【关键词】算力 数字化生产力 转化逻辑

【中图分类号】F49

【文献标识码】A

从狩猎时代到农业时代，人类经历了从打猎技术向耕种技术的跳跃式革命，而后蒸汽機的发明开启了工业化革命，电力的出现催生了电气化革命。伴随着生产力的不断更迭，生产力工具也从“刀耕火种”发展到“铁犁牛耕”。而数字经济时代的到来，信息技术革命也将基于大数据的“5V”特性发展算力，即大量（Volume）、快速（Velocity）、多样（Variety）、准确（Veracity）、价值（Value）。算力是数字经济的底座，《中国数字经济发展研究报告（2023）》显示，2022年我国数字经济规模达到50.2万亿元，同比名义增长10.3%，占GDP比重达到41.5%。在数字经济浪潮下，我国算力产业也正处于由高增长向高质量发展的转型阶段，位居仅次于美国的算力领先国家行列。《2022-2023全球计算力指数评估报告》指出，算力指数平均每提高1点，国家的数字经济和GDP将分别增长3.6‰和1.7‰。然而，正如美国计算机科学家尼葛洛庞帝在《数字化生存》中写到的，“计算，不再只是与计算机有关，它还决定了我们的生存”。当前算力的发展已不再局限于计算机技术，而是集信息计算力、数据存储力、网络运载力于一体的数字化生产力。那么，“如何实现从计算机领域的算力转化为广泛应用至各领域的数字化生产力”成为数字经济时代的重要命题。

为将算力转化为数字化生产力，我国实施了“东数西算”工程，并带动47家上市公司积极投入算力产业，以及在天津、广州、深圳等30座城市建设超级计算中心。但随着算法模型的复杂程度与精度越来越高，互联网与物联网数据量呈现指数级增长，数字技术对算力需求也呈现几何倍数递增，尤其面对在特定场景下的大数据挖掘与多模态训练需求，仅凭借一个中心或者几家企业已经不足以支撑起多模态场景的技术与应用需求，为此，在算力向数字化生产力转化过程中也呈现出算力发展的上游技术支撑动力不足、供需错配、生态薄弱等系列问题。究其根本，这些问题根植于算力技术的关键突破与普惠效率不高。要解决这些问题，则需要从算力技术、产业与生态着手，协同产业链上不同节点的价值主体形成共创关系，实现“技术上突破、生态上开放”，并着力打通“从无到有”“从有到优”“从优到精”三大逻辑堵点。

算力向数字化生产力转化的“从无到有”逻辑：算力技术的单点突破

自1956年达特茅斯会议提出“人工智能”这一概念以来，人工智能的发展可以分为机械智能化、分析智能化、直觉智能化与共情智能化四个阶段。在分析智能化及之后的阶段，算法开始正式通过分析大数据与机器学习的形式发展算力，并实现了由简单的算法驱动转化为大数据驱动。尽管在直觉智能化阶段，我国在算力网络中攻克了视频解析、数据查询、路径规划、图像渲染等部分应用层算力技术，但在资源池化、数据转发、压缩存储、网络功能虚拟化、存算一体、高性能计算应用中间件和算法库开发等基础层算力技术以及芯片设计、芯粒封装等元器件技术方面仍然有待突破，这也极大限制了我国人工智能进入共情智能化阶段，实现人机共生。而相比之下，当前美国在共情智能化阶段已经能够生产同理心要求较高的索菲亚机器人。同时，与传统硬件制造的技术突破逻辑不同，算力技术极难通过“引进—消化—吸收”的二次创新过程实现关键核心技术突破，为此，我国需要发展独特的“从无到有”的算力技术突破逻辑，具体可以体现为通过敏捷响应需求、嵌入国家项目、专注技术攻坚三种策略：

其一，通过敏捷响应需求来启动技术突破。