當前，人類已經進入數字化、智能化時代，全球經濟同數字技術深度融合，信息技術已成為重組全球要素資源、重塑全球經濟結構、改變全球競爭格局的關鍵力量。新冠肺炎疫情使人們的生產生活從線下更多地向線上轉移，進一步加快人類社會轉型進程與數字經濟發展。預計到2025年，數字經濟占全球GDP比重將達41.4%。算力作為新生產力，正在加速數字經濟和實體經濟深度融合，不斷催生新產業、新業態、新模式，成為發展現代經濟的新動能。發展計算產業，建設算力基礎設施，對我國在新一輪國際競爭中抓住先機、搶占未來發展制高點具有重要意義。
發展數字經濟首先要發展算力
聯合國貿易和發展會議發布的《2021年數字經濟報告》指出，美國和中國在全球數字經濟競爭中脫穎而出，全球50%以上的超大規模數據中心位于美國和中國；過去五年全球人工智能初創企業融資總額的94%發生在美國和中國；全球最大的數字平臺企業——蘋果、微軟、亞馬遜、谷歌、臉書(元宇宙)、騰訊和阿里巴巴等也都在美國和中國。
我國數字經濟取得巨大成就，但也存在一些問題，比如數字產業附加值不高、數字經濟對傳統經濟滲透率較低等，數字經濟發展質量有待提高。根據經濟合作與發展組織(OECD)的統計數據，我國雖然是全球最大的電子產品制造國和出口國，但產業附加值明顯低于美國、德國、日本和韓國。2020年，我國第二、三產業的數字經濟滲透率分別是21.0%和40.7%，整體落后于美國、德國等。因此，作為中國經濟的有機組成部分，數字經濟面臨提質增效和提高全要素生產效率的挑戰。數據要素是數字經濟發展的核心引擎，對提高生產效率的乘數作用不斷凸顯。挖掘數據要素價值，提高全要素生產效率，需要高水平算力供給和強大的計算產業。因此，應認真審視算力、計算產業在數字經濟中的重要地位——算力是核心生產力，計算產業是數字經濟發展的基礎性產業。
算力是核心生產力
算力從根本上改造升級了生產力三要素，成為新的生產力。生產力是人類利用勞動資料改造自然并創造價值的能力。算力作為數字經濟時代的關鍵生產力要素，已經成為挖掘數據要素價值、推動數字經濟發展的核心支撐力和驅動力。計算的力量將“勞動者”由傳統的人變為“人+人工智能”，“勞動者”可以超越生物極限，呈現指數增長。例如，隨著無人駕駛技術的不斷成熟，“司機”可以大批量低成本復制，工作時間更長且能夠大大降低因疲勞駕駛、超速、不良天氣等原因導致的交通事故概率。在人工客服領域，傳統人工客服一天能打200多通電話，而在線智能客服一天卻能打1萬多通電話。生產工具也由傳統的機械升級為算力驅動的智能化設備，勞動效率同樣呈現指數增長。基于AI技術的藥品揀選機器人，10分鐘即可完成人工2小時的工作量，并且可以做到24小時不停歇。國際機器人聯合會(IFR)發布的《世界機器人2021工業機器人報告》顯示，目前在中國工廠運行的工業機器人數量達到創紀錄的94.3萬臺，并且這一數據還在持續高速增長。數據作為算力的處理對象，成為一種新的勞動對象和生產資料，并且不斷演進和催生新的業務，形成從“產生－使用－新數據產生－再使用”的完整閉環。如互聯網電商平臺在擁有龐大的商品數據基數后，能夠將交易流程擴展到線下，方便讓用戶在即時場景下所見即所得地找到感興趣的商品。同時，用戶的品位、關注點、定位地點等行為信息也隨之產生并保存，這些數據將被再次用于形成用戶畫像，從而優化和提升商品推薦的準確度。算力之于智能時代就像電力之于電氣時代，都是生產力的重要形式，讓生產力得到了前所未有的解放。
算力已經成為衡量社會經濟發展水平的重要指標。算力作為核心生產力，從宏觀到微觀層面都對經濟發展產生了重大影響。服務器出貨量作為算力發展水平的關鍵指標，與各個國家或地區的GDP呈現出明顯的正線性相關關系。
從國家層面看，全球經濟總量最大并表現出很強經濟活力的中美兩國，也是全球服務器出貨量最大的兩個國家，其數字經濟體量明顯高于其他國家。我國國內各省的情況與國家層面類似，北京、上海、廣東和浙江四個地區每千億GDP的服務器出貨量遠大于其他省區市，這四個地區的數字經濟發展也相對更加活躍。國際數據公司IDC編制的《2021-2022全球計算力指數評估報告》顯示，計算力指數平均每提高1個點，將拉動國家的數字經濟和GDP分別增長3.5‰和1.8‰。
從企業層面看，2009年全球市值最高的十個企業基本上都集中在能源、電信、零售、金融等傳統產業，如埃克森美孚、中國石油、沃爾瑪、中國移動、中國工商銀行等。近兩年來，全球市值最高的企業則集中在互聯網和人工智能領域，如蘋果、微軟、谷歌、亞馬遜、特斯拉、臉書(元宇宙)、騰訊、阿里巴巴等。這些企業在算力方面的資產投入較多，正是海量的算力為這些公司創造了巨大價值。
從時間維度看，不同時代全球經濟體對先進生產力的投入水平也代表了其經濟發展水平。在以人、畜為代表的生物能消耗的農業時代，中國作為人口大國一直都是全球最大的經濟體。在以化石能源為典型消耗的蒸汽時代，英國的煤炭消耗水平全球最高，率先在世界上建立起近代工業體系。隨著石油取代煤炭，以及電的發明和廣泛應用，內燃機和電力開始成為電氣時代新的生產力，美國的石油和電力全球消耗量第一，成功替代英國成為世界最強大國家。進入以算力為先進生產力的智能時代，美國作為全球服務器出貨量最大和算力指數最高的國家，依然保持著世界第一大經濟體的地位。中國雖然在發電量方面遠超美國，但是算力的消耗相差較大，經濟發展水平與美國相比仍有一定差距。
無人物流、家庭機器人、虛擬主持人、虛擬會議、腦機接口等將使第三產業的應用水平不斷升級；數字孿生城市、數字孿生工廠、數字孿生校園等讓數字經濟走向大千世界；蛋白質結構預測、新材料的發現等體現出算力在科研領域的強大創新力……一場由算力帶來的變革將極大地改變人類的生產生活方式，算力已成為智能時代社會經濟發展的核心生產力。
計算產業發展的“時”與“勢”
“問渠那得清如許，為有源頭活水來。”如果說算力是渠中清水，那么計算產業就是活水源頭。作為具有重要戰略意義的支柱產業，計算產業的發展要審“時”度“勢”，順時而為，應勢而動。當前傳統計算架構的性能提升受限于工藝極限，遇到發展瓶頸，體系結構迎來難得的創新機遇期，計算產業實現新突破正當時。同時，經過幾十年的積累發展，我國計算產業在應用與制造方面形成較好的產業基礎和龐大的市場需求，國家政策引導產業自立自強，這些優勢都是全方位、多角度促進中國計算產業變革發展的大勢。“時”與“勢”相輔相成，為打造中國計算產業發展新格局創造了機會。
從當前半導體發展趨勢來看，通用處理器性能增速逐漸降低。一方面，摩爾定律(該定律指出，當價格不變時，集成電路上可容納的元器件的數目，約每隔18～24個月便會增加一倍，性能也將提升一倍)放緩，2018年根據摩爾定律得出的處理器預測性能與其實際性能相差15倍；另一方面，登納德縮放比例定律(該定律指出，隨著晶體管密度的增加，每個晶體管的功耗會下降，因此，每平方毫米硅的功耗幾乎是恒定的)面臨終結，從2007年開始大幅放緩，2012年左右接近失效，每平方納米的功耗開始快速升高，導致芯片為了保證散熱而損失部分性能。因此，處理器的晶體管數量雖仍在增長，但半導體工藝已接近極限。近幾年，處理器性能的年增長速度僅為3%，而在20世紀80年代中期直至21世紀初，處理器性能的年增長速度是52%。因此，面對日益增長的算力需求，特定領域架構(DSA)成為滿足算力增長的優先選擇。
與通用處理器相比，特定領域架構能更高效地加速某類應用計算。第一，它面向特定的應用領域，可以結合應用特點設計簡單的并行方式，從而減少控制邏輯和指令開銷，而通用處理器中高達60%~80%的能耗都是來源于指令獲取和解析的控制行為。第二，在特定領域架構中，數據的空間和時間局部訪問特征明顯、可預測性強，特定領域架構可以結合應用數據特點明確計算數據的存放位置和調度策略，從而更有效地利用內存層次結構，降低內存訪問延遲及數據搬運功耗。第三，特定領域架構可根據應用需求采用低精度數據。例如，在人工智能推理任務中，完全可以用4位、8位或16位整型數代替32位浮點數，提升計算并行能力，減少芯片使用面積(即利用相同的資源，可在相同的時間內進行一次32位加法操作，或進行2次16位加法操作，或進行4次8位加法操作)。第四，特定領域架構可以與特定領域語言(DSL)和專用編程模型相結合，進一步從軟件層面提升軟硬件協同性能。第五，特定領域架構的研發成本和技術壁壘更低，不僅可以避開昂貴的通用架構授權，采用成本更低的成熟半導體工藝，而且更容易構建應用生態，加速產業應用，為我國突破高端芯片、補齊產業鏈、實現產業升級提供難得機遇。
我國擁有全球增長最快的數字產品市場，服務器、存儲、網絡等各個領域的市場需求規模均居全球前兩位。龐大的市場容量為各種創新架構提供了廣闊的實驗、實踐環境。經過幾十年的努力，我國在計算系統關鍵技術、產業鏈布局等方面已具備一定基礎。國產處理器芯片自主化生態體系加速構建，部分產品已進入量產應用，國產現場可編程門陣列(FPGA)同世界領先水平的差距也在快速縮小。操作系統與基礎軟件迎來新一輪繁榮期，國產操作系統水平不斷提升，與國際主流操作系統的技術差距逐步縮小。
此外，近幾年量子計算、光計算、DNA計算等革命性新型計算研究發展迅速，這也是我國打破國外壟斷、實現技術領先的良好機遇。以量子計算為例，我國科學家僅用一年多時間便完成對谷歌公司2019年發布的“懸鈴木”量子芯片的追趕和超越。
近年來，國家出臺一系列支持計算產業發展的政策措施，加快構建算力、算法、數據、應用資源協同的全國一體化大數據中心體系。在京津冀、長三角、粵港澳大灣區等地區建設國家樞紐節點，加快實施“東數西算”工程，提升數據中心跨網絡、跨地域數據交互能力，強化算力統籌和智能調度；推動智能計算中心有序發展，打造智能算力、通用算法和開發平臺一體化的新型智能基礎設施，推進云網協同和算網融合發展。
構建計算產業發展新格局
我們要抓住全球計算技術格局變化的有利時機，從核心技術、產業生態、算力基礎設施建設等方面做好頂層設計和戰略規劃，實現計算產業發展方式轉變和算力供給水平升級。要達成這一戰略目標，需要政府和企業協同合作，把“看得見的手”和“看不見的手”結合起來。
首先，要進一步加大技術創新投入，布局實施重大科技項目，打好關鍵核心技術攻堅戰。發揮我國社會主義制度優勢、新型舉國體制優勢、超大規模市場優勢，打造自主信息技術體系，實現計算產業的自主可控，牢牢把握發展主動權。在具體實施過程中，要落實以企業為主體的國家創新策略，尊重企業市場主體地位，在研發、應用等各個環節為企業提供系統性支持，形成技術創新與應用創新的良性循環。
其次，要構建開放融合的產業生態。當前的國產計算產業較為分散，不利于自主技術創新和自主產業發展。應對產業鏈進行整合重組，推動相應標準的建立及產業鏈的分工，建立開放融合的國產計算產業生態。同時需要注意的是，發展自主計算產業需融入全球體系、參與全球競爭與合作，真正形成以國內循環為主體，國際國內雙循環相互促進的計算產業大格局。
最后，要大力發展算力基礎設施。中國算力總量與美國有一定差距且人均算力差距較大，需進一步加大對算力基礎設施投資，遵循開放標準、普適普惠、集約高效三個公共基礎設施發展原則，提高我國算力供給整體水平。同時，算力基礎設施建設需要考慮未來趨勢，進行科學長遠規劃，在技術上適度超前。在云數據中心、超算中心、大數據中心、智算中心等不同數據中心中，可以適度超前發展前沿的智算中心，加快人工智能計算和算法服務的普及，讓人工智能盡快同傳統經濟相結合，推動生產力升級。
(王恩東 中國工程院院士 高效能服務器和存儲技術國家重點實驗室主任)