《論語》有句話，“治其器必求其用”。經世致用，是中國文化的傳統之一。當前，全球進入了數字化、智能化的新紀元，算力作為數字經濟時代的核心生產力，也帶動算力基礎設施的重要性上升到了新的高度，產業處于高速增長期。工信部的數據顯示，目前，我國算力總規模超180EFLOPS，已經位居全球第二。

大量算力被制造出來，中國各行各業又存在著多元豐富的應用場景，那么問題來了：這些算力資源是否被充分使用了呢？

有數據顯示，目前整體算力利用率不足30%，大量算力仍處于閑置狀態，尤其智算水平還需要進一步提升。

在算力供需矛盾凸顯的同時，其他產業的高質量發展又對算力提出了更高要求。以用促建、建以致用，推進算力高質量發展，才能更好地滿足智能時代千行百業的算力需求，確保算力資源的充分利用。

2023年12月，由清華大學全球產業研究院主辦的“算力高質量發展與應用高端論壇”上，各界人士圍繞算力高質量發展議題展開深入研討。浪潮信息首次從技術視角，提出了“高質量算力”的明確定義，總結了高算效、高能效、可持續、可獲得、可評估五大特征，為算力高質量發展找到了路徑。

理解了“高質量算力”的涵義，算力行業如何走向經世致用，答案也就愈發明晰了。

尋路：算力“致用”的核心矛盾

算力為什么要“致用”？《2022-2023全球計算力指數評估報告》顯示，計算力指數平均每提高1點，國家的數字經濟和GDP將分別增長3.6‰和1.7‰。讓算力充分釋放新質生產力的新動能，將惠及每一家企業和每一個人。

因此，更有必要弄清楚一個問題：算力基礎設施的利用率不高，究竟是什么情況？

對此，浪潮元腦首席技術官張東提出了算力供需矛盾的核心問題——結構化失衡。

張東認為，導致算力整體利用率不高的原因，主要是供需錯位。

一方面，算力需求總量仍在不斷增長，AI專項算力、高性能算力等高端算力的缺口大。另一方面，在實際使用過程中，由于現有供給結構與用戶實際的算力需求不平衡、不匹配，會出現供需錯位的情況，導致大量算力閑置和浪費。

具體來說，不同水平算力的供給結構與實際需求出現錯配，比如通用算力的利用率不高，低端算力供給過剩，而大模型、自動駕駛等AI任務需要的智算算力則供給不足。此外，供給端與需求端之間存在“斷層”，由于配套服務、生態等不完善，導致企業想買但買不到，很多數據中心的算力資源用不起來。

在此次論壇上，清華大學全球產業研究院副院長李東紅教授坦言：“未來一整年的問題，就是怎么避免低水平同質化的算力建設，賦能其他產業的高質量發展。

”致用必先明道。走高質量發展之路，成為中國算力行業解決供需矛盾、優化供給結構、平衡供需關系的必然選擇。

接下來的問題是，如何推進算力高質量發展？

路標：算力行業給出首個答案

2023年10月，工業和信息化部等六部門聯合印發了《算力基礎設施高質量發展行動計劃》，明確了高質量算力的發展方向。

到了落地執行層面，要進一步將宏觀目標拆解成清晰可行的具體方法與路徑。但是，由于參與到算力建設的產學研各方面力量眾多，各領域對“高質量算力”這一新興概念的理解差異大，導致概念紛雜、眾說紛紜，迫切需要一個能夠凝聚產業共識的明確定義。

浪潮信息在本次論壇上，從技術視角對“高質量算力”提出了明確定義：高質量算力采用先進的計算架構，具備高算效、高能效、可持續、可獲得、可評估五大特征。

在張東看來，高質量算力一定是以應用為導向的。“高質量算力”的五大特征也聚焦實用，成為一個破解算力“致用”難題的“五邊形戰士”。具體來說：

第一個指標高算效，解決的是“算力利用率不高”問題。

以往衡量一個算力基礎設施，更關注參數指標，有多少張芯片、多少臺AI服務器、總規模達到多少Flops。而面向應用的高質量算力，在建設時就不能只看理論指標，還要關注應用場景下的實際性能和資源利用率。

在張東看來，高算效是算力供需失衡、算力利用率低等矛盾的破局之道。通過實測性能與資源利用率的雙重提升，可以提高實際性能，避免算力堆砌及大量資源閑置。

第二個指標高能效，解決“算力能耗成本高”的問題。

算力中心是耗電大戶，在雙碳背景下，節能降碳成為算力行業的共同使命和硬性指標。過去幾年，PUE為算力中心畫下了一道“綠線”，但降低PUE，主要著眼于“風火水電”等“運營碳”的減少，在算力全生命周期中，還有一些“隱含碳”的環節，比如從服務器和芯片的設計環節進行優化和減碳。

高能效指標的提出，著眼于算力全生命周期的減碳，用每單位碳排能產生的算力來衡量數據中心的能源利用率，可以綜合減少算力能耗成本。

第三個指標可持續，旨在消除算力供應鏈風險、技術迭代風險、生態封閉風險。

具體來說，要實現供給的可持續，通過完備完整的供應鏈，保證算力的持續供給；技術的可持續，要具有足夠的兼容性，不斷升級迭代；服務的可持續，高質量算力的生態開放，服務分層解耦，可以靈活替換，不用擔心被某一家廠商綁定。

第四個指標可獲得，從便捷性和成本兩個維度，解決一些場景算力不易得到或算力價格貴的問題。

便捷性上，高質量算力應該具有普適性，滿足各種應用場景復雜多樣的算力需求；成本上，高質量算力要具備普惠性，讓千行萬業低成本地使用。

第五個指標可評估，則解決了“沒有度量就不好改進”的問題。

如果沒有一個規范的多元的算力評估體系，容易出現低水平同質化扎堆、技術創新方向和產業規劃不匹配等問題，高質量發展是很難持續的。可評估的高質量算力，可以更好地輔助用戶決策、推動技術創新、明確規劃方向。

可以看到，“高質量算力”五大特征，直面算力致用難題，給出了針對性的答案。首個定義，可以視作算力高質量發展之路上一塊清晰的路標。

邁步：浪潮信息的產業實踐

我們常說行勝于言、質勝于華，不僅要看算力企業怎么說，更要看實際行動。目前看來，浪潮信息做到了。

此次論壇上，浪潮信息不僅首次定義了“高質量算力”，也提出了高質量算力的發展路徑，實打實地推動“高質量算力”落地。

比如針對當前算效問題，浪潮信息提出了以系統設計為核心的技術路徑，圍繞算力的生產、聚合、調度、釋放各個環節，進行全局優化，進一步提升算效。

以浪潮信息“源2.0”大模型的訓練為例，在生產環節，整合高性能部件，打造多元異構的強大算力機組；聚合環節，消除網絡與存儲性能瓶頸，進行集群性能調優，構建高效的算力集群；調度環節，通過上層的調度軟件高效調度，確保平臺穩定運行；釋放環節，提供豐富的框架、工具及算法優化，充分釋放硬件性能。實現千卡集群平均計算峰值效率高達 54%，是業界平均效率的 1.8倍。

在算力能效問題上，浪潮信息也深入到算力全生命周期，從綠色采購、綠色設計、清潔生產、綠色包裝和運輸、綠色運營、回收處理等各個環節，實現全面的碳足跡管理，推進全產業鏈節能減排。

比如設計環節存在“隱含碳”，減碳難度比較高，為此，浪潮信息加大液冷技術創新，業界采用浪潮信息液冷技術的數據中心，相比傳統風冷數據中心大幅節能減排，相當于減少1.54萬噸標準煤消耗，4.1萬噸二氧化碳排放，同時相當于種植231萬棵樹。

此外，針對可持續、可獲得、可評估這三大指標，浪潮信息也積極與產業鏈上下游伙伴協作，為高質量算力鋪平道路。比如，聯合中國開放計算組織OCTC（開放計算標準工作委員會），推動先進技術標準的制定，通過一云多芯、分層解耦，消除單一技術路線依賴，實現算力可持續；推動算力基建化，聯手合作伙伴推動南京、淮海、青田等智算中心的落地，讓算力人人“用得上、用得起”，實現算力可獲得；依托OCTC及中國電子工業標準化技術協會，構建一套面向多元算力的評估規范，全面評估高質量算力各項性能要素，讓算力可評估。

浪潮信息正以實際行動讓“五邊形戰士”邁出的每一步，都扎根在產業土壤中。

加速跑：進入高質量發展的新階段

根據《數字中國建設整體布局規劃》，到2025年，“數字中國建設要取得重要進展”。算力是新興生產要素，算力基礎設施相當于數字中國的底座，所以，在接下來不到兩年的時間中，算力行業必須爭分奪秒地補短板、快提速，完成從“總量擴張”向“結構優化”的轉變。

首個定義與發展路徑的提出，無疑為算力高質量發展按下了加速鍵。

在此基礎上，產學研各方能夠進一步消除認知分歧，凝聚產業共識，消除技術和生態壁壘，集中力量去打造千行百業真正需要的“五邊形戰士”。

把數字中國建在高質量算力的底座上，讓算力與千行萬業無縫接軌，這就是中國算力行業的“經世致用”之道。