2月6日拍攝的成都智算中心（無人機照片）。成都智算中心作為國家一體化大數據中心成渝樞紐節點，致力于為企業提供公共AI算力服務，支撐國家戰略任務落地、促進經濟與產業發展融合。圖/新華社

數字經濟時代，算力成為關鍵生產力。

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從整體上看，一線城市和區域核心城市在全國算力建設當中具有明顯優勢。根據賽迪顧問發布的《2021中國城市數字化轉型白皮書》，上海、北京、廣州、深圳、杭州、青島、蘇州、天津、成都和重慶等中心城市的信息基礎設施水平處于領先地位。

隨著大模型的橫空出世，對算力的需求呈指數級增長，算力已成為新型生產力，如何提升算力水平也成為影響人工智能產業發展的關鍵變量。

不過，現階段算力供需矛盾也比較突出。從地域上來看，我國東部地區算力需求旺盛，算力供不應求；西部地區算力需求相對較低，算力供過于求。東西部算力資源難以實現有效對接，西部地區的部分算力資源無法得到有效利用。

對于下大力氣進行算力建設的城市來說，如何在破解上述難題中發揮“領頭羊”作用，至關重要。

明確新建算力設施的投資標準

當前，算力中心建設持續提速。

公開資料顯示，截至2023年2月，我國已投入運營和在建的人工智能計算中心達到23個。有的城市還擁有多座計算中心，例如，上海、南京擁有兩個或兩個以上人工智能計算中心。

不過，算力建設也包括多個方面，如機房設施建設、數據中心建設等。

拿大模型來說，ChatGPT需要用CPU和GPT融合的人工智能超級計算機來訓練，對于GPU的性能和高速互聯帶寬要求特別高。

不過，從目前來看，國內數據中心的設備大多數基于CPU或者一些普通GPU難以滿足大語言模型訓練要求，急需進行升級。

數據中心作為算力基礎設施之一，對算力的提升發揮不可替代的作用，包括數據處理能力、存儲能力、數據傳輸能力等，都扮演著重要的角色。

對于一線城市來說，數據中心建設也面臨土地資源緊張等現實問題，廣州市社會科學院區域發展研究所所長、廣州城市戰略研究院常務副院長覃劍在接受新京報新京智庫采訪時表示，相關城市可以根據數字經濟和算力技術發展階段特征，系統謀劃算力建設，明確新建算力設施的投資規模標準和技術性能要求，著眼長遠在城市國土空間規劃中預留算力設施建設用地。

工業和信息化部新聞發言人、總工程師趙志國此前表示，目前我國算力總規模居全球第二，保持30%左右的年增長率，新增算力設施中智能算力占比過半，成為算力增長的新引擎。

在覃劍看來，對于新建算力，相關城市可以出臺各類數據和計算中心協同發展引導和激勵政策，促進算力設施的數據資源、算力資源、算力平臺和應用場景相互開放。鼓勵算力機構共建開源性平臺和共性技術研發平臺，構建算力創新發展共同體。

值得注意的是，對一線城市來說，各方面資源都比較緊張，資源能源承載不足，數據中心建設需要占用一定的土地資源和建筑空間，建成后算力的形成還需要大量運營、維護和升級成本，算力設備和制冷系統在運行過程中則需要消耗大量的電能，進一步增大城市資源能源消耗壓力。

此外，針對算力建設中存在的耗電量和碳排量的問題，覃劍表示，相關城市需要加快建立健全包括能耗、效率、技術、性能、服務、市場等指標的算力設施綜合評價體系，重點比較不同算力設施的單位空間提供算力、單位能耗提供算力、單位成本提供算力，避免使用單一指標帶來的評價片面性。

新京報新京智庫注意到，國內一些城市也在綠色算力上出臺了相關規劃。

例如，今年4月份，上海市經濟和信息化委員會19日印發《上海市推進算力資源統一調度指導意見》就明確提出，到2025年，新建數據中心綠色算力占比超過10%（不含市電結構中的綠電）；集聚區新建大型數據中心綜合PUE降至1.25以內，綠色低碳等級達到4A級以上。

在新建算力設施頂層設計上，有關部門也表示要加強統籌規劃。

今年7月，工信部信息通信發展司司長謝存在2023中國算力大會新聞發布會上表示，工信部將在接下來做好政策銜接，加強頂層設計；加強技術創新，培育良好生態；建設優質算力網絡，促進應用落地，不斷夯實支撐數字經濟發展的算力基礎。

引導民營企業進行算力投資

隨著大模型應用的快速推進，算力正在快速滲透到各行各業的各個領域，企業對算力的需求也日漸提升。

中國信通院發布的《中國算力發展指數白皮書(2022年)》顯示，美國、英國、德國等國家的人均算力普遍高于10000億次/秒，而我國人均算力約為5500億次/秒，只有高算力國家門檻的一半左右。

對企業來說，如何低成本地獲得算力支持，是目前算力市場亟須解決的突出問題。

如何解決這一問題？在北京市社會科學院副研究員王鵬看來，北京、上海和成都等城市推出的“算力券”可以有效緩解企業算力需求。

王鵬表示，由行業主管部門根據企業實際情況來發行“算力券”，進行一定的優惠補貼，一方面讓企業降低使用算力的成本，緩解企業的算力瓶頸。另外一方面，也能夠讓企業在有限的資金資源情況下更好地使用公共算力資源，真正激發企業的發展動力，將各方面的資源轉化成發展的優勢。

城市的算力建設不僅能更好地服務企業發展，同時，企業也是城市算力建設不可忽視的力量。

今年年初，北京昇騰人工智能計算中心落戶北京門頭溝區，該中心一期算力規模達100P。華為即為參建方。首批簽約北京昇騰人工智能計算中心的企業和科研單位達47家，預計算力使用規模超過248P。

其實，從全國各地智算中心的建設也不難發現同樣的現象，即多數算力中心的建設，背后都有企業的積極參與。尤其是人工智能或數字經濟領域的龍頭企業，往往更是在算力中心的建設發揮著關鍵性作用。

對此，清華大學計算社會科學與國家治理實驗室研究員、廣東數字政府研究院副院長傅建平在接受新京報新京智庫采訪時表示，總體布局方面，我們既要有國家級的大的國家的算力中心，也要有區域性的算力中心，還要有企業級的智能算力平臺。更好地形成企業級、地區級、國家級多層次的新智能算力能力，更好地助力城市算力建設發展。

在建設方面，傅建平建議可以鼓勵和引導民營企業進行智能算力投資和建設，讓更多的資本和社會資源參與到智能算力，更好地推動要素集聚，推動人工智能高質量發展。

今年5月，上海市發展改革委印發《上海市加大力度支持民間投資發展若干政策措施》。其中提出，鼓勵民間資本投資新型基礎設施。延長新型基礎設施項目貼息政策執行期限至2027年底，提供最高1.5個百分點的利息補貼。充分發揮人工智能創新發展專項等引導作用，支持民營企業廣泛參與數據、算力等人工智能基礎設施建設。

除了上海，北京也在積極鼓勵民營科技企業參與算力設施建設，在今年7月召開的2023全球數字經濟大會上，北京經開區組織北京亦莊智能城市研究院，與電信、京東、華為、阿里、曙光、騰訊等算力伙伴，共同舉行了公共智能算力中心啟動和算力調度服務平臺上線發布儀式，率先推出我國首個“算力資源+運營服務+場景應用”一體化建設工程。

覃劍表示，有條件的城市可以建立算力創新應用示范項目和樣板工程，引領算力與實體經濟深度融合發展，打造算力產業創新創業新生態。

“未來發展方面，跟蹤關注前沿算力（量子計算、生物計算、類腦計算、超導計算），積極建設新型算力+算法模式，轉型升級落后算力。”傅建平說。

加強算力高端人才培養

ChatGPT的爆火，不僅帶火了人工智能產業，也讓人工智能人才成為“香餑餑”，招聘平臺的數據顯示，相關領域AIGC中高端人才已成“兵家必爭”。

在算力領域，各市人才的爭奪更是競爭激烈，一場關系行業未來格局的人才爭奪戰已經打響。

一線城市和區域中心城市在科技創新體系建設上相對較完善，有更多的高校、科研機構、創新平臺和企業參與人工智能產業的研發和轉化。

因此，在吸引人才方面相對較強，如何吸引更多的優秀人才涌入人工智能產業領域，形成良好的創新氛圍和競爭機制至關重要。

上海交通大學網絡安全技術研究院院長李建華建議，要加強基礎研究和高端人才培養。《新一代人工智能發展規劃》明確提出，完善人工智能領域學科布局，設立人工智能專業，推動人工智能領域一級學科建設。無論是在人工智能基礎研究和應用開發，還是在人才培養方面，高校和企業之間的產學研合作已成為推動人工智能科技創新和產業發展的重要機制。

“除了發揮大學的作用，為了適應智能經濟條件下創新組織發展的需要。近年來國家和地方政府積極發展以新型研發機構為代表的新型創新組織，打通基礎研究、應用開發和規模生產之間的界限，加速人工智能技術創新和產業化發展的步伐。”李建華說。

在2023世界人工智能大會（WAIC）期間，啟明創投與未盡研究發布《生成式AI State of Generative AI 2023》報告。該報告預測，2024年中國將出現比肩GPT-4的多語言通用大模型。報告還認為，算力目前是最稀缺的資源，但長期來看，人才對人工智能的未來有更大影響。

在王鵬看來，無論是城市的算力中心，包括超算中心、智算中心等建設，都需要多元的人才來支持。

“這些人才，并不是簡單意義上的維護技術人員。很多情況下，還涉及安全問題、隱私問題、計算問題。這些都需要專門的人才。”王鵬說。

因此，王鵬建議，相關科研機構可以加大人才的培養力度，包括培養熟悉行業又懂算法的工程師。

當然，也有專家表示，人工智能產業化應用的發展需要多方面的合作和支持，包括政策、技術、資金、人才、數據、算力等要素。不同的城市有不同的優勢和特色，可以根據自身的發展定位和需求，選擇合適的合作伙伴。

新京報記者 查志遠

編輯 鄭偉彬

校對 盧茜

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