王恩东：把握“时”与“势” 以计算产业升级促数字经济发展

王恩东

中国工程院院士高效能服务器和存储技术国家重点实验室主任

当前，人类已经进入数字化、智能化时代，全球经济同数字技术深度融合，信息技术已成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。新冠肺炎疫情使人们的生产生活从线下更多地向线上转移，进一步加快人类社会转型进程与数字经济发展。预计到2025年，数字经济占全球GDP比重将达41.4%。算力作为新生产力，正在加速数字经济和实体经济深度融合，不断催生新产业、新业态、新模式，成为发展现代经济的新动能。发展计算产业，建设算力基础设施，对我国在新一轮国际竞争中抓住先机、抢占未来发展制高点具有重要意义。

发展数字经济首先要发展算力

联合国贸易和发展会议发布的《2021年数字经济报告》指出，美国和中国在全球数字经济竞争中脱颖而出，全球50%以上的超大规模数据中心位于美国和中国；过去五年全球人工智能初创企业融资总额的94%发生在美国和中国；全球最大的数字平台企业——苹果、微软、亚马逊、谷歌、脸书（元宇宙）、腾讯和阿里巴巴等也都在美国和中国。

我国数字经济取得巨大成就，但也存在一些问题，比如数字产业附加值不高、数字经济对传统经济渗透率较低等，数字经济发展质量有待提高。根据经济合作与发展组织（OECD）的统计数据，我国虽然是全球最大的电子产品制造国和出口国，但产业附加值明显低于美国、德国、日本和韩国。2020年，我国第二、三产业的数字经济渗透率分别是21.0%和40.7%，整体落后于美国、德国等。因此，作为中国经济的有机组成部分，数字经济面临提质增效和提高全要素生产效率的挑战。数据要素是数字经济发展的核心引擎，对提高生产效率的乘数作用不断凸显。挖掘数据要素价值，提高全要素生产效率，需要高水平算力供给和强大的计算产业。因此，应认真审视算力、计算产业在数字经济中的重要地位——算力是核心生产力，计算产业是数字经济发展的基础性产业。

算力是核心生产力

算力从根本上改造升级了生产力三要素，成为新的生产力。生产力是人类利用劳动资料改造自然并创造价值的能力。算力作为数字经济时代的关键生产力要素，已经成为挖掘数据要素价值、推动数字经济发展的核心支撑力和驱动力。计算的力量将“劳动者”由传统的人变为“人+人工智能”，“劳动者”可以超越生物极限，呈现指数增长。例如，随着无人驾驶技术的不断成熟，“司机”可以大批量低成本复制，工作时间更长且能够大大降低因疲劳驾驶、超速、不良天气等原因导致的交通事故概率。在人工客服领域，传统人工客服一天能打200多通电话，而在线智能客服一天却能打1万多通电话。生产工具也由传统的机械升级为算力驱动的智能化设备，劳动效率同样呈现指数增长。基于AI技术的药品拣选机器人，10分钟即可完成人工2小时的工作量，并且可以做到24小时不停歇。国际机器人联合会（IFR）发布的《世界机器人2021工业机器人报告》显示，目前在中国工厂运行的工业机器人数量达到创纪录的94.3万台，并且这一数据还在持续高速增长。数据作为算力的处理对象，成为一种新的劳动对象和生产资料，并且不断演进和催生新的业务，形成从“产生－使用－新数据产生－再使用”的完整闭环。如互联网电商平台在拥有庞大的商品数据基数后，能够将交易流程扩展到线下，方便让用户在即时场景下所见即所得地找到感兴趣的商品。同时，用户的品位、关注点、定位地点等行为信息也随之产生并保存，这些数据将被再次用于形成用户画像，从而优化和提升商品推荐的准确度。算力之于智能时代就像电力之于电气时代，都是生产力的重要形式，让生产力得到了前所未有的解放。

算力已经成为衡量社会经济发展水平的重要指标。算力作为核心生产力，从宏观到微观层面都对经济发展产生了重大影响。服务器出货量作为算力发展水平的关键指标，与各个国家或地区的GDP呈现出明显的正线性相关关系。

从国家层面看，全球经济总量最大并表现出很强经济活力的中美两国，也是全球服务器出货量最大的两个国家，其数字经济体量明显高于其他国家。我国国内各省的情况与国家层面类似，北京、上海、广东和浙江四个地区每千亿GDP的服务器出货量远大于其他省区市，这四个地区的数字经济发展也相对更加活跃。国际数据公司IDC编制的《2021-2022全球计算力指数评估报告》显示，计算力指数平均每提高1个点，将拉动国家的数字经济和GDP分别增长3.5‰和1.8‰。

从企业层面看，2009年全球市值最高的十个企业基本上都集中在能源、电信、零售、金融等传统产业，如埃克森美孚、中国石油、沃尔玛、中国移动、中国工商银行等。近两年来，全球市值最高的企业则集中在互联网和人工智能领域，如苹果、微软、谷歌、亚马逊、特斯拉、脸书（元宇宙）、腾讯、阿里巴巴等。这些企业在算力方面的资产投入较多，正是海量的算力为这些公司创造了巨大价值。

从时间维度看，不同时代全球经济体对先进生产力的投入水平也代表了其经济发展水平。在以人、畜为代表的生物能消耗的农业时代，中国作为人口大国一直都是全球最大的经济体。在以化石能源为典型消耗的蒸汽时代，英国的煤炭消耗水平全球最高，率先在世界上建立起近代工业体系。随着石油取代煤炭，以及电的发明和广泛应用，内燃机和电力开始成为电气时代新的生产力，美国的石油和电力全球消耗量第一，成功替代英国成为世界最强大国家。进入以算力为先进生产力的智能时代，美国作为全球服务器出货量最大和算力指数最高的国家，依然保持着世界第一大经济体的地位。中国虽然在发电量方面远超美国，但是算力的消耗相差较大，经济发展水平与美国相比仍有一定差距。

无人物流、家庭机器人、虚拟主持人、虚拟会议、脑机接口等将使第三产业的应用水平不断升级；数字孪生城市、数字孪生工厂、数字孪生校园等让数字经济走向大千世界；蛋白质结构预测、新材料的发现等体现出算力在科研领域的强大创新力……一场由算力带来的变革将极大地改变人类的生产生活方式，算力已成为智能时代社会经济发展的核心生产力。

计算产业发展的“时”与“势”

“问渠那得清如许，为有源头活水来。”如果说算力是渠中清水，那么计算产业就是活水源头。作为具有重要战略意义的支柱产业，计算产业的发展要审“时”度“势”，顺时而为，应势而动。当前传统计算架构的性能提升受限于工艺极限，遇到发展瓶颈，体系结构迎来难得的创新机遇期，计算产业实现新突破正当时。同时，经过几十年的积累发展，我国计算产业在应用与制造方面形成较好的产业基础和庞大的市场需求，国家政策引导产业自立自强，这些优势都是全方位、多角度促进中国计算产业变革发展的大势。“时”与“势”相辅相成，为打造中国计算产业发展新格局创造了机会。

从当前半导体发展趋势来看，通用处理器性能增速逐渐降低。一方面，摩尔定律（该定律指出，当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18～24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍）放缓，2018年根据摩尔定律得出的处理器预测性能与其实际性能相差15倍；另一方面，登纳德缩放比例定律（该定律指出，随着晶体管密度的增加，每个晶体管的功耗会下降，因此，每平方毫米硅的功耗几乎是恒定的）面临终结，从2007年开始大幅放缓，2012年左右接近失效，每平方纳米的功耗开始快速升高，导致芯片为了保证散热而损失部分性能。因此，处理器的晶体管数量虽仍在增长，但半导体工艺已接近极限。近几年，处理器性能的年增长速度仅为3%，而在20世纪80年代中期直至21世纪初，处理器性能的年增长速度是52%。因此，面对日益增长的算力需求，特定领域架构（DSA）成为满足算力增长的优先选择。

与通用处理器相比，特定领域架构能更高效地加速某类应用计算。第一，它面向特定的应用领域，可以结合应用特点设计简单的并行方式，从而减少控制逻辑和指令开销，而通用处理器中高达60%~80%的能耗都是来源于指令获取和解析的控制行为。第二，在特定领域架构中，数据的空间和时间局部访问特征明显、可预测性强，特定领域架构可以结合应用数据特点明确计算数据的存放位置和调度策略，从而更有效地利用内存层次结构，降低内存访问延迟及数据搬运功耗。第三，特定领域架构可根据应用需求采用低精度数据。例如，在人工智能推理任务中，完全可以用4位、8位或16位整型数代替32位浮点数，提升计算并行能力，减少芯片使用面积（即利用相同的资源，可在相同的时间内进行一次32位加法操作，或进行2次16位加法操作，或进行4次8位加法操作）。第四，特定领域架构可以与特定领域语言（DSL）和专用编程模型相结合，进一步从软件层面提升软硬件协同性能。第五，特定领域架构的研发成本和技术壁垒更低，不仅可以避开昂贵的通用架构授权，采用成本更低的成熟半导体工艺，而且更容易构建应用生态，加速产业应用，为我国突破高端芯片、补齐产业链、实现产业升级提供难得机遇。

我国拥有全球增长最快的数字产品市场，服务器、存储、网络等各个领域的市场需求规模均居全球前两位。庞大的市场容量为各种创新架构提供了广阔的实验、实践环境。经过几十年的努力，我国在计算系统关键技术、产业链布局等方面已具备一定基础。国产处理器芯片自主化生态体系加速构建，部分产品已进入量产应用，国产现场可编程门阵列（FPGA）同世界领先水平的差距也在快速缩小。操作系统与基础软件迎来新一轮繁荣期，国产操作系统水平不断提升，与国际主流操作系统的技术差距逐步缩小。

此外，近几年量子计算、光计算、DNA计算等革命性新型计算研究发展迅速，这也是我国打破国外垄断、实现技术领先的良好机遇。以量子计算为例，我国科学家仅用一年多时间便完成对谷歌公司2019年发布的“悬铃木”量子芯片的追赶和超越。

近年来，国家出台一系列支持计算产业发展的政策措施，加快构建算力、算法、数据、应用资源协同的全国一体化大数据中心体系。在京津冀、长三角、粤港澳大湾区等地区建设国家枢纽节点，加快实施“东数西算”工程，提升数据中心跨网络、跨地域数据交互能力，强化算力统筹和智能调度；推动智能计算中心有序发展，打造智能算力、通用算法和开发平台一体化的新型智能基础设施，推进云网协同和算网融合发展。

构建计算产业发展新格局

我们要抓住全球计算技术格局变化的有利时机，从核心技术、产业生态、算力基础设施建设等方面做好顶层设计和战略规划，实现计算产业发展方式转变和算力供给水平升级。要达成这一战略目标，需要政府和企业协同合作，把“看得见的手”和“看不见的手”结合起来。

首先，要进一步加大技术创新投入，布局实施重大科技项目，打好关键核心技术攻坚战。发挥我国社会主义制度优势、新型举国体制优势、超大规模市场优势，打造自主信息技术体系，实现计算产业的自主可控，牢牢把握发展主动权。在具体实施过程中，要落实以企业为主体的国家创新策略，尊重企业市场主体地位，在研发、应用等各个环节为企业提供系统性支持，形成技术创新与应用创新的良性循环。

其次，要构建开放融合的产业生态。当前的国产计算产业较为分散，不利于自主技术创新和自主产业发展。应对产业链进行整合重组，推动相应标准的建立及产业链的分工，建立开放融合的国产计算产业生态。同时需要注意的是，发展自主计算产业需融入全球体系、参与全球竞争与合作，真正形成以国内循环为主体，国际国内双循环相互促进的计算产业大格局。

最后，要大力发展算力基础设施。中国算力总量与美国有一定差距且人均算力差距较大，需进一步加大对算力基础设施投资，遵循开放标准、普适普惠、集约高效三个公共基础设施发展原则，提高我国算力供给整体水平。同时，算力基础设施建设需要考虑未来趋势，进行科学长远规划，在技术上适度超前。在云数据中心、超算中心、大数据中心、智算中心等不同数据中心中，可以适度超前发展前沿的智算中心，加快人工智能计算和算法服务的普及，让人工智能尽快同传统经济相结合，推动生产力升级。