李正茂指出，全球主要國家均在積極加大算力建設的投入，激活數(shù)據(jù)要素，驅(qū)動經(jīng)濟社會數(shù)字化轉(zhuǎn)型。“過去更加看重各國GDP的規(guī)模，認為是國家經(jīng)濟實力的一個典型指標;如今我們看到國與國之間的競爭優(yōu)勢更要看算力規(guī)模，算力規(guī)模已經(jīng)成為國家之間競爭實力一個新的指標。”
李正茂指出，中國算力產(chǎn)業(yè)在全球市場占比達到20%，計算能力位居全球第二位。算力應用正在向互聯(lián)網(wǎng)、制造、教育等領域拓展，其中應用場景豐富的制造業(yè)對算力需求有較大的提升潛力，但是在總體計算效率、數(shù)據(jù)中心軟件和服務等方面，中國還存在較大的差距，正在從高速增長期走向高質(zhì)量發(fā)展期的新階段。下一步如何提高計算效率，降低能耗，讓算力可以像水和電一樣便捷地提供給千行百業(yè)，已經(jīng)成為算力應用的關鍵。
算力產(chǎn)業(yè)存在三大發(fā)展趨勢：
第一個趨勢是算力互聯(lián)網(wǎng)。多元利用場景需要多樣性算力的支撐，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心提供的通用算力已無法滿足大模型訓練、科學計算、自然語言處理、視頻渲染等超強計算性應用的需要，需要云計算持續(xù)提升納管能力，發(fā)展多樣性算力資源池，如高性能計算平臺，GPU云主機，智算平臺，乃至量子計算平臺等。同時東數(shù)西算的場景多樣性數(shù)據(jù)，也要求云計算滿足不同業(yè)務訴求的多樣化計算架構。例如GPU、APU、NPU融合架構，計算平臺通過云的方式，統(tǒng)一接入多樣性算力資源，結合軟硬件協(xié)同和融匯創(chuàng)新，釋放多元化算力。
第二個趨勢是算力一體化。在邊緣計算、大模型計算等關鍵場景的需求下，不僅要提供算力一體化感知、接入、匯聚、調(diào)動，還需要在數(shù)據(jù)層面提供一體化的數(shù)據(jù)處理能力，多元化、可組裝、易操作的優(yōu)質(zhì)云能力供給。以大模型訓練為例，在數(shù)據(jù)處理層面，模型訓練涉及PB級的存儲數(shù)據(jù)級，而且數(shù)據(jù)類型各異，需要云計算平臺提供可靠的存儲方案，實現(xiàn)復雜數(shù)據(jù)的一體化調(diào)度和處理，構建新型的數(shù)據(jù)架構。以云原生為底座，優(yōu)化數(shù)據(jù)設計、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)消費、數(shù)據(jù)治理的能力，充分挖掘數(shù)據(jù)的價值。
第三個趨勢是算力網(wǎng)絡化。算力不是單點存在的，需要基于強勁有力的寬帶網(wǎng)絡，從而提高效率。我國東數(shù)西算工程，通過引導東部地區(qū)計算需求向西部轉(zhuǎn)移，提高計算效率，實現(xiàn)集約化、綠色化發(fā)展。東西部的全光網(wǎng)高速公路助力數(shù)據(jù)高效能，為實現(xiàn)東數(shù)西存、東數(shù)西訓、東數(shù)西遷等應用場景提供了堅實的基礎。國家樞紐節(jié)點之間，節(jié)點區(qū)域內(nèi)集群和主要城市間的數(shù)據(jù)中心直連網(wǎng)絡，進一步促進了算力的網(wǎng)絡化。
人工智能領域同樣依賴寬帶網(wǎng)絡的支撐賦能，大模型的分布式并行計算策略使得多芯片、多節(jié)點之間的數(shù)據(jù)同步需求巨大，帶來額外通訊的損耗，導致通訊等待、資源利用率低等問題。所以網(wǎng)絡寬帶也成為算力的瓶頸，因此構建大寬帶，高利用率，無損的高性能網(wǎng)絡至關重要，這也是電信運營商下一步重點要做的工作。
