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1846年1月，料峭寒风中，一行是非纷歧的电码，从纽约发出。

130公里开外，费城的生意员收到了这行代表着股价信息的电报，紧接着熟练地按下操作键，整个用时不到十秒，相比偕行，快了整整半个小时。

时间就是生命，资源市场更是云云，哪怕华尔街巨们需要为此支出10个单词收费25美分的巨额成本。依附着时间带来的巨额差价空间，华尔街巨头们赚得盆满钵满，并自此一举确立了华尔街作为全球资源市场中央的职位。

不只是资源市场的快速跃进，依托电力基础，美国的重工业最先替换轻工业，成为时代生长的主旋律，电气、化学、石油等新兴工业部门站在电力的肩膀之上降生。

一切都在显著了白昭示着一件事——电力，即生产力。

坐在轰轰烈烈的电力工业化车轮之上，五十年后，美国正式取代英国登顶全球*，天下的名目转变，也自此埋下清晰地注脚。

然而，当两百年时间已往，新的时代之问发生了，谁将接棒电力，成为新的生产力？

谜底已经呼之欲出。

先看数据，凭证国际权威机构IDC公布的《2019—2020全球盘算力指数评估讲述》：全球局限内，算力指数平均每提高1个点，数字经济和GDP将划分增进3.3‰和1.8‰。信通院数据则测算，2020年我国算力规模为2亿元，直接动员的经济总产出为1.7万亿，间接动员6.3万亿，换算来看，每在算力市场投入1元，将动员约莫4元的经济产出。

大处着眼，全球算力规模前20的国家中，有17个，都是全球前20的超级经济体。

中观来看，依托于算力的大生长，alpha go打败人类，摘取围棋的桂冠；一个超级APP中天天播出十亿条视频成为可能；基因测序、天文测算、卵白质剖析进入新的生长阶段；半导体、消费电子、互联网、元宇宙，一个又一个产业依附着算力进入繁荣井喷期。

数字经济时代，算力就是生产力，已经毋庸置疑。

不外，算力成为生产力的历程，并没有这么简朴。

01

算力距离生产力，尚有多远

事实上，距离华尔街巨头使用电报传输讯息五十年后，电力才真正得以普及。五十年中，随着交流电手艺的成熟，电力传输历程中的高消耗问题得以解决，廉价、便捷、随时可用且好用的电力这才顺着交流电网进入寻常国民家。

算力同理。算力距离生产力尚有多远的基本，在于算力是否像电力一样，可以做到随取随用且好用？

现在来看，谜底是否认的。

背后的缘故原由主要有三：

*层缘故原由来自资源的漫衍不均。

作为算力的主要承载，数据中央的成本一样平常可以拆分为两部门，建设以及运营。建设成本主要是土建、服务器采购等牢固成本；一样平常来说，西部由于人力成本、土地成本的低廉，在建设成本端，较东部区域具备较大优势。

运营成本，则可以拆分为运维费、治理用度、电费等，运维以及治理用度一样平常仅占运营成本的两成；而电费则可以占有运营成本的五成，甚至更多。

但电费同样存在着严重的器械差异。近几年来，在西部，火电蓬勃的内蒙古，仅需0.5元，风电光伏蓬勃的新疆不到0.4元，水电蓬勃的四川，川藏接壤处的电价更是可以低至0.2元。随着经济的高速生长，大部门东部区域，工业电价已经在0.8-0.9元每度上下浮动，用电荒与高电价之下，部门东部区域甚至一度把数据中央作为高能耗产业而限制其生长。

也是因此，优质的算力资源出现出了在西部的区域性集中。

*层缘故原由则来自供需的不平衡。

与西部具备优质资源形成鲜明对比，天下80%的算力需求都集中在东部区域。这就造成了一个问题：西部空有资源，缺乏需求；而东部需求爆炸，但缺乏优质普惠的算力资源。

为了对接东部的需求与西部的算力，今年2月以来，国家生长改造委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局团结印发文件，在天下八大区域建设算力枢纽节点，并计划了十大国家数据中央集群，促进西部算力支持东部数据运算，东数西算工程正式开启。

不外，不是数据中央建好，就万事大吉。海量数据从东部传送至西部，盘算效果再从西部转回东部，中央首先需要做好应用与算力之间的精准毗邻；其次，对于涣散各处、横跨中国的零星算力，还需要通过在架构、网络层面做好统一协调，将整个算力作为一个整体对外提供服务，算网毗邻算力，解决算力分配不均的需要环节。

第三层缘故原由则在于算力类型的千差万别。

虽然都是算力，但算力泉源上，庞大的义务，需要更高的CPU算力，自动驾驶、数据剖析需要更简朴高效的GPU算力;算力应用上，互联网、制造、科研、农业、天文、金融，差异行业需要差其余算力。互联网行业需要时常应对双十一等流动的高并发，制造需要极端的稳固；农业需要更低的成本；金融需要超高的平安性……这中央的基本问题在于，面临差其余算力与需求，要若何同时知足？

总结来说，只有做好了算力与应用的毗邻适配，让算力加速应用的运行，算力才气真正发生价值，成为真正的生产力。

02

偏向：算力将去往何方

一个不为人知的故事是，在电力生长的初期阶段，现在随处可见的灯泡着实是一个罕有商品。但很快，伶俐的工厂主们发现了一件事，用灯泡照明，那么所有生产力的劳动时间将会被极大提高，夜间劳作，解放生产力，也就成为了可能。

同时，也正是随着灯泡这一超级应用泛起，电力最先在全球局限内风靡，动员了产业甚至生产模式的伟大转变。

正如T型车之于石油，电灯之于电力，算力普及成为生产力的另一个条件，是超级应用的泛起。

那么对于算力来说，超级应用事实是什么？业内的一个共识是：科学盘算（理化生、气象天文等）、工程盘算（CAD、EDA等）、智能盘算（深度学习、自动驾驶等），正是算力成为生产力的超级应用。

好比疫情时代，一个名叫Folding@home的卵白质动力学模拟项目，积累的算力一度突破1 exaflops（每秒100亿亿次浮点运算），并乐成完成了新冠病毒S卵白的*张结构图。自动驾驶领域，原生的Robotaxi算法需要的算力更是高达数百甚至上千T，对算力的需求和高性能硬件的高成本，已然成为自动驾驶落地阶段*的掣肘。

不难发现，这些超级应用，对算力的需求，并不只是简朴的服务器部署就能解决的，而是需要同时解决高密盘算 人工智能 差异领域的专业知识的差异需求。

落到对算力自己的需求上，就需要能够同时做到巨量盘算、多元盘算以及专用盘算。

所谓巨量盘算，主要应对的是现现在机械学习领域最为盛行的大模子趋势。

最典型的应用在于，OpenAI公布的GPT-3模子，其所拥有的参数高达1750亿，使用的*数据集在处置前容量可以到达45TB，训练历程需要355个GPU年的算力（一块GPU运行355年的算力）。但很显然，并不能能真的只用一块显卡跑355年，为了OpenAI的训练，微软直接构建了一个包罗一万块GPU的漫衍式集群，其中单次的训练用度可以高达460万美元。

不外，不是所有企业都像微软财大气粗，可以一掷千金买下一万块显卡，而且具备耐久的巨量运算需求，因此借助于云盘算、智算中央，就成了一个明确的行业趋势。

多元盘算也很好明晰，在差异营业类型当中，对于算法、模子以及芯片、盘算系统的需求着实不尽相同，这就需要算力自己具备多元盘算能力。

气象展望、卵白质结构模拟领域，需要更高的精度，否则就是一次极端天气展望的失误，人类自我认知的误差。电商领域，典型特征是盘算量大、规则多，但盘算自己相对简朴，属于典型的数据麋集型盘算。Alpha go 、人脸识别等典型的AI训练，则对精度要求不高，但需要大量的数据投喂，最终做到以最快的速率*的成本实现规模化部署。金融领域，则不仅需要快速，更需要*的平安。

可以说，多元算力支持，是促进算力在千行百业落地着花的基本保证。

专用盘算同理，理论上，一块CPU可以解决大部门盘算问题，但在现实中，针对庞大运算，需要更多的CPU，出于成本、效率等等缘故原由，自动驾驶，我们选择通用的GPU芯片，谷歌训练alpha GO时会选择自己的TPU芯片，差其余盘算，需要专门的算力。

就好比，在科学领域，算力经常被用于基因测序以及卵白质结构模拟，这也是突破人类对自我认知的*步。一个最基础的生物学知识是，氨基酸组成多肽，多肽差其余空间结构形成卵白质；也就是说解密卵白质，需要对其3D结构举行还原，若是以枚举法测算卵白质结构，那么将消耗10的300次幂的搜索空间。已往五十多年，我们仅剖析了17%的人类卵白质。

然则基于专用算力的加持，算力系统的处置器、内存带宽、网络、运算方式、系统 I/O、存储被周全升级，现在AlphaFold2算法已经可以对出98.5%的人类卵白质结构举行展望，并具备六成的可信度。

也就是说，只有服务好专用的盘算需求，才气做好真正的落地，解决差异场景中的现实问题。

固然，巨量、多元、专用，挑出任何一个，看似都不是什么大问题，但对于现实营业来说，这三个要求，往往不是一个三选一，而是我都要。

03

解法：天下一体化算力服务平台的长路

若何做好需求与算力的毗邻，同时知足巨量、多元、专用的算力需求，让算力突破成为新时代的生产力？

作为算力服务赛道领军企业，曙光智算给出的参考谜底是，将已往多年建设中留下的名贵算力资源，用高速网络统筹毗邻；通过统一的算网中枢，智能判断差异义务需要哪些差其余算力，为无论身处任何位置、任何行业的用户，提供最合适的资源；最后，凭证科学盘算、工程盘算、智能盘算等差其余需求，提供多元、巨量且专用的服务。

将这一套组合拳，拆解来看：

针对算力分配不均、供需不平衡这两大门槛。曙光智算推出了“天下一体化算力服务平台”，*的特点就是在于具备一体化的架构，可以将差异资源池、差异地域的盘算资源汇聚，通过盘算服务总线，知足差异用户的差异需求。

翻译一下，就是搭建了一张电网一样的“算网”。早年你在东部用数据中央，那么哪怕东部电价也贵、地价也贵，你也得把数据中央盖在东部，类似在那里用电，就在旁边盖电厂。

现在，有了“天下一体化算力服务平台”，东部要用算力，但机房着实就盖在低成本的西部。或者更庞大一点的，需要实时反馈的算力放在东部，不着急取用的算力放在西部。整体的算网结构，就像一条特高压线路 错综庞大的电网，把西部源源不停的优质电力，运送到东部。

解决了毗邻问题后，若何让更好的服务超级应用，同样是一门学问。

针对差异需求算力的千差万别，曙光智算选择将差异算力所需的差异芯片、服务器、软件架构所有隐去，以API接口的形式，将其包装成一个打开即用的产物，让用户零门槛的享受算力、算网、算能服务。正犹如我们并不需要知道电力若何在电网中流转，以及中央履历过若干次变频变压，插上插头就能随时用电。

固然，做好产物封装只是*步，究竟只有产物纷歧定能解决所有问题。就像给一个通俗人一把厨神专用厨具，也做不出满汉全席。因此做好算力服务网络，还需要做好产物以及相关的服务。

“天下一体化算力服务平台”的思绪是，连系上下游一同发力，为客户提供包罗手艺培训、营销支持等等一系列的解决偏向。相当于为客户用电网通好了电，还同时附送好了插头，以及使用说明书，提供全流程服务。

但这就够了吗？显然不是。给了用户说明书，也依然会泛起家里突然跳闸、短路，再或者家里有大功率用电需求需要电路刷新，这怎么办？

应对这一层面的需求，曙光智算可以提供尺度化运营、随时响应的一站式服务尚有统一的平台，相当于家里用电出了任何问题，打个电话，供电局就有专门的电工上门服务，提供高质量售后。

基于“天下一体化算力服务平台”低门槛、产物化的算力服务，越来越多的手艺与应用突破逐渐降生：

“天下一体化算力服务平台”自计划到上线以来，短短一年时间里，平台的作业提交量已经突破3000万，用户数目突破10万个。

以时下热门的测序手艺为例，随着全球基因组数据以指数级别飞速增进，天下一体化算力服务平台通过为生命科学领域研究提供全栈算力及云存储基础设施解决方案，以及兼具弹性及个性化的盘算、网络、存储等资源，与高性能、易扩展的数据盘算、存储与网络设施，越来越多的企业与科研机构，得以脱节建设、维护、升级算力中央的烦恼，将精神放在主营营业以及科研之上，卸掉肩负全力奔跑，AI for Science成为课程，人类解密自身获得了最基础的算力支持。

除此之外，通过“天下一体化算力服务平台”提供的对盘算、存储、文件传输等资源适配定制以及原生的底层资源、市场化的运营机制、开放的生态系统以及融合多样的算力供应，菲沙基因纠正了生物学领域一直以来以为黄花菜含有秋水仙碱的误判；安徽省得以在汛期内也能为用户精准气象监测预告；复旦大学类脑科学与手艺研究院完成了860亿神经元类脑盘算，上海交大宇宙学团队则实现了模拟和再现宇宙……

固然，可能也有人会问，为什么会是曙光智算？

谜底也很简朴，由于曙光智算，背后站着的，是来自曙光甚至整其中科院系统这几十年来对算力的探索，以及对应用落地的履历。

当越来越多的企业站在天下一体化算力服务平台的肩膀之上，算力成为生产力的历程，也被按下了加速键。

04

尾声

降低门槛、打造超级应用之后，算力的生长将走向何方？

电力的生长，或许同样是一个可以借鉴的路径。

我们会发现，在昔时，电力从发现到普及，着实历经了足足百年的时光。它的发现往往只是千里之行的*步，无论是手艺蹊径的选择，超级应用的培育，新旧势力的博弈，新事物的拨云见月，是一个漫长又曲折的历程。

但在此之后，电灯的泛起，带来了人们的生产力的提升；电话的泛起，改变了千年来的通讯模式；电机的泛起，再次将人类解放，机械成为主要的生产力泉源；紧接着，电视、电脑、手机、VR、机械人，越来越多的新手艺、新产物在电的基础之上涌现。

算力也是一样，即便我们深知目的地所在，但在这个历程中，也会有无数像巨量运算、多元盘算等等问题跳出来拷问我们：这条路能做好吗？

但与此同时，随着算网的搭建，我们会看到，越来越多的东部算力需求得以缓解；贵州、四川、内蒙古，越来越多的西部区域*秀的资源，在算力的疏导下得以施展更高的效用。经济的生长，新兴职业的降生，都随着算网的搭建成为现实。

算力的发作，则带来了越来越多的行业最先复制互联网、人工智能的事业；微观到基因的排列组合，卵白质的空间结构；宏观到宇宙的组成，天文的展望，那些早年不敢想，做不到的事情，都由于算力而变得可想、可及，转变着我们最一样平常的生涯，与*层的认知。

回到一最先的问题，算力距离生产力尚有多远？只要一直在路上，路就不远。