全球已经进入一个“算力”时代。算力作为高新技术产业的支柱，成为国家发展和竞争中不可或缺的竞争力。
随着经济和社会的全面数字化转型，特别是5G，大数据和人工智能等技术应用迅速兴起，科技进入了“从计算设备到无处不在计算能力”的全新阶段，边缘计算、5G、云计算、人工智能、数字孪生、AR/VR等技术的融合发展，对算力提出了无处不在、集成优化、按需应用的新要求。
算力泛指计算能力，是计算功能或数据处理能力，代表计算速度，计算方法，通信能力，存储容量，云计算服务能力等，它是承载数据和算法运行的平台。在数字经济时代，各行各业对算力的需求更加迫切。同时，算力成为衡量经济发展的新的核心指标。在数字经济时代，各行各业对算力的需求更加迫切。在数字经济时代，算力是新生产力，与数据、算法协同构成数字经济时代最基本的生产要素，已成为加快产业数字化和工业化的关键驱动因素。而“东数西算”项目的启动也为数据和算力布局优化、专业人才培养和产业生态建设提出了重要方向。
可以说，全球已经进入一个“算力”时代。算力作为高新技术产业的支柱，成为国家发展和竞争中不可或缺的竞争力。放眼国内，算力网络正处于落地实施阶段，逐渐走向成熟，但目前仍面临云网算融合存挑战、算力供给与调度的统筹能力较差、未完全构建新型算力网络格局、应用场景需探索、网络安全、相关标准需要制定并不断完善等一系列问题。只有迈过这一道道坎，算力网络发展才能更加迅速，迎来繁荣。
今天，请跟随《中国科技信息》一起来聊一聊“算力”这一热门话题。
每投入1元算力可实现3至4元GDP的增长
数据已升为国家战略资源，并且越来越认可的数据作为生产要素的作用。这种作用是通过挖掘数据价值来体现的。而数据、算力和算法是数据挖掘的三大支柱。在陆续关注过数据和算法两个焦点后，对于算力的系统认识也十分重要。
首先，从字面意义上理解，算力指的是计算能力，即CPU、GPU、TPU、FPGA、ASIC等各类处理器依托计算机服务器、高性能计算集群、各类智能终端等承载设备，每秒执行数据运算次数的能力。伴随着云计算、大数据、物联网、人工智能等技术的高速发展，数字化改革进程的加速，推动了数据的爆炸式增长和算法复杂程度的不断提高，带来了对算力规模、算力能力等需求的快速提升。
在我国，算力已成为类似水、电、气一样的基础设施，也促使各地政府、各大公司对算力新基建工程的大力投入。有人说，这是数字经济的基础，也是未来社会的基础。据中国信通院数据统计，2016年至2021年间我国算力规模平均每年增长46%，数字经济增长15%，GDP增长9%。在产出方面，平均每投入1元的算力可以实现3至4元GDP的增长。整体而言，目前我国算力规模居世界第二位，占全球总算力的27%。
算力基础设施已成为新基建7大领域之一
近年来，算力作为释放数据优势、推动数字经济创新发展的重要数字基础设施，已经纳入国家战略规划。《“十四五”信息通信行业发展规划》中明确提出，到2025年数据与算力设施服务能力显著增强的目标。要形成数网协同、数云协同、云边协同、绿色智能的多层次算力设施体系，算力水平大幅提升，人工智能、区块链等设施服务能力显著增强。
在政策和市场的良性引导下，目前我国算力设施建设有序推进，不少中国企业在相关领域已具备领先优势，算力产业链已经初步形成，涵盖由设施、设备、软件供应商、网络运营商构成的上游产业，由基础电信企业、第三方数据中心服务商、云计算厂商构成的中游产业，由互联网企业、工业企业以及政府、金融、电力等各行业用户构成的下游产业。不过，在上游硬件产业的处理器、存储器等高端芯片领域，国内芯片产品并不具备竞争优势，在数据处理速度、功耗、时延等方面与国外厂商还存在较大差距。
由此可见，对算力的投资可以带动新基建和服务器、芯片、软件系统等数字产业高质量发展，并促进千行百业数字化转型和公众智慧生活升级，智能制造、智慧教育、智慧医疗、智慧交通等正在变成现实，各行各业都有着极大的智能应用需求。
不仅如此，自2020年3月起，数据中心、智能计算中心为代表的算力基础设施成为了新基建7大领域之一。算力的战略价值及作为新型基础设施的地位已成事实。与此同时，随着5G以及物联网的大规模部署，我国数据的增长速度也将会呈现指数级趋势，数据总量将进一步提高。当然，要释放5G和算力网络的全部潜力，推动千行百业数智化转型，需要运营商、设备厂商、芯片制造商和应用服务提供商等在内全产业链合作。
我国算力处于世界一流但仍面临挑战
专家指出，过去十年我国在顶尖超算系统的研制和部署都处于世界一流，但将领先算力高效转化为解决科学与工程难题的能力依然面临挑战。
通常来讲，传统数值超算系统（HPC）、AI算力系统（AI）和大数据处理系统（BigData）是三个最典型的算力场景，中国工程院院士、清华大学计算机系教授郑纬民将这三种算力系统比作“三驾马车”，指出中国在大数据领域的算力处于领先，但是在另两种算力领域还和世界顶尖存在差距，特别是“智能算力严重制约我国AI领域的创新能力”。郑纬民院士指出，我国算力发展面临三大问题：国产超算平台架构多样，应用移植和调优工作难度大；国产算力平台支持复杂应用全流程计算的能力亟待改善；人工智能企业面临风险。
如此看来，算力的发展建设还是要强化统筹协调，加大普惠性算力基础设施建设力度，优化算网资源布局。综合各方观点，当前最重要的便是加强算力基础设施建设的顶层设计和总体规划，统筹协调，构建全国一体化新型算力网络。倡导建设多元化、智能化、高效能的新型算力基础设施，有效支撑数字经济的高质量发展。
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