“當這個時代到來的時候，銳不可當，萬物肆意生長，塵埃與曙光升騰。江河匯聚成川，無名山丘崛起為峰，天地一時無比開闊。”這是來自《激蕩三十年》里的一段文字。

放在今天，我們的時代充滿了AI的色彩，“天地一時無比開闊”仿佛就在眼前。AI正在引領人類的第四次工業革命，有可能帶來一個完全顛覆的時代。

未來會是什么樣的呢？這個問題的答案取決于我們現在做了什么。對于許多行業和企業，"數字化戰略"早已不是什么新鮮事物，現在需要談論的是“人工智能戰略”。

圍棋看位勢，象棋看攻防。人工智能的大棋局中，如何布局“先手”優勢？

算力“新大陸”

2023 年 12 月份，中央經濟工作會議闡釋了“新質生產力”的概念，新質生產力代表的是一種生產力的躍遷，涉及領域新、技術含量高。這意味著，依靠科技創新驅動的戰略性新興產業和未來產業創新發展，將成為推動構建現代化產業體系的關鍵力量。

數字經濟時代，算力逐漸成為新質生產力的重要基礎動能，是拉動國家經濟增長的核心引擎。《2022-2023全球計算力指數評估報告》顯示，15個重點國家的計算力指數平均每提高1點，國家的數字經濟和GDP將分別增長3.6‰和1.7‰，預計這一趨勢在2023-2026年仍將繼續。

算力作為新興生產要素，能夠對經濟發展的長期增長提供一股強大的推動力。在產業數字化和數字產業化的初期階段，算力資本和算力服務所帶來的高邊際收益率能夠加速實體產業與數字產業的融合，產生更大的效益。并且，產業間的協調發展也將進一步優化算力資本與算力服務在產業中的配置，形成算力與產業間的雙向正循環。對此，清華大學全球產業研究院副院長李東紅表示：“經濟的高質量發展對算力提出更高要求，算力作為新型基礎設施，在支撐數實融合方面發揮了重要作用，將推動已有產業、企業邁上一個新的臺階。”

2023年，AIGC驅動的新一輪AI浪潮對智能算力的需求已經從科研和教學領域，逐步轉向產業應用領域。IDC數據顯示，2022年，中國AI加速服務器市場出貨量排名前五的行業領域分別是互聯網、服務、政府、教育和金融。隨著人工智能技術的不斷應用拓展，不同行業的算力需求結構也將隨之演化。在這樣的情況下，如何有效地管理和使用這些算力資源就顯得尤其重要。

作為計算產業的引領者，浪潮信息近日首次提出“高質量算力 ”的概念——采用先進的計算架構，提供高算效、高能效、可持續、可獲得、可評估的新質生產力，有效推動數字經濟與實體經濟的深度融合，實現經濟社會高質量發展。

需要特別指出的是，“高質量算力”并不等于“高算力”。對此，浪潮元腦首席技術官張東表示：“只有真正符合用戶的性能需要，利用率高、能源效率高、可持續獲得的算力，還要綜合成本低且使用方便，這才可以算得上是高質量算力。”

算力場域里的“五邊形戰士”

2023年10月，工業和信息化部等六部門聯合印發了《算力基礎設施高質量發展行動計劃》，計劃提出了完善算力供給體系、提升算力運載能力、加強存力保障、深化算力在行業應用中的作用、促進綠色低碳算力發展、加強安全保障能力建設等六個主要任務，以推動算力基礎設施的高質量發展。此外，計劃還提出了2025年建立50個智能計算中心等具體指標。在計算力方面，預計到2025年，其規模將超過300EFLOPS，智能算力占比達到35%。

其實早在2018年，浪潮信息就提出了“計算力就是生產力”的理念。高質量算力是浪潮信息繼2020年4月首次提出“智算中心”理念之后，在計算產業的又一次引領。

然而，舊地圖找不到新大陸。高質量算力是一場認知與思維的升級，高算效、高能效、可持續、可獲得、可評估共同構成了高質量算力的五大特征。正是這些特征場域內的攻守與平衡，將高質量算力打造成了在通往數智未來的“五邊形戰士”。

高算效：解決供需矛盾

截止到2022年底，我國算力總規模為180EFLOPS，全球排名第二。然而整體算力利用率卻不足30%，部分算力實際性能不足一成。

實際上，所謂“性能”并非理論上的每秒運算次數，而應該看具體應用場景下的實測性能，比如，單位時間內處理的Token數量、運行時延、模型訓練時間、數據處理質量等指標。

因此，浪潮信息提出應該以系統設計為核心，圍繞生產、聚合、調度、釋放算力四大關鍵環節，全面提升算效。具體來看，可以通過整合高性能部件，打造多元異構的強大算力機組；消除網絡與存儲性能瓶頸，進行集群性能調優；高效調度、斷點續訓，確保平臺長時、穩定運行；通過豐富的框架、工具，及算法優化，加速應用落地。

在追求實測性能與資源利用率的雙重之路上，浪潮信息已經“開跑”。基于“源2.0”開源大模型，浪潮信息組建的千卡集群平均計算峰值效率可達54%，是業界平均效率的1.8倍；斷點續訓自動訓練恢復，故障處理時間小于5分鐘，是業界平均故障恢復時間的1/6。

高能效：平衡能耗與算力輸出

數據中心在提供算力的同時，也面臨著巨大的能耗和環保壓力。目前，我國在用數據中心機架總規模已經超過650萬標準機架，在用數據中心能耗總量達到1300億千瓦時，占全國總用電量的2.7%。

數據中心的能耗主要來自IT設備、供電設備及制冷設備。據統計，2021年，全國數據中心二氧化碳排放量為7830萬噸，而IT設備能耗是數據中心能耗和碳排放的主要來源。以PUE為1.5的數據中心為例，供電、制冷等配套設施能耗僅為IT設備能耗的一半。

目前，業界對于衡量配套設施節能水平的PUE指標關注度較高，但對主設備的能效標準設定、數據中心算力算效能耗比的關注度卻并不高，對IT設備能效也缺少測度、評估和監管機制。

數據中心的綠色低碳是長期任務。算力全生命周期都存在碳排放，評估時還應考慮從采購到回收整個環節的碳足跡影響。也就是說，高能效不等同于PUE，不僅要關注能源、電力消耗，而是每單位碳排能產生的算力。張東透露，浪潮信息通過綠色采購、綠色設計、清潔生產、綠色包裝和運輸、綠色運營和回收處理的算力全生命周期碳足跡管理，使得每萬臺服務器節約的碳排放相當于植樹5萬棵。截至2023年7月，液冷數據中新的碳排放累計相當于植樹231萬棵。

可持續：生態與技術兼容

單一算力已經無法滿足大量的計算和數據處理，從傳統算力生態到人工智能算力生態，高質量算力發展更是依賴于龐大的供應鏈支撐，從芯片研發、算法優化到應用落地，每個環節都需要更為密切的合作，缺一不可。

高質量算力技術既有向“前”兼容，也要布局向“后”持續迭代升級。2023年4月，開放計算標準工作委員會（OCTC）成立，通過開放標準，在不同層次之間通過虛擬化、API等標準化方式對接，實現產業鏈整體標準規范。依托于組織里的產業上下游成員推動算力服務分層解耦，每層均可替代，構建高質量算力生態開放。

可獲得：算力普適普惠

To B端的產業數字化需求對算力需求持續提升。互聯網行業占算力需求39%，是算力需求最大的行業，政府服務、電信、金融等行業應用算力水平處于行業領先水平，教育、制造業等算力需求處于初期，發展潛力空間較大。

在To C端，到2022年底，我國5G網絡用戶超5.6億，算力設備泛在化。移動互聯網接入流量劇增也進一步帶動算力需求，來自工業和信息化部的數據顯示，移動互聯網接入流量從2017年的246億GB增長到2022年的2618億GB，5年增長10倍以上。高清內容、視頻傳播、AR/VR、云游戲等新興應用推動了算力需求大幅增長。

如今，AIGC的快速發展讓算力緊缺問題更加凸顯，同時，算力的應用場景日益復雜多樣化。高質量算力要適應各種應用場景，才能更好地賦能千行百業。此外，算力用戶激增，用戶群正在從大型企業向普羅大眾轉變，當算力真正成為基礎設施，高質量算力就具備了普惠的使用成本，讓算力真正的人人“用得上、用得起”。

可評估：標準與工具結合

當前，算力評估體系通常局限于簡單場景，多聚焦單一維度，對多場景下算力的能效評估缺乏深入研究與重視，無法全面、深入地反映算力應用的實際效能與發展潛力，也就限制了評估體系在指導高效能、多元化算力資源配置中的應用廣度和效果。

目前，OCTC及中電標協正在著手建立相應的規范標準及測試工具，按照AI、云、大數據、虛擬化等場景需求，采集性能關鍵指標，建立多元算力算效評估規范完整、準確的算力評估體系。達到一套標準加一套測評框架輸出多個評測指標的目的，滿足市場對高效、可衡量和可優化的計算力解決方案的評估需求。

現在，新一輪的觀念變革、知識刷新與能力升維已經來臨。我們用大數據、人工智能技術去超越確定性問題、處理不確定性問題。“高質量算力”理念與發展路徑的提出，著力點在于推動算力產業的高質量發展，解決當前算力產業存在的供需矛盾，滿足智能時代的算力需求。

借用最近大熱的電視劇《繁花》里的一句臺詞：只有看到未來，才會有未來。