算力成為電力還要多遠(yuǎn)

劉 芮

依托電力基礎(chǔ)，美國的重工業(yè)開始替代輕工業(yè)，成為時(shí)代發(fā)展的主旋律，電氣、化學(xué)、石油等新興工業(yè)部門站在電力的肩膀之上誕生。一切都在明明白白昭示著電力即生產(chǎn)力。當(dāng)兩百年時(shí)間過去，新的時(shí)代之問產(chǎn)生了，誰將接棒電力成為新的生產(chǎn)力？據(jù)國際權(quán)威機(jī)構(gòu)IDC 發(fā)布的《2019—2020全球計(jì)算力指數(shù)評(píng)估報(bào)告》：全球范圍內(nèi)，算力指數(shù)平均每提高1個(gè)點(diǎn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)和GDP 將分別增長3.3‰和1.8‰。信通院數(shù)據(jù)則測算，2020年我國算力規(guī)模為2億元，直接帶動(dòng)的經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出為1.7萬億，間接帶動(dòng)6.3萬億，換算來看，每在算力市場投入1元將帶動(dòng)大約4元的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出。

大處著眼，全球算力規(guī)模前20的國家中，有17個(gè)都是全球前20的超級(jí)經(jīng)濟(jì)體。中觀來看，依托于算力的大發(fā)展，alpha go 打敗人類，摘取圍棋的桂冠；一個(gè)超級(jí)APP 中每天播出十億條視頻成為可能；基因測序、天文測算、蛋白質(zhì)分析進(jìn)入新的發(fā)展階段；半導(dǎo)體、消費(fèi)電子、互聯(lián)網(wǎng)、元宇宙，一個(gè)又一個(gè)產(chǎn)業(yè)憑借著算力進(jìn)入繁榮井噴期。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，算力就是生產(chǎn)力，已經(jīng)毋庸置疑。不過，算力成為生產(chǎn)力的過程，并沒有這么簡單。算力距離生產(chǎn)力還有多遠(yuǎn)的根本，在于算力是否像電力一樣，可以做到隨取隨用且好用？目前來看答案是否定的，背后的原因主要有三。

第一層原因來自資源的分布不均。作為算力的主要承載，數(shù)據(jù)中心的成本一般可拆分為兩部分，建設(shè)以及運(yùn)營。建設(shè)成本主要是土建、服務(wù)器采購等固定成本；一般來說，西部由于人力成本、土地成本的低廉，在建設(shè)成本端，較東部地區(qū)具備較大優(yōu)勢。運(yùn)營成本則可以拆分為運(yùn)維費(fèi)、管理費(fèi)用、電費(fèi)等，運(yùn)維以及管理費(fèi)用一般僅占運(yùn)營成本的兩成，而電費(fèi)則可以占據(jù)運(yùn)營成本的五成甚至更多。但電費(fèi)同樣存在著嚴(yán)重的東西差異。近年在西部火電發(fā)達(dá)的內(nèi)蒙古僅需0.5元，風(fēng)電光伏發(fā)達(dá)的新疆不到0.4元，水電發(fā)達(dá)的四川、川藏交界處的電價(jià)更可低至0.2元。隨著經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，大部分東部地區(qū)工業(yè)電價(jià)已在0.8～0.9元每度上下浮動(dòng)，用電荒與高電價(jià)之下，部分東部地區(qū)甚至一度把數(shù)據(jù)中心作為高能耗產(chǎn)業(yè)而限制其發(fā)展。也是因此，優(yōu)質(zhì)的算力資源呈現(xiàn)出了在西部的區(qū)域性集中。

第二層原因則來自供需的不平衡。與西部具備優(yōu)質(zhì)資源形成鮮明對(duì)比，全國80%的算力需求都集中在東部地區(qū)。這就造成了一個(gè)問題：西部空有資源，缺乏需求；而東部需求爆炸，但缺乏優(yōu)質(zhì)普惠的算力資源。為了對(duì)接?xùn)|部的需求與西部的算力，今年2月以來國家發(fā)展改革委、中央網(wǎng)信辦、工業(yè)和信息化部、國家能源局聯(lián)合印發(fā)文件，在全國八大地區(qū)建設(shè)算力樞紐節(jié)點(diǎn)，并規(guī)劃了十大國家數(shù)據(jù)中心集群，促進(jìn)西部算力支持東部數(shù)據(jù)運(yùn)算，東數(shù)西算工程正式開啟。不過不是數(shù)據(jù)中心建好，就萬事大吉。海量數(shù)據(jù)從東部傳送至西部，計(jì)算結(jié)果再從西部轉(zhuǎn)回東部，中間首先需要做好應(yīng)用與算力之間的精準(zhǔn)連接；其次，對(duì)于分散各處、橫跨中國的零散算力，還需要通過在架構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)層面做好統(tǒng)一協(xié)調(diào)，將整個(gè)算力作為一個(gè)整體對(duì)外提供服務(wù)，算網(wǎng)連接算力，解決算力分配不均的必要環(huán)節(jié)。

第三層原因則在于算力類型的千差萬別。雖然都是算力，但算力來源上，復(fù)雜的任務(wù)需要更高的CPU 算力，自動(dòng)駕駛、數(shù)據(jù)分析需要更簡單高效的GPU 算力；算力應(yīng)用上，互聯(lián)網(wǎng)、制造、科研、農(nóng)業(yè)、天文、金融不同行業(yè)需要不同的算力?；ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)需要時(shí)常應(yīng)對(duì)雙十一等活動(dòng)的高并發(fā)，制造需要極度的穩(wěn)定；農(nóng)業(yè)需要更低的成本；金融需要超高的安全性……這中間的根本問題在于，面對(duì)不同的算力與需求要如何同時(shí)滿足？

總結(jié)來說，只有做好了算力與應(yīng)用的連接適配，讓算力加速應(yīng)用的運(yùn)行，算力才能真正產(chǎn)生價(jià)值，成為真正的生產(chǎn)力?；氐揭婚_始的問題，算力距離生產(chǎn)力還有多遠(yuǎn)？只要一直在路上，路就不遠(yuǎn)。

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