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在云計算、大數(shù)據(jù)等新型技術(shù)逐漸落地的過程中，算力已經(jīng)成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)縱深發(fā)展的重要支撐力量。無論是新基建、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，還是正在建設(shè)的各種城市大腦，底層都能看到服務(wù)器、高性能計算集群、人工智能硬件等基礎(chǔ)及智能算力的身影。
就像早前的“用電量”、“觸網(wǎng)量”一樣，從某種程度上來說，算力資源的多少已經(jīng)能夠代表一個國家、產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀。
在復(fù)雜多變的國際形勢下，中國的算力現(xiàn)狀是什么樣的？哪個行業(yè)的算力使用需求最大、潛力最大？在浪潮信息聯(lián)合國際咨詢機(jī)構(gòu)IDC發(fā)布的一份《2020全球計算力指數(shù)評估報告》（以下簡稱：《報告》）中，回答了這些問題。這份全球首個計算力指數(shù)的研究成果，歷時一年完成，報告覆蓋中國、美國、日本、德國、英國、法國、澳大利亞、巴西、俄羅斯和南非，從計算能力、計算效率、應(yīng)用水平和基礎(chǔ)設(shè)施支持四個維度對各國計算力水平進(jìn)行全面評估。
報告的最終印證了我們之前的猜測：計算力與經(jīng)濟(jì)增長緊密相關(guān)。報告也進(jìn)一步量化了計算力與國家GDP之間的關(guān)系：計算力指數(shù)平均每提高1個點，數(shù)字經(jīng)濟(jì)和GDP將分別增長3.3‰和1.8‰。
計算力指數(shù)與GDP回歸分析趨勢
著眼全球算力地圖，美國以75分位列國家計算力指數(shù)排名第一，中國獲得66分位列第二。但中國的拉動作用最為顯著，2015-2019年，在樣本國家的AI計算市場支出增長中，有接近50%來自中國。
各國計算力指數(shù)及排名
中國和美國是AI算力支出占總算力支出最高的兩個國家，占比均超過10%，中國以14.1%的占比領(lǐng)跑所有樣本國家。另外，報告也指出，全球的AI計算的占比正逐年提高，從選取的樣本國家來看，AI計算占整體計算市場的比例從2015年的7%增加到了2019年的12%，預(yù)計到2024年將達(dá)到23%。
中美兩國在計算效率和應(yīng)用水平方面仍有差距，但中國的各項指標(biāo)增速均高于美國，隨著云計算、AI、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)的快速發(fā)展和行業(yè)滲透，中美兩國的差距將進(jìn)一步縮小。
中國算力發(fā)展不平衡，算力應(yīng)用效率有待提升
各國計算力指數(shù)及子項評分
報告中也反應(yīng)出了一些值得關(guān)注的問題，例如在各國計算力指數(shù)及子項評分中，中國計算力指數(shù)、計算能力、基礎(chǔ)設(shè)施支持等維度雖然都僅次于美國排名第二，但計算效率與應(yīng)用水平上與日本、德國相比稍顯遜色、基本持平。
對于這樣一個問題，IDC中國助理副總裁周震剛提到，中國作為一個幅員遼闊的大國，這次報告的調(diào)研范圍除了覆蓋了中國的東部沿海等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，也覆蓋了一些偏遠(yuǎn)內(nèi)陸。“有些地方的計算力應(yīng)用水平可能跟南非或者巴西一樣，指數(shù)評分是30多的一個水平。這大大拉低了中國整個的算力應(yīng)用水平指數(shù)。”#p#分頁標(biāo)題#e#
浪潮信息副總裁張東指出，這個問題本質(zhì)上是經(jīng)濟(jì)發(fā)展不均衡造成的算力應(yīng)用分布不均衡，一方面是區(qū)域發(fā)展不平衡，另一方面行業(yè)發(fā)展也不平衡。
“中國不像發(fā)達(dá)國家那樣，每個地方都有錢去搞IT。所以，中國真的要讓整個社會數(shù)字化轉(zhuǎn)型往前發(fā)展，不能只盯著大企業(yè)、大行業(yè)這些有足夠錢去投資的行業(yè)，哪些大量的中小企業(yè)/組織，包括老百姓都應(yīng)該有享受數(shù)字化服務(wù)的權(quán)利?！睆垨|說。
張東認(rèn)為，中國算力指數(shù)全球第二，但從人均上來看很多IT投入還是不夠。這就需要有政府主導(dǎo)的算力基礎(chǔ)設(shè)施，來幫助大家提升IT水平。要像中國去建5G、4G一樣，規(guī)劃建設(shè)智算中心，從而使行業(yè)區(qū)域不均衡得到緩解。
新興技術(shù)應(yīng)用與計算力投入呈正相關(guān)
中國為什么能夠在這項計算力調(diào)研中脫穎而出？很大原因在于中國在新興技術(shù)的應(yīng)用上已經(jīng)處于領(lǐng)先地位。
周震剛認(rèn)為，中國之所以在算力上甩開日本、德國等發(fā)達(dá)國家，有兩個核心原因，一是中國作為一個人口大國，每個人對智能手機(jī)、遠(yuǎn)程辦公、在線會議等等方面產(chǎn)生的需求，都需要后端算力基礎(chǔ)設(shè)施的支持；另一方面，中國移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，比如移動支付等新場景的應(yīng)用也是遠(yuǎn)高于其他國家。這兩個因素極大催生了中國計算力的蓬勃發(fā)展。
各國計算力與新興技術(shù)應(yīng)用水平
報告數(shù)據(jù)也顯示，新興技術(shù)的投入與算力投入相關(guān)性極高，算力為新興技術(shù)應(yīng)用提供基礎(chǔ)保障，新興技術(shù)的發(fā)展進(jìn)一步推動算力提升，其中物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和大數(shù)據(jù)的相關(guān)性最為顯著，新興技術(shù)和算力呈現(xiàn)相互拉動效應(yīng)。
2015-2024年新興技術(shù)投入與服務(wù)器市場支出和相關(guān)度數(shù)值
在這種情況下，對于?各個國家后續(xù)的發(fā)展，《報告》也分別提出了針對性建議：
領(lǐng)跑者國家應(yīng)聚焦提高計算效率，在擴(kuò)大數(shù)據(jù)中心規(guī)模的同時提高能效管理水平；
追趕者國家應(yīng)把重心放在計算能力和新興技術(shù)發(fā)展進(jìn)程的匹配上，加大AI計算投入，激發(fā)新興應(yīng)用紅利；
起步者國家應(yīng)通過應(yīng)用水平的提高帶動算力提升，使二者形成良性拉動效果。
具體到中國，張東認(rèn)為，雖然從計算力指數(shù)來看，中美在第一陣營，但中國在各個層面，不管是算力能力還是計算效率和應(yīng)用水平以及基礎(chǔ)設(shè)施，跟美國比差距還是很大?！靶枰覀冊诟鱾€層面進(jìn)一步加大投入，核心技術(shù)要趕上美國，我們應(yīng)用的推廣水平也要趕上美國，這樣才能推動中國整個發(fā)展。”他表示。
#p#分頁標(biāo)題#e#制造業(yè)的算力需求被忽視了
在大多數(shù)人的潛意識力，金融行業(yè)是最先一波受到數(shù)字化影響并行動起來的領(lǐng)域，因此這個行業(yè)的算力需求也應(yīng)該高于其他行業(yè)。但根據(jù)報告調(diào)查結(jié)果，全球行業(yè)計算力水平排名中，金融業(yè)雖然位居TOP3，制造業(yè)計算力水平卻高于金融成為僅次于互聯(lián)網(wǎng)的算力需求大領(lǐng)域。
全球行業(yè)計算力指數(shù)排名
“我們第一個反應(yīng)不是這樣，因為在中國買服務(wù)器的第二大行業(yè)不是制造業(yè)，而是金融。為什么呢？因為制造業(yè)非常分散，它不像大的運(yùn)營商，大的銀行是集中采購，可以集中發(fā)展IT，制造業(yè)相對小而散。中國各個行業(yè)發(fā)展不平衡就造成了很多中小企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與西方國家相比有著非常大的差距?！睆垨|表示。
該報告指出，制造業(yè)毫無疑問全球算力投資第二大行業(yè)，也是算力投資最大的傳統(tǒng)行業(yè)。得益于全球范圍內(nèi)的制造業(yè)升級，物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)在全球制造行業(yè)的應(yīng)用成熟度穩(wěn)步提升。以德國、日本為代表的制造業(yè)強(qiáng)國聚焦高端制造業(yè)，實現(xiàn)差異化競爭；而以中國為代表的制造業(yè)大國正在努力推進(jìn)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級；具有人力或成本優(yōu)勢和人口紅利的國家則在進(jìn)一步加速工業(yè)進(jìn)程。
中國及全球企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段
“制造業(yè)升級，計算力先行”，全球制造業(yè)的算力投資主要集中在研發(fā)、生產(chǎn)、供應(yīng)鏈管理和服務(wù)等環(huán)節(jié)。與歐美國家相比，中國制造企業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程仍任重道遠(yuǎn)，以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為代表的新業(yè)態(tài)和新模式將為制造業(yè)帶來新的發(fā)展動能。
IDC預(yù)測，2023年65%的全球制造商將在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集中的物聯(lián)網(wǎng)和機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用中使用數(shù)字孿生技術(shù)，節(jié)省至少10%的運(yùn)營開支。
到2021年底，70%的制造企業(yè)將進(jìn)行邊緣計算試驗，提高產(chǎn)品和資產(chǎn)的質(zhì)量和創(chuàng)新能力。人工智能將在產(chǎn)品生命周期管理（PLM）和服務(wù)生命周期管理（SLM）等方面注入新動能。（本文首發(fā)鈦媒體App，作者 | 秦聰慧）