前言：

算力正取代電力，成為新基建的核心。因為算力是數字經濟時代的基礎設施，是新的生產力。在新基建和5G、云、AI和IoT的大技術趨勢下，多元算力將迎來爆發。

新基建的背后需要算力作支撐

算力支撐著從VR/AR到自動駕駛，從人工智能到工業互聯網。因為有了更強的算力，智慧工廠、智慧農場、智慧交通、智慧醫療等領域中，不斷從理想變為現實，并由此帶來更高的效率和更高的產出。

因為算力對經濟的這種強大驅動力，全世界正掀起一場大規模的新基建。在中國，新基建更是已上升至國家的發展大戰略。

從5G、特高壓、高鐵、充電樁，到AI、大數據中心、工業互聯網等七大領域，背后都需要算力作支撐。

今天，中國經濟實力最強的北上廣深等大城市都在全力比拼一個新的指標——計算力。因為在數字經濟時代，這個指標將決定它們在未來城市大戰中的生死。

未來，隨著新基建的大規模落地，算力的提升將為各行各業帶來質的飛躍，并筑起中國數字經濟的新底座。

而多元化的格局，也為全人類提供了一種更安全的計算，同時避免對某種單一計算架構的過度依賴。

早在2018年5月，中央國家機關關于服務器的采購技術標準征求意見中，已在原有服務器類別的基礎上增設了“國產芯片服務器”這一類別，堅持走自主創新的國產化發展道路。

數字經濟也需要新型“鋼筋水泥”

“算力基礎設施”這一新型的“鋼筋水泥”，也并非只是中國的新基建所需，推進國產化的也并非只有中國。

整體來看，世界上主要經濟體通過國家戰略來搶占未來數字經濟產業鏈的制高點，加快數字化發展，建設數字國家已經成為全球共識。IDC預測，到2023年數字經濟產值將占到全球GDP的62%，全球進入數字經濟時代。

面對巨大的市場蛋糕，所有致力于推進全球數字化的企業無疑都有機會分享，而類似華為這樣具備強大算力基礎建設能力和生態構建能力的企業，無疑有望獲得更大的份額。

具體到國內市場，目前華為已實現了新基建中通信網絡基礎設施、新技術基礎設施、算力基礎設施的全覆蓋。

多元算力是剛需和驅動

面向未來的場景，往往離不開海量數據的處理、存儲和云化，對如今的IT基礎架構和計算能力提出了不同程度的挑戰和要求。

IDC預測在數字智能創新階段，數字化普及率上升到新的高度，應用規模將從百萬級上升到千萬級，連接數上升到百億級，人工智能將成為基礎能力。

這一階段的顯著特點使傳統單一架構難以滿足要求，對計算平臺提出了新的挑戰，驅動計算架構向多樣性發展。

隨著5G商業化進程加速、流量持續增長，云計算和邊緣計算需求會繼續增加，從行業趨勢和應用需求看，多樣性計算時代正在到來。

源于多種數據類型和場景驅使計算架構的優化，多種計算架構的組合是實現最優性能計算的必然選擇。

其中，邊緣側需要AI算力，數據中心側要處理和存儲海量數據，需要高并發、高性能，特別是高吞吐的算力。

計算產業進入架構創新的黃金時代

新計算產業天然具備滿足移動類、數據類業務發展的優勢，加速云服務廠商從單一計算架構向多元化計算架構轉變。

5G和物聯網技術結合所產生的乘數效應，端-邊-云的有效協同和生態構建，也會推動整個云計算產業的迭代升級，云計算廠商未來的戰略布局將著眼于如何提升“端-邊-云”的協同競爭力和生態構建。

可以看到，在從數據中心走向邊緣，從單一架構走向多種架構的同時，計算產業的創新需求勢必造就計算產業創新的黃金期。

新基建的發展離不開云計算，而提供算力是云計算的重要內容，積極提供強大的算力，大數據與算力二者共同構成面向數字經濟時代的核心能力和數據智能處理能力的企業，更能為新基建提供強大的支撐。

數據、算力、算法是驅動AI發展的三大核心動力，而數據更是算力和算法的基礎。有了足夠多、足夠好的數據，AI才能學會像人一樣去感知、思考和決策，更好地為人類服務。

百度預計到2030年，百度智能云服務器臺數超過500萬臺，以更好地滿足各行各業產業智能化升級中對高性能計算的需求，經市場測算，相當于3000億投資。

今年4月，在2020浪潮云數據中心合作伙伴大會上，浪潮率先提出推進人工智能、云計算和大數據的融合發展，全力發展面向智慧時代的“智算中心”。

今年9月，華為向業界開放鯤鵬全棧，加速產業創新。具體來看，針對硬件開放創新升級，華為發布鯤鵬主板開放2．0，以基礎板+擴展板+BIOS/BMC開放的新模式，使能伙伴差異化創新。

云計算運營商將走向多態

現在，運營商一般指運營網絡的電信運營商，但已經出現了運營和提供給算力的云服務商和數據中心服務商等。

隨著云計算的發展，可能還會發展出邊緣計算服務商、算力批發商、算力零售商、算力優化服務商等。

另外，新基建下除了網絡運營商和算力運營商，也可能會發展出AI運營商、區塊鏈運營商和工業互聯網運營商等。

再往上就是終端，比如現在最熱的智能汽車、智能裝備、智能醫療，這些都是基于新基建，包括依靠數據的分析、獲取，算力提升所帶來的數據的附加值的領域。

具備多樣性算力更有望勝出

芯片是構建各類計算產品、使能上層軟件和應用的底座，也是全產業鏈可持續創新和發展的驅動力。

所以，算力的需求也在某種程度上也可以等同于芯片的需求，因為多樣化算力需要多樣化的芯片。

大數據、AI、高性能計算等新興技術的發展，催生了海量數據，加上高并發、低時延、重負載、彈性擴展的業務訴求與日俱增，加速應用走向分布式，算力也趨于異構。

從調度來看，應用性能難以隨著規模而線性增長，而管理成本卻隨著系統規模倍增，應用在多樣性算力資源池之間共享資源十分困難。

從應用來看，有狀態應用的數據處理復雜，會制約并行性能，融合分布式應用的并行邏輯更是復雜。

結尾：從數據中心到計算中心

目前在先進的大規模數據中心中，服務器成本占比持續提升。每年AI算力需求增長超過了10倍。預計到2025年，AI算力將會占據數據中心算力的80%以上。

為充分發掘數據的價值，以前更多的是存、未來更重要的是算，數據中心正逐步演變為計算中心。

同時，端和邊算力的巨大優勢將牽引生態的發展，進而驅動中心側計算架構的創新。5G的高帶寬、低時延，將驅動移動應用走向云化，比如游戲、VR，渲染在云上、交互在端側。
責編AJX