算力战争.docx
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1、算力战争作者|古月 来源|锦缎(ID:jinduan006)凯文凯利在2015年刊行的必然一书中曾论证:“科技在本质上有所偏好,使得它朝往某种特定方向。”在全球经济周期同戚戚的当下,这个特定方向指向哪里,已成为整个商业科技领域最大的命题。如果从现代商业史上寻找蛛丝马迹,格林斯潘与伍尔德里奇合著的繁荣与衰退似乎能够给出一些指引。这部著作作为对美国经济史的考察与分析,在两位作者看来,将衰退时钟拧向繁荣,为为关键的方法论就是约瑟夫熊彼特提出的“创造性破坏”(creativedestruction):通过大规模的技术与组织创新淘汰旧的技术和生产体系,并建立起新的生产体系。如果更为具体的考察“大规模的技
2、术与组织创新”如何实现,罗伯特戈登所著的美国经济增长的起落一书是个值得参考的文本。作者通过对过去150年经济数据的拟合分析,给出的相应结论大致在于有形之手与无形之手的共同主导在萧条周期背景下,前者会策动最广泛的社会资源资助以先进制造业为核心的基础设施建设,后者通过企业家精神的释放与此形成共振,最终实现新的生产体系的建立,以开启新周期。这既是美国持续繁荣的秘密,也是中国经济起飞的注脚,更是经济发展国别竞争的核心指标。当周期时钟摆动到21世纪20年代,历史又押着相同的韵脚轮回来过。这一次,从宏观视角细致观察,我们得以发现,这个“某种特定方向”正渐渐明朗:人类社会正从电力、互联网流量时代,拐入算力时
3、代之中。01算力即综合国力开篇之处,仍要代入一个在我们此前分析中曾多次出现的案例场景:作为一名司机,你是否设想过这样一个问题在非极端路况下,为何人们摩肩擦踵在一条小巷里,却不至于交通阻塞,而可以有秩序的通过;但在宽阔的马路上,人驾驶车辆,却往往会因一个小事故而拥堵成灾?这其中会有物理体积和行为机制的原因,但更重要的一个原因在于,人个体的算力远大于传统汽车驾驶状态下的计算能力。换言之,拥有更高算力的智能车辆,将会通过智能云计算、边缘计算、仿真沟通等类人手段,通过最优路径解决拥堵问题。而这样的实质,也就是智能汽车与传统汽车最本质的区别:所谓交通拥堵,实质上是算力拥堵。智能汽车只是以算力为底座的智能
4、经济的一个分部。可以预期的是,在其之外,农业、工业与服务业所辖的种种商业形态,在将基于算力重构之后,新的经济周期便将水落石出。理解了这一点,也就理解了算力时代的本质价值:处理信息能力具有指数级强势的智能算力,对绝对弱势传统能源经济的平权赋能。今年3月,由IDC、浪潮信息、清华大学全球产业分析院联合编制的2021-2022全球计算力指数评估报告,初步量化揭示了“算力与国力”的基本关系:报告显示,计算力指数平均每提高1点,数字经济和GDP将分别增长3.5和1.8。该报告同时指出,全球各国算力规模与经济发展水平呈现出显著的正相关关系,算力规模越大,经济发展水平越高;美国和中国的计算力指数分别为77分
5、和70分,同属国别计算力的领跑者,明显领先其他国家的计算力指数。由此我们可以得出一个重要结论,数字经济时代,算力正在成为衡量一个国家综合国力的重要指标。当时当下,算力时代逻辑的逐步呈现,很大程度上是归结于全球在互联网经济时代的基础设施建设即基于云计算与AI等先进生产力的进一步纵深发展,所自然衍生呈现的结果。这层启示,已经完全还原到数字经济的核心价值之中:据云网融合:算力时代的数字信息基础设施一书统计分析显示,云计算与互联网不断融合之下,算力支撑数字经济向纵深发展,使得我国数字经济占GDP比重由2015年的14.2%提升至2020年的38.6%。摸着传统数字经济过河,驶向智能算力经济新周期,正在
6、成为全球主要经济体共同的历史抉择。新一轮国别竞争与产业竞争,已经启动:中国启动“东数西算”战略;美国“核高基”十四五计划;日本出台第2期战略性创新推进计划(SIP);法国出台“人工智能国家战略”新计划;韩国发布“人工智能半导体产业发展战略”在产业竞争维度,“算力+”商业模式,正在成为以互联网经济与高端制造业为代表的先进生产力经济的下一站:“日益优化的高性能计算使得数据价值被充分挖掘并使用,从而推动大规模制造升级为大规模定制、农作物生产开始出现智能预测以及服务领域千人千面的个性化需求日益凸显”02中国的新比较优势从互联网经济拐入智能算力经济,可以预期的是,新一轮大级别创新周期正在开启。基于以下3
7、大比较优势,我们可以笃定,中国产业经济将在这场“算力战争”中大有可为。1)有效需求和有效供给产业竞争,需要知己知彼。2021年,美国的云计算产业规模占据全球总量超44%,增速超过34%;而中国云计算产业规模大概2300亿元,约占全球总量的13%,增速超过30%,位列全球第二大云计算市场。从这组比较数据上看,我们的产业基础仍距美国存在客观差距。但不必过于悲观的是,我国在传统云计算的迭代模式智能云产业的发展势头已经超越美国:2021年中国AI服务器支出规模同比大幅增长44.5%,贡献了上述15个国家AI算力支出增长的近60%。更重要的是,透过智能云产业的迅猛发展,我们得以看到这样一重事实:中国具备
8、智能算力持续爆发的事实基础我们有着全球范围内最具质量的有效需求与有效供给。相关数据显示,全世界在2018年创建、捕获、复制和消耗的数据总量为33ZB(1ZB约相当于1万亿GB),2020年这一数字增长到59 ZB,预计到2025年将达到令人难以想象的175 ZB。其中,中国数据生成速度以超过全球平均3%的速度增长,预计到2025年当年将产生约48ZB,超过美国的约30ZB,成为第一大数据国。事实上,在的影响作用下远程办公、在线教育、网络会议等新的协作模式开始兴起,这使云计算的市场规模快速提升,基础需求也在不断扩容。更为难得的是,我国在智能汽车、智慧交通、智能电网、智慧城市的智能化推动下,AI算
9、力正成为数智化改造升级的新抓手,成为确保中国算力进入高质量发展黄金时代的客观条件。而据赛迪分析院观点,2020年我国通用算力规模为77 EFLOPS(百亿亿元次),AI算力为56.23 EFLOPS,到2025年我国基础算力和AI算力总量将分别超过300 EFLOPS和1800 EFLOPS。而在供给侧,通过在消费互联网时代的长期实践,以阿里云为代表的中国云计算产业链,正从基础算力供应商向智能算力更为有效的供给转变。从近年AI企业核心技术分布看,超过41%的技术集中在大数据和云计算为代表的算力上,这将在各垂直领域加速渗透,使得“中国算力”方案能够成为有效供给。此外,为了响应“碳达峰碳中和”目标
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