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“從研究來看，算力先發(fā)國家的優(yōu)勢會隨著算力投資的增加而增強，加強算力投資已經(jīng)成為促進產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新引擎，算力投資可以促進經(jīng)濟增長率的躍升。從某種角度上說，‘未來拼經(jīng)濟，先要拼算力’。”清華大學全球產(chǎn)業(yè)研究院副院長李東紅7月12日對財聯(lián)社表示。

當天，IDC、浪潮信息和清華大學全球產(chǎn)業(yè)研究院共同發(fā)布《2022-2023全球計算力指數(shù)評估報告》（以下簡稱“《報告》”），《報告》評估了15個樣本國家的算力，對數(shù)字經(jīng)濟背景下的算力發(fā)展進行分析和總結(jié)。《報告》顯示，目前，全球計算力水平排名前3位的行業(yè)是互聯(lián)網(wǎng)、制造、金融。過去一年里，制造行業(yè)算力水平首次超過金融行業(yè)，晉升到第二位。

圍繞《報告》所研究的算力與經(jīng)濟、行業(yè)的關(guān)系，以及計算產(chǎn)業(yè)如何高質(zhì)量發(fā)展等問題，IDC中國副總裁周震剛、浪潮信息副總裁張東、李東紅院長和分別對《報告》進行解讀并展開交流。

以算力發(fā)展作為重要的驅(qū)動因素，推動經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展

全球計算力指數(shù)研究覆蓋了六個大洲的15個國家，包括：美國、中國、日本、德國、印度、英國、法國、加拿大、意大利、巴西、韓國、澳大利亞、愛爾蘭、新加坡和南非（按2022年GDP排序）。

《報告》顯示，十五個樣本國家的計算力指數(shù)平均每提高1點，國家的數(shù)字經(jīng)濟和GDP將分別增長3.6‰和1.7‰。當計算力指數(shù)達到40分以上時，國家的計算力指數(shù)每提升1點，對GDP增長的推動力將提高到40分以下時的1.3倍；而當計算力指數(shù)值達60分以上時，國家的計算力指數(shù)每提升1點，其對于GDP增長的推動力將提高到40分以下時的3.0倍，對經(jīng)濟的拉動作用變得更加顯著。

李東紅圍繞經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)對報告進行解讀，他認為，未來需要以算力的發(fā)展作為重要的驅(qū)動因素，來推動經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展。

李東紅進一步分析，算力服務應該是多元融合的，除云服務外，還要有一系列其他的服務，融合在一起形成綜合性的算力服務。對于領(lǐng)跑者，需要繼續(xù)加大投入來保持優(yōu)勢。制造業(yè)是國之重器，無論是領(lǐng)跑者還是追趕者，都需要考慮制造業(yè)這個層面，加大算力的投入，使整個經(jīng)濟能夠獲得一個比較好的發(fā)展前景。

周震剛表示，把各國的GDP和這些國家算力水平的衡量做一個比較，發(fā)現(xiàn)對于計算力指數(shù)分數(shù)到60分以上的國家，計算力增長對于經(jīng)濟的促進是一個加速的過程，并且通過對比去年的調(diào)研，這個情況是愈加明顯。

財聯(lián)社注意到，2022年，全球經(jīng)濟面臨巨大挑戰(zhàn)，許多國家GDP增速顯著放緩，在本次參與評估的十五個國家中，接近半數(shù)國家GDP甚至同比出現(xiàn)負增長。然而在這樣的背景下，所有樣本國家的ICT支出依然呈現(xiàn)正增長，算力指數(shù)也有所增加。

對此，張東認為，有很多企業(yè)會把數(shù)字化作為降本增效的一個手段，在算力和信息化方面反而會維持一定的投入。因為這方面的投入可能會減少其他方面的投入，數(shù)字化還是一個重點發(fā)展的方向，而且從長遠來看還是有優(yōu)勢的。

周震剛表示，面臨經(jīng)濟的壓力，更多人會選擇通過優(yōu)化IT實現(xiàn)數(shù)字化業(yè)務，以此改善在經(jīng)濟衰退環(huán)境中的競爭地位，從而能夠在經(jīng)濟衰退的情況下活下來。所以總體經(jīng)濟在下滑，但是IT在經(jīng)濟中的作用越來越明顯，更多人選擇保留或者增加IT預算。

制造業(yè)算力應用首超金融業(yè)位居第二

從行業(yè)發(fā)展來看，互聯(lián)網(wǎng)仍然是算力發(fā)展水平最高的行業(yè)。在《2022-2023全球計算力指數(shù)評估報告》中，特別值得一提的是制造業(yè)算力發(fā)展水平首次超過金融業(yè)，位居第二。

從市場數(shù)據(jù)來看，2022年全球金融行業(yè)通用服務器投入規(guī)模達124.7億美元，同比增速為26.3%；制造行業(yè)投入規(guī)模達125.8億美元，同比增速為29.0%。

從應用場景來看，在全球高度數(shù)字化的背景下，制造業(yè)面臨著更激烈的全球競爭，市場變化也更迅速，同時二者的主要算力需求有所差異，金融業(yè)更注重數(shù)據(jù)的快速交互、高頻交易，而制造業(yè)通常需要大規(guī)模處理實時數(shù)據(jù)、模擬生產(chǎn)、優(yōu)化供應鏈等，對算力的需求更加多樣化。譬如在汽車生產(chǎn)制造中，生產(chǎn)車身、發(fā)動機、底盤和內(nèi)飾等方面已廣泛使用機器人自動化生產(chǎn)線；在供應鏈管理中，通過數(shù)字化生產(chǎn)系統(tǒng)和智能化的供應鏈管理，企業(yè)可以更快速地響應客戶需求，提供個性化的產(chǎn)品和服務。

可以說，制造業(yè)對算力應用的加速增長，主要源于制造業(yè)正處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時期，數(shù)字化和人工智能等技術(shù)的發(fā)展正在為制造業(yè)帶來重大變革。

從全球計算力指數(shù)調(diào)研的結(jié)論來看，近年制造行業(yè)增加IT投入的場景主要有：CRM、MES、CAE、ERP、OA等；未來兩年主要增加投入的場景則包括：MES、CAE、財務管理系統(tǒng)、SCM等。

另一方面，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算、人工智能等技術(shù)的深度融合使得制造行業(yè)不斷利用數(shù)字技術(shù)實現(xiàn)創(chuàng)新，整個行業(yè)的數(shù)字化進程也在加速。包括設計仿真、全域數(shù)字孿生、工業(yè)元宇宙、自動駕駛仿真、工業(yè)智能決策、AI視覺質(zhì)檢等場景也對算力提出了需求。

滿足算力發(fā)展，需要多元化、系統(tǒng)化、基建化和生態(tài)化的解決之道

在周震剛看來，算力帶來了經(jīng)濟效益和社會效益的不斷增加，并且人工智能算力的需求越來越多，因此算力基礎設施還需要繼續(xù)投資。此外，隨著算力規(guī)模的擴大，勢必要考慮綠色發(fā)展的一些要求，包括液冷服務器等新產(chǎn)品，保證算力的大規(guī)模發(fā)展，同時還要保障可持續(xù)性能。

隨著算力需求快速擴大，作為算力供給方，對如何能滿足算力發(fā)展，張東總結(jié)了四點發(fā)展趨勢：多元化、系統(tǒng)化、基建化和生態(tài)化。

張東表示，多元化體現(xiàn)在應用場景是多元的，支撐場景的算力技術(shù)和平臺也是多元的；系統(tǒng)化體現(xiàn)在我們要用系統(tǒng)化的思維，解決多元化場景所需的算力供需不平衡，這種供需不平衡可能是技術(shù)上的，也可能是區(qū)域發(fā)展差異造成的；基建化可以解決算力普惠問題，能夠讓大家都用得起、用得上的問題；而生態(tài)化，是指算力落地到在每個行業(yè)實際的業(yè)務應用中，需要一個更好的生態(tài)來進行支撐。

中國算力建設已處于世界領(lǐng)先地位，與美國同處于領(lǐng)跑者位置，排名第二，然而在創(chuàng)新和基礎層面上，我國算力行業(yè)仍面臨著諸多挑戰(zhàn)。

張東認為，國內(nèi)真正意義上的原始創(chuàng)新還非常少，我們還需要在原始創(chuàng)新方面加大一些投入。并且不能投機取巧，要從基礎逐漸做起來，例如底層硬件的能力、算法的能力等，模型也要從基礎的大模型做起，不要想抄近路，直接到了最終的應用上，要夯實基礎，才能使得我們未來的發(fā)展處于比較健康的狀態(tài)。

張東表示，以AIGC為例，它消耗的算力和成本之大，會超過很多用戶的承受能力。浪潮信息作為算力供給企業(yè)，積極倡議和實踐，推動算力的基建化，讓更多的人能夠用得起算力和算法，算法也需要集中力量突破其中的一些瓶頸，通過服務的方式提供給大家。

此外，產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)上的每個廠商都要找好自己的位置，國家的產(chǎn)業(yè)引導也是鼓勵做好產(chǎn)業(yè)分工，不應該一家公司什么都干了，這不利于整個產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。通過產(chǎn)業(yè)分工合作、協(xié)作，才能把這個事情做的更好。

周震剛表示，推動產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，從上游廠商到算力的平臺的供應商乃至到軟件供應商大家共同努力。目前來看，國內(nèi)數(shù)據(jù)量非常大，算法上大家都在優(yōu)化，算力的供給則面臨著問題。從短期的算力供給供應不上，有很多的用戶、供應商，通過軟件調(diào)優(yōu)，通過軟件來提高整個計算平臺的利用率等方式，來更好地解決去提供給這種新的應用場景。

從長期來講一些通用的算力方面，我們也看到新的算力技術(shù)，比如說智能網(wǎng)卡等，把一些功能去卸載到其他的部件上去來解決，所以從場景來講算力的供應還會比較樂觀。