數字經濟時代 區域如何抓準“算力”發展先機？
當前，數字經濟進入新發展階段，算力成爲核心資源之一。以數據中心、超級計算中心、智能計算中心等爲代表的算力基礎設施也繼而成爲新基建中的“地基”，國家各部委在佈局推動上不遺餘力，近年來從標準、規劃以及鼓勵扶持措施等方面提出多項相關政策。
近日“東數西算”工程的發佈，再次將算力基礎設施的重要性推向新高地，掀起新一輪的建設高潮。然而，什麼樣的建設方向和建設路徑能真正助力產業升級、推動區域經濟發展？亟待社會共識。
在近日舉行的2021算力中心健康發展研討會上，專家紛紛表示，在萬物互聯時代，算力越來越熱，區域在建設算力中心時要保持清醒，要通過應用場景去佈局算力基礎設施建設，讓算力資源真正使用起來。
理清算力概念 明確應用邊界
有數據表明，算力指數平均每提高1點，數字經濟和GDP將分別增長3.3‰和1.8‰。因此，算力正成爲我國在新發展格局下衡量經濟狀況的“晴雨表”，以技術邏輯、應用邏輯、市場邏輯等共同構成的算力經濟也同步被推向風口，成爲關乎國計民生的重要概念。
據記者瞭解，算力代表了對數字化信息處理能力的強弱，但不同類型的算力，會存在較大的差別，以智能計算和超級計算爲例，二者在計量單位、計算精度及應用場景上有很大差異，如不釐清兩者之間的差異，很容易落入誤區。
“目前業界用於衡量超級計算採用的是‘雙精度浮點運算能力’（64位），而智能計算的衡量精度則是單精度（32位）、半精度（16位）、及整型運算（INT8、INT4）。”中國科學院計算技術研究所研究員張雲泉指出，由於算力概念的混淆，導致部分區域建設方向和建設需求錯位，而混淆傳統超級計算與智能計算可能會導致用戶或地方政府錯誤決策――本意是建設強大的、面向多應用的計算集羣，最後卻建成了只適宜部分人工智能應用的機器。
對於當下處在風口的人工智能而言，目前主流的八個應用場景分別爲圖像分類、輕量對象檢測、重量對象檢測、循環翻譯、非循環翻譯、NLP（自然語言處理）、推薦機制、強化學習。這些場景對於算力精度的要求也有區分，如強化學習場景需要較高精度的算力支撐，而圖像分類場景則對算力精度沒有過高的要求。
中國科學院數學與系統科學研究院張林波表示：“應各自發揮特長，做適合自己的事情。科學計算和人工智能，既要有各自擅長的，也應實現互補。有的應用適合超算，有的應用適合智算，有的適合兩者結合。最重要的是看應用需要什麼樣的算力，對應的就發展什麼樣的計算機。”
當前，總體算力的數值成爲大多數區域在算力基礎設施建設時考量的重要技術指標。但在忽視算力應用的前提下，簡單考量總體算力的數值高低則會落入數字陷阱。
國家對地觀測科學數據中心王建指出，算力基礎設施的建設往往是大型項目，投入動輒過億。因此，算力效益就需要納入考量範圍，不能只依據紙面數據盲目投建，忽略市場邏輯。
“建設人工智能計算中心，爲用戶提供算力是很重要，但建設之前想明白應用需求更加重要。”中國工程院院士鄭緯民認爲，如果不想好應用場景，地方盲目建設人工智能計算中心，結果就是“來的快，去的也快”，設備建好以後很容易被閒置。
因此他建議，智算中心的建設不僅僅包括基礎設施建設投入，還包括後期軟件、應用、人才投入。應該着重考察算力單價，避免花冤枉錢。另一方面，制定業界權威的算力定價標準也是避免同等算力產品差價過於懸殊的有效途徑。
2020年，國家發改委明確新型基礎設施範圍，提出建設以數據中心、超級計算中心、智能計算中心爲代表的算力基礎設施。在此背景下，各區域積極響應政策，爭先加大對算力基礎設施的建設佈局，以期帶動區域經濟及產業結構的快速迭代發展。
與會專家認爲，當下我國算力基礎設施的建設需要加強統籌引導，根據區域產業需要，定向建立算力中心，以保證算力資源健康、可持續地發展。
“當前，超算中心的算力衡量標準已經相對明確。但智能計算中心，還需要一個新的標尺來引導行業走上健康發展的道路。”張雲泉表示，AI產業發展需要制定一把可以度量的“尺子”。
“不同領域有不同的要求，適合產業應用的纔是最好的。”北京應用物理與計算數學研究所研究員袁國興指出，採用標準程序計算來選擇對應的智算中心是捷徑。只有形成業界普遍認可的統一標準，做好頂層設計才能促進算力產業轉型升級，良性發展。
還有專家指出，從國家發展來看，算力基礎設施的建設不是根本目的，真正把算力變爲可流動的生產力資源纔是重中之重。