在雲端計算、大資料等新型技術逐漸落地的過程中,算力已經成為數字經濟縱深發展的重要支撐力量。無論是新基建、工業網際網路,還是正在建設的各種城市大腦,底層都能看到伺服器、高效能運算叢集、人工智慧硬體等基礎及智慧算力的身影。
就像早前的“用電量”、“觸網量”一樣,從某種程度上來說,算力資源的多少已經能夠代表一個國家、產業的經濟發展現狀。
在複雜多變的國際形勢下,中國的算力現狀是什麼樣的?哪個行業的算力使用需求最大、潛力最大?在浪潮資訊聯合國際諮詢機構IDC釋出的一份《2020全球計算力指數評估報告》(以下簡稱:《報告》)中,回答了這些問題。這份全球首個計算力指數的研究成果,歷時一年完成,報告覆蓋中國、美國、日本、德國、英國、法國、澳大利亞、巴西、俄羅斯和南非,從計算能力、計算效率、應用水平和基礎設施支援四個維度對各國計算力水平進行全面評估。
報告的最終印證了我們之前的猜測:計算力與經濟增長緊密相關。報告也進一步量化了計算力與國家GDP之間的關係:計算力指數平均每提高1個點,數字經濟和GDP將分別增長3.3‰和1.8‰。
計算力指數與GDP迴歸分析趨勢
著眼全球算力地圖,美國以75分位列國家計算力指數排名第一,中國獲得66分位列第二。但中國的拉動作用最為顯著,2015-2019年,在樣本國家的AI計算市場支出增長中,有接近50%來自中國。
各國計算力指數及排名
中國和美國是AI算力支出佔總算力支出最高的兩個國家,佔比均超過10%,中國以14.1%的佔比領跑所有樣本國家。另外,報告也指出,全球的AI計算的佔比正逐年提高,從選取的樣本國家來看,AI計算佔整體計算市場的比例從2015年的7%增加到了2019年的12%,預計到2024年將達到23%。
中美兩國在計算效率和應用水平方面仍有差距,但中國的各項指標增速均高於美國,隨著雲端計算、AI、物聯網等新興技術的快速發展和行業滲透,中美兩國的差距將進一步縮小。
中國算力發展不平衡,算力應用效率有待提升
各國計算力指數及子項評分
報告中也反應出了一些值得關注的問題,例如在各國計算力指數及子項評分中,中國計算力指數、計算能力、基礎設施支援等維度雖然都僅次於美國排名第二,但計算效率與應用水平上與日本、德國相比稍顯遜色、基本持平。
對於這樣一個問題,IDC中國助理副總裁周震剛提到,中國作為一個幅員遼闊的大國,這次報告的調研範圍除了覆蓋了中國的東部沿海等經濟發達地區,也覆蓋了一些偏遠內陸。“有些地方的計算力應用水平可能跟南非或者巴西一樣,指數評分是30多的一個水平。這大大拉低了中國整個的算力應用水平指數。”
浪潮資訊副總裁張東指出,這個問題本質上是經濟發展不均衡造成的算力應用分佈不均衡,一方面是區域發展不平衡,另一方面行業發展也不平衡。
“中國不像已開發國家那樣,每個地方都有錢去搞IT。所以,中國真的要讓整個社會數字化轉型往前發展,不能只盯著大企業、大行業這些有足夠錢去投資的行業,哪些大量的中小企業/組織,包括老百姓都應該有享受數字化服務的權利。”張東說。
張東認為,中國算力指數全球第二,但從人均上來看很多IT投入還是不夠。這就需要有政府主導的算力基礎設施,來幫助大家提升IT水平。要像中國去建5G、4G一樣,規劃建設智算中心,從而使行業區域不均衡得到緩解。
新興技術應用與計算力投入呈正相關
中國為什麼能夠在這項計算力調研中脫穎而出?很大原因在於中國在新興技術的應用上已經處於領先地位。
周震剛認為,中國之所以在算力上甩開日本、德國等已開發國家,有兩個核心原因,一是中國作為一個人口大國,每個人對智慧手機、遠端辦公、線上會議等等方面產生的需求,都需要後端算力基礎設施的支援;另一方面,中國移動網際網路的發展,比如移動支付等新場景的應用也是遠高於其他國家。這兩個因素極大催生了中國計算力的蓬勃發展。
各國計算力與新興技術應用水平
報告資料也顯示,新興技術的投入與算力投入相關性極高,算力為新興技術應用提供基礎保障,新興技術的發展進一步推動算力提升,其中物聯網、人工智慧和大資料的相關性最為顯著,新興技術和算力呈現相互拉動效應。
2015-2024年新興技術投入與伺服器市場支出和相關度數值
在這種情況下,對於各個國家後續的發展,《報告》也分別提出了針對性建議:
領跑者國家應聚焦提高計算效率,在擴大資料中心規模的同時提高能效管理水平;
追趕者國家應把重心放在計算能力和新興技術發展程式的匹配上,加大AI計算投入,激發新興應用紅利;
起步者國家應通過應用水平的提高帶動算力提升,使二者形成良性拉動效果。
具體到中國,張東認為,雖然從計算力指數來看,中美在第一陣營,但中國在各個層面,不管是算力能力還是計算效率和應用水平以及基礎設施,跟美國比差距還是很大。“需要我們在各個層面進一步加大投入,核心技術要趕上美國,我們應用的推廣水平也要趕上美國,這樣才能推動中國整個發展。”他表示。
製造業的算力需求被忽視了
在大多數人的潛意識力,金融行業是最先一波受到數字化影響並行動起來的領域,因此這個行業的算力需求也應該高於其他行業。但根據報告調查結果,全球行業計算力水平排名中,金融業雖然位居TOP3,製造業計算力水平卻高於金融成為僅次於網際網路的算力需求大領域。
全球行業計算力指數排名
“我們第一個反應不是這樣,因為在中國買伺服器的第二大行業不是製造業,而是金融。為什麼呢?因為製造業非常分散,它不像大的運營商,大的銀行是集中採購,可以集中發展IT,製造業相對小而散。中國各個行業發展不平衡就造成了很多中小企業的數字化轉型與西方國家相比有著非常大的差距。”張東表示。
該報告指出,製造業毫無疑問全球算力投資第二大行業,也是算力投資最大的傳統行業。得益於全球範圍內的製造業升級,物聯網等新興技術在全球製造行業的應用成熟度穩步提升。以德國、日本為代表的製造業強國聚焦高階製造業,實現差異化競爭;而以中國為代表的製造業大國正在努力推進製造業轉型升級;具有人力或成本優勢和人口紅利的國家則在進一步加速工業程式。
中國及全球企業數字化轉型階段
“製造業升級,計算力先行”,全球製造業的算力投資主要集中在研發、生產、供應鏈管理和服務等環節。與歐美國家相比,中國製造企業的數字化程式仍任重道遠,以工業網際網路為代表的新業態和新模式將為製造業帶來新的發展動能。
IDC預測,2023年65%的全球製造商將在非結構化資料集中的物聯網和機器學習的應用中使用數字孿生技術,節省至少10%的運營開支。
到2021年底,70%的製造企業將進行邊緣計算試驗,提高產品和資產的質量和創新能力。人工智慧將在產品生命週期管理(PLM)和服務生命週期管理(SLM)等方面注入新動能。
自 鈦媒體