如何认识发展算力的重要意义

[《经济日报》2024年05月29日], 国研网 发布于 2024/5/29


中央经济工作会议提出,“要大力推进新型工业化,发展数字经济,加快推动人工智能发展”。算力是集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的新型生产力,一般可分为通用算力、智能算力和超算算力等。

中央经济工作会议提出,“要大力推进新型工业化,发展数字经济,加快推动人工智能发展”。当前,互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等技术加速创新,日益融入经济社会发展各领域全过程。作为数据处理能力的集中体现,算力已经成为重要的生产力。

算力是集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的新型生产力,一般可分为通用算力、智能算力和超算算力等。人类社会正处于从工业文明迈入数字文明的重要关口,在这一进程中,算力成为数字化、智能化的重要基础,成为推动人类生产生活和社会治理方式变革的重要动力。根据《2022—2023全球计算力指数评估报告》,基于对15个样本国家的研究,计算力指数平均每提高1个点,国家的数字经济和GDP将分别增长3.6‰和1.7‰,预计该趋势还将继续保持。近年来,我国加快构建全国一体化算力网,算力规模快速上升。截至2023年底,我国在用数据中心机架总规模超810万标准机架,算力总规模达每秒230百亿亿次浮点运算。着力夯实算力发展基础,优化算力结构,推动算力资源多元化供给,成为当前和今后一个时期的重要工作。

如何认识和理解发展算力的重要意义?

算力是发展新质生产力的关键力量。新质生产力由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生,是创新起主导作用的先进生产力质态,特点是创新,关键在质优,本质是先进生产力。一方面,科技创新是发展新质生产力的核心要素,算力对赋能科技创新、加快实现科技自立自强发挥着关键作用。在科技创新的前沿领域,大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术的迭代发展都高度依赖算力。从这个意义上讲,算力就是创新力,发展算力能极大加速科学研究和创新的步伐。另一方面,产业是培育和发展新质生产力的重要载体,算力是推进现代化产业体系建设的重要支撑。发展算力,不仅能让数据的要素价值得到充分发掘,发挥丰富应用场景优势,推进数字产业化和产业数字化,培育新产业、新业态、新模式,而且可以赋能传统产业转型升级,有效支撑战略性新兴产业、未来产业发展,全面提高资源配置效率。

算力发展能有效带动投资消费扩容提质。算力主要通过算力基础设施向社会提供服务。算力基础设施是新型信息基础设施的重要组成部分,呈现多元泛在、智能敏捷、安全可靠、绿色低碳等特征,可实现信息的集中计算、存储、传输与应用。缩小与发达国家算力基础设施的差距是我国实现算力追赶超越的重要抓手。据测算,“十四五”时期,大数据中心投资以每年超过20%的速度增长,累计带动各方面投资将超过3万亿元。算力基础设施具有战略性、基础性和先导性作用,将会成为形成经济社会发展新动能的基础网络,促进数字经济提速发展,也会带动形成新的长期经济增长点,对于优化投资结构、以高质量供给创造新需求具有重要的现实意义。同时,算力发展有助于激发消费新需求,推动消费升级。算力正在潜移默化地改变消费方式和生活体验,应用场景十分广泛,能够孕育新的商业模式,形成具有引领性的消费场景,更好满足消费者需求,释放消费潜能。算力发展还加快了传统商业、交通、市政等基础设施数字化智能化改造,使其更好适应消费新业态新模式。

算力成为构筑国家竞争新优势的重要领域。当前,算力已成为全球科技竞争的战略制高点,世界主要国家和头部企业纷纷加码算力赛道,竞相布局。美国作为全球科技创新中心,在算力领域处于优势地位。2015年起,美国开始推行国家战略计算计划(NSCI),在量子计算领域发布《国家量子倡议法案》《美国量子网络战略愿景》《量子网络基础设施法案》等,推动先进计算能力提升。2018年,欧盟发起“欧洲高性能计算共同计划”,旨在建立一个由世界级高性能计算和数据基础设施支撑的欧洲高性能计算以及大数据系统。日本也将先进计算纳入重点支持的高新科技领域。面对激烈的国际竞争,我国算力赶超成为必要之举,必须保持优势,加快发展,不断开辟算力新领域新赛道、抢占未来战略制高点,为新一轮国际竞争储能蓄力。

扎实推进算力基础设施建设,持续推动算力应用落地,可在以下几个方面发力:一是加快全国一体化算力网建设,实现算力资源互通互联,优化算力基础设施布局,提升数据中心互联能力,促进跨网、跨地区、跨企业数据交互,盘活全国算力资源,加快形成规模效应;二是着力构建算力产业链,完善算力综合供给体系,在计算、网络、存储等产业链关键环节加大研发投入,加快核心技术攻关,加速推进新技术、新产品落地应用;三是加强行业算力建设布局,深化算力赋能行业应用,加快推动算力服务能力建设,制定算力服务体系标准,提升算力服务普惠易用水平,构建安全高效的算力服务支撑体系,同时,加强数据资源收集应用,进一步盘活数据资源、挖掘数据价值。

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