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將算力真正轉化為生產力

發布時間:2023-07-27 閱讀量:

要在頂層設計上強化算力資源統籌調度,持續優化算力布局,不斷提高算力利用效能;在產業鏈方面不斷完善算力產業生態,多方共建、協同匹配,加速培育算力新產業、新業態和新模式;加快綠色算力發展布局,讓算力基礎設施能耗降下來。

工業和信息化部有關負責人日前表示,將加強對算力產業的支持,出臺推動算力基礎設施高質量發展的政策文件。當前,ChatGPT火爆出圈的背后,是算力需求的爆發式增長。算力被視為繼熱力、電力之后新的生產力,成為各國戰略布局的重點,算力產業規模迅速擴大。不過,要將算力真正轉化為生產力并不容易,還需解決供給、應用等方面的多個瓶頸。

算力是數字經濟的底座,隨著數字經濟的發展而水漲船高。簡單說,算力就是對數據的處理能力。從早期的算盤到后來的電腦、智能手機,算力早已走入人們的生產生活。作為人工智能的核心要素,算力水平決定了數據處理能力的強弱,是承載和推動人工智能走向實際應用的決定性力量。可以說,ChatGPT的誕生是算力爆發的產物,同時也需要巨大算力的支持。然而,從當前的公開數據判斷,算力供給增速遠遠追不上算力需求的增長速度,算力供需的“鴻溝”已客觀存在。

算力供需的“鴻溝”不僅表現在絕對量上,還表現在利用率上。事實上,我國的算力規模已相當可觀。工信部數據顯示,截至2022年底,我國算力總規模排名全球第二,僅次于美國。在不少中外市場分析機構的排名中,美國和中國都屬于算力的領跑者。而我國與美國的主要差距在于計算效率和應用水平。算力利用率低的一大重要原因是使用門檻高。從源頭看,數據的存儲沒有跟上;從中間環節看,數據處理實時性存在不足。同時,土地資源、電力資源等算力成本高昂,這也是我國啟動“東數西算”工程的重要原因之一。加之行業標準不統一、算網存在“兩張皮”等現象,都大大提高了使用算力的門檻。

算力被視為生產力,因其能釋放數據要素的創新活力,賦能各行各業。算力可改變人們的生產方式、生活模式和科研范式,是傳統產業轉型升級的重要支點,還能催生新的經濟增長點。算力產業自身就是蓬勃發展的新興產業,2022年我國算力核心產業規模已達1.8萬億元,算力關聯產業規模則更為可觀。測算顯示,算力的提高對一國經濟增長的拉動效應非常顯著。

不過,要想把算力真正轉化為生產力,還需要多重因素支撐,不能回避使用門檻有待提高、融合技術有待突破、場景應用有待優化等問題。

提升算力綜合供給能力是重中之重,這也是工信部即將出臺政策的首要目標。應推進計算架構、計算方式和算法創新,加速新技術、新產品落地應用;也需加強軟硬件適配協同,提升產業基礎高級化水平。要想讓算力像水、電一樣即取即用,就意味著要讓算力流動起來,承載算力流動的網絡就變得至關重要。但目前算網融合還面臨技術、標準等挑戰,有待加速推進網絡設施與算力設施配套部署,優化升級網絡體系架構,降低算力網絡時延,提升算力網絡可靠性,打造滿足各類算力應用需求的運力體系。

提高算力利用效率是關鍵。供給上去了,還得讓大家都用得起、用得上、用得好。這需要在頂層設計上強化算力資源統籌調度,持續優化算力布局,不斷提高算力利用效能;在產業鏈方面不斷完善算力產業生態,多方共建、協同匹配,最大化發揮算力性能,加速培育算力新產業、新業態和新模式。同時,加快綠色算力發展布局,讓算力基礎設施能耗降下來。只有實現普惠算力,才能激發出算力的賦能效果,有效支撐實體產業創新應用,真正將算力轉化為生產力。

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