强算力释放新活力

　　算力，即计算机设备或数据中心处理数据的能力，是支撑数字经济发展的底座。数字时代，数智化应用特别是人工智能的快速发展，让算力的需求量不断飙升，也让算力作为新质生产力的赋能作用日益突显。

　　今年的政府工作报告提出，适度超前建设数字基础设施，加快形成全国一体化算力体系，培育算力产业生态。近年来，我国加快对算力产业的布局，梯次优化的算力供给体系初步构建，算力总规模已位居全球第二，实现了快速增长。其中，作为人工智能发展支撑的智能算力更是展现出高速增长势头，去年全国智能算力规模的增速超过70%。

　　版图不断扩大，规模持续增长

　　智算中心等算力基础设施加快建设布局

　　四川省成都智算中心的机房内，一排排整齐排列的机柜透出蓝光，澎湃的算力在此涌动。伴随着服务器指示灯的不断闪烁，内部模块高速运转，每一秒都有大量的数据被处理分析。

　　作为“东数西算”全国一体化算力网络成渝国家枢纽节点的样板工程，成都智算中心于2022年5月上线，首期人工智能算力总计300P（1P相当于每秒运算一千万亿次），约为15万台高性能个人计算机的算力总和。同时，中心算力平台均采用包含华为昇腾在内的国产化算力设备，所使用的ATLAS900算力集群为目前国内最为领先的人工智能算力集群。据该中心有关负责人介绍，相比成立之初，目前中心的平台和软件栈都有了全新的版本升级，适配支持了当前主流大模型，二期扩容升级也已列入建设计划。

　　从无到有，从少到多，从小到大，近年来，一座座像成都智算中心这样的算力基础设施快速崛起，逐步勾勒出数字中国的算力底座。这些算力中心不仅是算力的载体，更是支撑数字经济发展的重要资源。

　　去年，工业和信息化部等六部门联合印发《算力基础设施高质量发展行动计划》，提出了“到2025年，算力规模超过300EFLOPS，智能算力占比达到35%，东西部算力平衡协调发展”的目标规划。事实上，目前我国算力基础设施建设已取得显著成效。数据显示，截至2023年年底，我国提供算力服务的在用机架数已达到810万标准机架，算力总规模达230EFLOPS，位居全球第二位。

　　近年来，我国持续推进算力基础设施建设布局。2022年2月，我国正式全面启动“东数西算”工程，在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝等8地启动建设国家算力枢纽节点，并规划了10个国家数据中心集群，完成了全国一体化大数据中心体系的总体布局设计。此后，“东数西算”工程一路推进，不断增添新动能。

　　按照《中国算力白皮书（2022年）》的定义，算力主要分为通用算力、智能算力、超算算力和边缘算力。近年来，以上四种类型的算力中心在我国都加快布局。以超算中心为例，截至去年年底，我国已形成了14个超算中心，天河一号、天河二号、神威•太湖之光等超级计算机都曾登上全球超级计算机前500强排行榜榜首。

　　此外，随着人工智能大模型的发展，大模型训练过程中对算力的高需求也加速了智算中心这一新型算力基础设施的建设布局。从地理位置来看，相较于传统的数据中心，目前我国智算中心主要分布于东部和中部地区。自2021年5月，我国首个智算中心——武汉人工智能计算中心正式投运以来，成都、南京、杭州等地的智算中心陆续建成启动，全国智算中心版图不断扩大。去年年初，国内首个量子人工智能计算中心——太湖量子智算中心揭牌，为国内智算领域添上新的一笔。

　　从出生到孩童，如果把智算中心比作一个人，那国内的智算中心正处于快速成长的时期。

　　以武汉人工智能计算中心来说，2021年诞生后，次年又完成二期扩容100P，再一年后又扩容200P，累计算力规模达到400P，相当于20万台高性能电脑的算力总和。随着算力规模的变大，其“工作能力”也进一步提高，如今可以为自动驾驶、城市大脑、智慧医疗、智慧交通等更多应用场景提供强有力的算力支撑。

　　统一调度、一站选购、即买即用

　　让算力的使用像水力电力一样方便

　　当算力越来越成为像水力、电力一样必不可少的资源，如何让算力像水、电一样，实现统一调度、便捷购买、即买即用，推动算力资源的高效利用，成为算力产业发展的一项任务。

　　2023年12月，国家发改委等部门联合印发《深入实施“东数西算”工程 加快构建全国一体化算力网的实施意见》，其中提出要建立跨区域算力资源调度机制，构建立体联动的算力调度体系，促进东中西部算力资源实现供需平衡。上海新兴信息通信技术应用研究院首席专家贺仁龙此前在接受媒体采访中表示，建成全国一体化算力网络，通俗来说，就是哪里缺算力了可以弹性调配周边闲置算力资源。

　　近年来，各地在算力资源跨区域调度和供需对接上做了不少有益尝试。2023年2月，国内首个一体化算力交易调度平台——东数西算一体化算力服务平台在宁夏银川正式上线。平台通过引导算力提供企业及算力需求企业入驻，打通供需两端，让国内有算力需求的用户可以通过平台“一站式”选购匹配的算力服务。据平台的有关管理人员介绍，以往，算力资源散落在各个地方和各个企业，用户想要购买算力服务需要找多个算力企业进行咨询，费时费力。而算力提供企业也由于各自为战，缺少统一的资源调配，无法实现效率最大化，一些闲置算力资源得不到利用，造成资源浪费，而“东数西算”一体化算力服务平台的启用，则可以很大程度解决这个问题。

　　随着工业制造的转型升级，相关企业和机构对算力的需求也逐步加大。今年3月，全国首个省级工业算力资源高效配给的枢纽——黄河工业算力调度服务平台在山东省济南市上线，旨在通过整合省内算力资源提供方的供给能力和需求方的动态需求，对算力资源进行一致性管理、一体化编排和统一调度。

　　黄河工业算力调度服务平台的开发机构之一——国家超级计算济南中心副主任潘景山介绍，平台的搭建重点包括两个方面，一是构建算网大脑，针对算力业务需求，计算调度路径，实现算力资源跨行业、跨区域、跨层级的调度分配；二是构建算力运营门户网站，为算力资源提供方和算力资源需求方搭建交易服务的桥梁，实现算力服务统一交易和售卖。

　　有了这样的平台，管理人员对区域内相关算力资源的情况有了清楚的掌握，算力资源实现了统一有效的管理。潘景山表示：“黄河工业算力调度服务平台具有实时感知、供需匹配、智能调度、服务运营、监测管理等多种功能。拿智能调度来说，我们通过人工智能流量预测模型结合人工智能深度神经算法，可以及时预测算力节点资源信息的变化，比如哪个地方算力会紧张，哪个地方算力还处于空闲状态等等，从而提升全网的资源配置速度和利用效率。”

　　而在用户这一侧，便捷的操作流程也让购买算力成为一件省心省力的事。“不管是手机还是电脑，都能进入我们平台的网页端，而且不限地域。你只需花几秒钟注册个账号，登录后就能自主选择算力资源。”潘景山说，在网页上，算力资源就像普通商品一样以在线列表的方式呈现，点击“立即选购”即可获得包含超算、云计算、人工智能等多元算力服务，15秒便接入超算资源。平台还有专业团队可以为用户提供算例编译、调试调优等多元化服务，可以为覆盖海洋、化工、石油勘探等重点应用场景在内的8大场景、16大领域的用户提供帮助。

　　强劲算力加速企业数智化转型

　　让看不见的数据转化为看得见的生产力

　　4月3日，江苏省无锡市的老牌服装企业红豆集团有限公司（以下简称红豆集团）入职了两位数字员工，它们的身份是“衬衫推荐官”。除了形象逼真、对产品了如指掌，这两位数字员工还精通27国语言，能够根据观众反馈进行灵活自如地交流互动，充分展现了当代智能化技术的神奇。

　　数字员工的诞生，来自红豆集团旗下江苏红豆工业互联网有限公司（以下简称红豆工业互联）与一家人工智能企业的研发合作。作为一家科创公司，红豆工业互联近年来一直在为红豆集团以及国内纺织服装行业的转型升级提供技术支持和方案赋能，不断推动着纺织服装行业的“智改、数转、网联”。

　　数字员工要想聪明，离不开算力的支持训练。近年来，在拥抱数智化浪潮的过程中，红豆工业互联越来越感受到产品研发对算力资源的迫切需求。

　　“公司目前算力需求量最大的部分是人工智能模型应用。因为模型要想具备智能，需要投喂大量的数据进行训练，而这个训练过程就需要算力来支撑。”红豆工业互联总经理奚峰告诉记者，由于人工智能能够帮助企业提质增效，因此，红豆工业互联也开始研发自己的人工智能行业大模型，而这种大模型对算力的需求量是普通计算机负荷不了的，必须要有专业的算力中心来提供支持。

　　这些年，随着各行各业转型升级的步伐加快，在无锡市，像红豆工业互联这样有算力需求的企业越来越多。为了满足企业的算力需求，让看不见的数据转化为看得见的生产力，无锡市推出算力应用政策，通过发放“算力券”这种财政补助的方式，支持当地企业来使用智能算力资源服务，加速企业的数智化转型。

　　去年年底，红豆工业互联也向无锡市提交了“算力券”申请，主要用于两个大模型的开发训练。奚峰说，通过这种方式利用本地算力资源，不仅可以降低大模型训练的成本，还提高了效率。最根本的是让企业在大数据大模型创新上有了底气，因为如果没有数据和算力的支持，就没办法做更多的尝试。

　　不可否认，算力作为新质生产力的一种，已成为支撑经济社会数字化、智能化发展的新资源。作为公共算力服务的提供方，算力中心已成为越来越多企业和科研机构的“智能大脑”。

　　在福建省福州市，福建人工智能计算中心已与170多家企业、高校科研院所合作，帮助企业开发和部署人工智能应用。中心不仅为企业提供普惠公共算力服务，还为企业提供创新孵化服务，比如技术支持、资金补助、市场推广等，帮助企业将创新想法转化为实际应用。在四川省成都市，成都智算中心目前已联合120余家企业完成240余个人工智能解决方案，涵盖智慧城市、医药研发、智慧医疗、高端制造等领域。而在江苏省无锡市，无锡超算中心自成立以来，面向气候气象、生物医药等领域推出一系列国产应用软件与平台，支持了数千个用户在不同需求背景、不同应用领域的计算工作。（本报记者 王雅婧）