智能手机之后的下一代计算平台。

（五）产业AI 化发展处于爆发前期

人工智能计算市场快速发展驱使人工智能芯片、框架、模型加速迭代和演进。计算芯片正经历由CPU 到GPU 进而向NPU 演进的新发展阶段，人工智能异构推动芯片不断向着专用化方向发展。人工智能框架方面，互联网企业基于自身业务特点和需求开发出10 余款主流框架，通过迭代更新和开源角逐业界标准。人工智能模型从2012 年至今已累计发布超过1000 个，OpenAI 发布了GPT-3 自然语言处理模型，大幅度加快了语言预测方面的应用。对于计算机视觉、NLP 自然语言处理、跨领域多任务AI 模型的探索都在不断加速中。当前，人工智能计算在行业中渗透率约为4%，未来5 年云边端市场空间复合增长率有望达到18%-33%，迎来爆发式增长。

三、算力融合赋能及应用

（一）计算+智能制造：工业领域智能化转型加速器

智能制造的本质是借助硬核计算技术实现对内提质降本增效。利用AI 技术、机器视觉替代并提升人类对于图像信息的收集和处理能力，具有自感知、自决策、自执行能力的智能装备，利用边缘计算、数字孪生等先进计算技术赋能企业智能化决策，已经在汽车、半导体、新能源等制造业领域释放出提质降本增效的巨大价值。

（二）计算+城市大脑：普惠性、感知性的城市治理智慧中枢

城市大脑是先进计算技术与城市建设相结合的产物，在人类智慧和机器智能的共同参与下，在大数据、人工智能、边缘计算、数字孪生等先进计算技术的支撑下，通过城市一体化计算平台、城市数据资源平台和人工智能开放服务平台，实现城市运行态势一屏统揽、城市运行体征的全局监测和智能预警，全面赋能城市治理手段、治理模式和治理理念创新，提升城市治理和公共服务现代化、科学化、精细化水平。

（三）计算+智能网联汽车：L4/L5 级系统的必由之路

智能网联汽车搭载先进传感器等装置，运用人工智能等技术，具有自动驾驶功能，逐步向智能移动空间和应用终端转变。业界厂商围绕单车智能、车间智能和车路协同，采用多元异构的硬件架构打造多模式通信/多模式定位/智能网关一体化的新型智能车载计算平台。通过多种操作系统运行具有不同功能安全和信息安全等级的环境感知、路径规划和车辆控制算法，依托我国庞大的路网和5G 通信规模以及国际领先水平的北斗卫星导航定位系统，统筹车、路、人以及实时交通的动态信息互联互通。当前，我国智能网联汽车的量产正在从L2 向L3 级过渡，L2 级智能网联汽车呈现平稳上升的趋势，L4 级自动驾驶技术正处于研发测试阶段。

（四）计算+超高清视频：数字文化产业能级跃升新赛道

超高清视频产业在端侧编解码优化和云端内容渲染处理制作上展现出对计算技术的多样化需求。业界厂商利用边缘计算平台创新，融合云主机、容器等虚拟化技术，推动5G+4K/8K+全景声的云上内容渲染制作、AI 音频修复、AI 音视频生成、工业模型三维协同设计在云上部署，实现超高清视频在广播电视、工业制造、智慧城市等领域规模化应用。

（五）计算+其他行业应用

算力作为产业数字化的基础支撑已经渗入经济社会方方面面，大数据、云计算、边缘计算、人工智能、语音图像识别等计算技术正加快能源、金融、医疗、物流、媒体等传统行业智能化升级，以新技术推动新变革，以新应用创造新业态。

四、我国算力经济发展面临的关键瓶颈

（一）供需错配：现有算力供给与复杂行业数字化转型需求尚无法精准匹配

算力对行业数字化转型的支撑力、对技术进展和市场变化的企业服务的响应力仍需增强，利用率也有待提高。一是技术与应用存在障碍，计算技术与应用场景结合过程中需要一定的行业或业务经验，这一方面对于程序开发者来说属于知识空白领域。二是行业经验的转化能力不强，如何将行业场景和行业经验转化为数学模型，涉及大量专业与计算领域的综合知识。三是数据匮乏，部分行业数据量有限，且存在数据源正确性和数据准确性的问题。四是计算模型泛化，针对不同场景在模型选型和算法采用上大多依靠经验决定。五是企业缺乏认知与信任，企业对计算技术认知不足导致对技术缺乏信任。计算技术与行业场景的深度融合，亟需从方法论的学习和场景实践两个方面并行推进。只有做好顶层设计，在算力需求、技术路线、商业模式等方面积极探索，才能充分发挥算力经济的赋能作用，促进经济社会良性发展。

（二）生态偏弱：产业生态面临深度融合共生的体系化困境

一是软硬融合方面，底层研发工具差距是关键瓶颈。软硬协同、系统架构创新等整机与集群性能优化创新对算力的综合影响日益突出，但其中基础软件、工具软件等技术难点仍未打通。二是生态推广方面，缺乏清晰的商业模式。当前各省市数字基础设施建设和日常运营尚未形成清晰的投资回报模式及互利共赢、补位协同的发展路径；地方政府对于算力经济对传统主导型产业辐射、提质、带动的作用和意义仍存疑惑。三是人才方面，与新计算架构适配的人才资源尚存巨大缺口。计算产业涉及大量关键硬件与基础软件，其发展壮大需要海量个人开发者、商业软件开发者以及相应的硬件设计、维护、方案咨询和设计等专业人才，但由于人才培育体系尚处于建立之初，相关的培养内容、知识结构仍待完善，教职团队专业综合能力有待强化。

（三）断供风险：产业面临的外部技术封锁和供应链风险依然严峻

当前国内计算产业芯片、器件以及算法软件等多个环节对外依存度依然较高；与此同时，美国等发达国家对华企业技术封锁围堵持续升级，对高端计算芯片、人工智能、超算等领域技术管制大面积收紧，为计算技术迭代和产业供应链安全带来严峻挑战。本质上，我国计算技术的难点、堵点与电子信息产业短板环节高度重合，计算技术短板如不尽快攻克，将大大影响我国实现基础高级化目标。

五、算力经济量质提升的“五大航道”

（一）以计算技术体系化布局构筑新高地

强化产业共性技术创新，面向大规模数据处理、内存计算、智能化计算引擎、高并发高吞吐计算、科学计算等共性需求，通过“揭榜挂帅”等方式，推动基础材料、核心器件、计算芯片、算法软件、体系架构的整体性突破。推动基础理论创新，围绕量子计算、类脑计算、光子计算、生物计算领域，加大对基础算法、计算模型、计算体系结构研究，积极储备前沿计算技术标准和专利。深化成果应用创新，探索量子计算模拟机、原型机在基础科学、生物医药、商业加密等领域应用，强化类脑计算与脑机融合技术应用。

（二）以新型计算产品产业化锻造新优势

面向5G、AR/VR、超高清、智能驾驶、智能制造、智慧城市、智慧能源等应用领域，打造具有国际竞争力的行业级计算产品。依托国家超算中心和重点软硬件企业，加快发展基于成熟工艺的计算系统及产品，持续优化计算系统性能指标、软硬融合能力、软硬件兼容适配能力，充分发挥计算系统对科研任务和重点行业应用的支撑作用。着力发展应用于人工智能深度学习模型开发、模型训练和模型推理等场景的人工智能计算中心。

（三）以赋能多行业数字化转型激发新动力

推动计算技术与智能制造融合发展，围绕智能制造装备、流程、平台等产业环节，挖掘制造业转型中的算力需求，推动现有装备智能化、成套化和系统化转型升级。推动计算与智能网联汽车融合发展，构建多模式通信、多模式定位、智能网关一体化的新型车载计算平台。推动计算与超高清视频产业融合发展，优化提升端侧编解码效率和云端内容制作、VR 渲染能力。推动计算与航空航天领域融合发展，在航空发动机设计仿真、空间态势感知和卫星遥感等方面取得突破。

（四）以主导型企业为龙头打造产业新生态

加快梯次化优质主体培育，着力培育一批有国际竞争力、创新能力突出的计算生态主导型企业，鼓励龙头企业开放技术能力、供应链资源，支持创新型先进计算中小企业围绕细分领域向价值链高端延伸，围绕大企业生产需求提升配套能力，丰富服务种类、创新商业模式，形成融合发展的先进计算领域产业梯队。完善计算产业配套服务，围绕先进计算重点领域布局一批国家级、省级创新中心。布局人工智能开源开放平台，建立健全开源运营机制，鼓励企业开放源代码、硬件设计和应用服务。

（五）以强化要素融通合作营造新环境

推动多路径计算生态企业凝聚共识、协同行动。强化资金支持，引导社会资本向计算领域倾斜。强化产业人才储备培优，建立完善产业专业人才和专家库，围绕先进计算重点方向，设立一批国家级重点实验室、工程技术研究中心等，建立产业人才培养教育基地。加强计算基础研究国际开放合作，积极参与开源生态建设，主动融入全球创新网络。