原標題：2022年，整體服務器市場規模保持6.9%增長

我國計算力水平位居全球第二（大數據觀察）

數據來源：《2022—2023全球計算力指數評估報告》《中國算力發展指數白皮書（2022年）》等  制圖：蔡華偉

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《2022—2023全球計算力指數評估報告》顯示，2022年，中國整體服務器市場規模保持6.9%的正增長，占全球市場比重達25%，計算力水平位居全球第二。近年來，我國算力產業蓬勃發展，融合應用深度不斷拓展。算力作為數字經濟時代的關鍵生產力，有效賦能千行百業數字化轉型，推動新興產業發展。

不久前，由國際數據公司（IDC）、浪潮信息、清華大學全球產業研究院聯合編制的《2022—2023全球計算力指數評估報告》在北京發布。評估結果顯示，2022年，中國整體服務器市場規模保持6.9%的正增長，占全球市場比重達25%，2017年至2022年的復合增長率達48.8%。從國家算力指數排名看，我國計算力水平位居全球第二，處于領跑者國家行列。

算力作為數字經濟時代新的生產力，對推動科技進步、賦能行業數字化轉型、促進經濟社會發展發揮著日益重要的作用。近年來，我國算力產業不斷發展、創新能力日益提升，截至2022年底，我國在用數據中心機架總規模超過650萬標準機架，算力總規模達到180百億億次/秒。

隨著我國深入推進算力和應用融合發展，算力賦能效應更加凸顯。一方面，算力深度融入互聯網、通信、制造、科研等行業領域，為智能化改造和數字化轉型提供有力支撐；另一方面，算力催生的新業態、新模式，成為推動新興產業成長的驅動力。

目前我國算力產業呈現出哪些發展新特點，又將如何賦能千行百業高質量發展？記者進行了采訪。

多行業需要算力支撐

從互聯網逐步向電信、制造、教育等領域拓展

前不久，云上科研智算平臺CFFF在復旦大學上線。該平臺由面向多學科融合創新的智能計算集群“切問一號”和面向高精尖研究的專用高性能計算集群“近思一號”兩部分組成。

基于高速數據傳輸網和云計算技術，部署在復旦校內的“近思一號”和托管在1500公里外阿里云烏蘭察布數據中心的“切問一號”連成了一臺真正意義上的“超級計算機”，以滿足不同應用場景下的科學智能研究與應用需求。

近年來，隨著科研數據和算力資源日益豐富，算力在科學研究各領域的應用場景不斷拓展。

復旦大學云上科研智算平臺的成功搭建，讓多年鉆研介孔材料的中國科學院院士、復旦大學化學系教授趙東元充滿期待：“實驗科學的數據非常多，如果通過文獻數據可以找到設計一種材料的最佳路線，將會節省很多時間，我們對物質的認識也會更加深入。”

“以大規模異構算力為基礎的智能計算平臺將成為今后科研的重要支撐力量，推動基礎學科及交叉學科建設，實現科研成果的深度融合和轉化。”復旦大學校長金力說。

如今，不僅在高校，很多行業都需要算力支撐，不少地方也把推動算力水平提升、實現技術協同創新作為面向未來的戰略選擇。算力極大地推動了人工智能等前沿技術發展及產業創新，成為激活數據要素潛能、驅動經濟社會數字化轉型的新引擎。

“當前，我國數字基礎設施建設加快，算力基礎設施的綜合能力顯著提升。”中國通信標準化協會副秘書長南新生從“存、算、網”3個環節介紹，截至2022年底，我國數據存儲能力總規模超過1000EB（相當于1萬億GB），算力總規模達到180百億億次/秒，國家樞紐節點間的網絡單向時延降低到20毫秒以內。

“算力已經成為像水、電、燃氣一樣的基礎資源，梯次優化、開放多元的算力供給體系逐步構建，在需求、標準、生態等方面快速發展，支撐著上層應用開發迭代，為產業創新提供源頭動力。”南新生說。

中國信通院發布的《中國算力發展指數白皮書（2022年）》顯示，我國算力應用從互聯網逐步向電信、制造、教育等領域拓展。從各行業算力應用分布看，互聯網行業對數據處理、模型訓練的需求不斷提升，占整體算力50%的份額，是算力需求最大的行業；政府行業占比12%，位列第二位；服務、電信、金融、制造、教育、運輸等行業分列第三位到第八位，其中應用場景豐富的制造業對算力需求有較大提升潛力。

不再追求算力堆砌

在各類數字化要素協同中實現更大價值

智能倉庫接受訂單后，對指定貨物自動分揀出庫，通過AGV（自動導向車）轉運至自動駕駛貨車，“綠波帶”信號協調技術保障貨車優先通行……在重慶兩路果園港綜合保稅區，以邊緣計算為代表的新一代信息技術完成規模化部署，打造智慧物流新模式。

“利用路側感知設備及邊緣計算平臺，實現車端和路側的智能監控。通過5G網絡將車聯網數據分流至邊緣計算節點，結合私有云支持的云控平臺，進行融合分析與數據分發，最終達成車路協同。” 聯想集團5G智慧交通解決方案總監李虓介紹。

除了港口物流，算力賦能正向其他賽道和領域延伸。黃河三角洲國家級自然保護區是候鳥重要的遷徙中轉站、越冬地和繁殖地，因此被譽為“鳥類的國際機場”。近年來，這里建成了智慧監測系統，讓在保護區工作了20多年的高級工程師單凱徹底告別了一摞摞的“獸類樣帶法野外調查記錄表”。

斑嘴鴨，識別總量2714只；東方白鸛，累計識別333次……豐富的數據在智慧監測系統里清晰顯示。“這個系統大大節約了我們的工作時間，提高了鳥類監測數據統計效率。在減少空拍等影像資源浪費的同時，還實現了對實時和歷史數據的深加工。”單凱說。

“起初，野生動物領域的專家對算力并不認可，很多野生動物從幼崽到成年的外形變化很大，跟蹤識別的難度也比較大。”創視智能科技（南京）有限公司執行董事魏標告訴記者，經過不斷優化，系統現在可以更精準地識別鳥類，更好地滿足保護區的應用需求。

專家認為，智能化時代到來，算力已經無處不在、無時不有。用戶手中的“端”、覆蓋廣泛的“云”，都能產生算力。

“隨著數據量呈指數級增長，算力底座將不斷得到夯實，這對算力發展提出更高要求。數字經濟的基礎設施及通用人工智能的核心動力是未來算力的兩大特征。”聯想集團副總裁陳振寬表示，從各行各業數字化轉型需求來看，“算力”不能簡單堆砌，而要向“智慧”方向發展，應用更廣泛、更智慧的算力最終將成為像水、電一樣的基礎資源，在各類數字化要素的協同中實現更大價值。

算力發展帶動服務模式轉變

多元化應用場景需要多樣性算力支撐

分類型看，現階段算力主要可分為基礎算力、智能算力和高性能計算算力3種類型。陳振寬解釋：“基礎算力主要基于CPU芯片的服務器，智能算力主要基于GPU等芯片的加速計算平臺，而高性能計算算力主要基于融合CPU芯片和GPU芯片打造計算集群，它們分別面向基礎通用計算、人工智能計算、科學工程計算等應用場景。”

多元化應用場景需要多樣性算力的支撐。海量復雜數據處理需求驅動著計算量大幅增長，算力智能化升級成為趨勢。根據中國信通院的測算，智能算力已成為我國算力增長的主要動力。中國移動研究院副院長段曉東認為，計算產業加速融入實體經濟，正面臨著各行各業的場景需求和體驗挑戰。無論是從計算產業自身發展來看，還是從賦能產業升級的需求看，都需要推進多樣性算力發展。

中國工程院院士、清華大學教授鄭緯民認為，多樣性算力的規模部署，關鍵在于兩個方面：一是從供給側做好軟硬件協同和融合創新，釋放多樣性算力潛能；二是由需求方牽頭構建一致性測評體系，牽引產品快速迭代，引導用戶敢用、多用多樣性算力產品。

算力的發展也在帶動服務模式的轉變。今年4月，科技部啟動國家超算互聯網部署，通過構建市場化的運營和服務體系，實現算力資源統籌調度。在博大數據首席執行官張永健看來，算力資源服務將成為未來數據中心的發展重點。從售賣機柜的傳統模式向提供算力服務的新模式轉變，有利于算力產業觸達更多用戶、拓展更為廣闊的市場。 （記者 谷業凱）