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中国东西部共同谋划“第四次工业革命”

中国东西部共同谋划“第四次工业革命”

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最近几天,推特“限流”的新闻引发了巨大的关注和争议。
据悉,限流之后,推特已认证账户、未认证账户、新注册账户每天分别最多可以浏览10000条、1000条、500条推文。
如果把推特类比为微博,这意味着尊贵的会员一天也只能看10000条微博,其中还包括评论在内。站在用户和广告主的角度,这无异于把流量拒之门外。
对此,马斯克给出的理由是:阻止AI公司“偷”取推特用户数据,用于AI训练。
图源:马斯克推特
尽管随后马斯克又声称,限流是为了防沉迷,但不可否认的是,数据,以及由此衍生的算法和算力,正在成为数字经济时代最重要的财富。
上周五(7月5日),我去参加了由雁栖湖研究院主办、雁栖湖文化传播有限公司承办的第五届雁栖湖论坛,论坛请来了中国工程院院士、超算领域专家郑纬民教授。我在现场听了郑教授关于《构建自主可控的数据底座》的演讲,其中也提到:
数据,已成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素。
对我们普通人来说,数据也许只是网购、外卖、打车、扫码付款等各种日常生活产生的“电子碎片”,它凭什么成为新时代的“战略资源”?
这就不得不提2022年2月提出的,与“南水北调”“西气东输”类似的一项国家级工程——东数西算
顾名思义,“东数西算”就是将东部产生的数据,传输到西部地区进行分析和计算。
按照规划,“东数西算”工程将在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏8地启动建设国家算力枢纽节点,并规划了10个国家数据中心集群。
图源:《中国战略新兴产业杂志社》
为什么要大费周章,将数据从东边传到西边,算完了再传回东边?
首先要知道,我们点一单外卖、网购一款产品,每一个基于互联网的行为,都不是简单的点对点行为,而是会产生大量的数据,这些数据都需要一个数据中心来集中处理。
比如BAT,百度云计算的数据中心在山西阳泉,阿里在贵州贵安有一个数据中心,腾讯在全国有8个数据中心;再比如微软的数据中心在海底,谷歌则自全球有36个数据中心。
数据中心服务器机房场景
一个数据中心通常由主机房(包括网络交换机、服务器群、存储器、数据输入、输出配线、通信区和网络监控终端等)、基本工作间(包括办公室、缓冲间、走廊、更衣室等)、辅助房间(包括维修室、仪器室、资料室以及灭火设备、空调设备等)组成,好比一个超大网吧。
数据中心规划场景
建设这个“网吧”,首先需要土地
以中国移动在福州新区滨海新城规划的超大数据中心为例,根据工业和信息化部披露的数据,这个数据中心规划机架数3万架,可容纳24万台服务器,总占地面积为185亩,大约相当于17个标准足球场的大小。
在寸土寸金的东部地区建设这么一个“庞然大物”,仅地皮、修建等这样的基础投资大约就需要30亿元
其次,数据中心耗电巨大。
统计显示,一个数据中心,以6000个机柜算,一年要消耗约6亿度电。
2020年,全国数据中心共耗电2045亿千瓦时,占全社会用电量的2.7%,总能耗突破了2千亿千瓦时。
资料来源:中国数据中心节能技术委员会
而在供需关系上,东部地区因为集中了大量的工业生产,城市用电量本来就高于西部地区,这也是国家发展“西电东送”工程的初衷。如果数据中心都集中在东部,就相当于要“抢占”本就紧张的东部用电,却“浪费”了现成的西部电力。
第三,数据中心喜欢低温环境。
电脑用多了需要散热,数据中心同样如此。为了保证良好的性能,避免机房因过热“宕机”,数据中心的温度需要维持在20ºC - 22ºC的理想区间。
事实上,一个数据中心的能耗中,散热系统的占比高达40%,相当于每发一度电,有四成都用来散热了。
资料来源:前瞻研究院
这一点落到地理位置上就很好理解,平均气温更低的西部地区,更适合建设数据中心。
综上,“东数西算”对东部地区来说,避免了城市用电紧张,也使土地资源更具“性价比”;而对西部地区来说,建设数据中心可以形成产业集群,带动一方经济;对企业来说,“向西”布局降低了算力成本,对国家而言,则降低了能耗调节了区域之间能源和经济的不平衡
可以说,“东数西算”是一个“全赢”的牌面。
那么就有了第二个问题,既然“东数西算”全是优点,为什么直到去年才开始搞?
最大的原因,是“时效性”
华为董事长梁华分享过这样一组数据:全球70亿人,平均每人每天产生的数据高达1.5GB。仅一辆自动驾驶汽车,一天能产生64TB数据。
而像自动驾驶、视频会议这种对网络时延要求较高的“热数据”,以现有的传输能力,还实现不了低时延。
郑纬民教授打了一个形象的比喻,“北京有一个4T容量的数据要传到无锡,在网络不出错情况下需要5天时间,而把它刻成光盘,快递运送大概也就两天。”
因此,目前像天气预报、自动驾驶这样的“热数据”,还得留在东部“就近解决”,只有对时延要求不高的“冷数据”,如后台加工、离线分析、存储备份等数据,才适合转移到西部。
现阶段的“东数西算”,其实叫“东数西存”更贴切。
但正如“西电东送”一开始,中国也不知道自己的特高压技术未来会冠绝全球一样,“东数西算”同样是一个系统性工程,它关注的不止当下,而是未来10年、20年,甚至更久远的将来。
人人都知道,未来是一个数字化的时代,世界经济论坛创始人克劳斯·施瓦布更是将“技术和数字化”带来的变革,称为“第四次工业革命”
发展算力,不是“有没有准备好”的问题,而是“慢之分秒,差之千里”的问题。
中国信通院发布的《中国算力指数发展白皮书(2022)》显示,截至2022年底,中国的算力规模达到了180EFLOPS,仅次于美国,位居世界第二,与GDP排名相当。
但具体到不同类型,中美基础算力在全球市场的份额分别为26%、37%,智能算力分别为28%、45%,超级算力分别为18%、48%
换句话说,错过了机械化、电气化两次工业革命的中国,在第四次工业革命的门口,还应该投入更多政策、资金、技术,提升算力算法水平。
针对目前“东数西算”中存在的远距离传输问题,郑纬民教授也分享了他的看法。
首先就是要持续打造大宽带、高可靠、低时延的网络。
比方说贵州,网络运力已具备面向全国算力使用需求的3ms/10ms/20ms三级时延圈保障能力,从贵安枢纽到成渝地区的时延在6ms以内,到粤港澳地区的时延在10ms左右。
更重要的是算力的“互联互通”
当前,很多数据中心的机器都是异构的,大家的存储芯片不一样、操作系统不一样、编程框架不一样,基于硬件的软件系统也不一样。
“比如我们的天气预报软件,基于太湖之光编的,你编完之后想把这个软核在天河一号装,装不了,要重新编,基本都是10个月的事”(注:神威·太湖之光和天河一号都是我国自主研制的超级计算机)。
这就需要在算力资源感知、算力资源汇聚、算网一体化调度等方面有一个系统化的“标准”,通过统筹协同,让基于不同机器的数据和算力,实现“跨服聊天”。
此外,郑维民教授也提到了“芯片卡脖子”的问题。
随着AIGC的研发和应用,人工智能芯片价格水涨船高,英伟达的A100芯片单价从1万美元的官方价,一路飙到了15万美元/块的市场价,仍然一“芯”难求。
中国目前也有20多家类似生产人工智能芯片的公司,但抛开性能不谈,这些芯片最大的问题是,生态不行——现成的软件,在这个芯片可能无法运行;或者新编的软件,在这个芯片上要进行长时间的训练才能使用。
在数字化时代,做好大模型生态,实现算力的互联互通,这是“东数西算”必须要解决的问题,也是我们正在努力的方向。
2015年,《中国制造2025》提出了“数字化转型”的概念,把“数字产业化”和“产业数字化”提到了政策层面。或许对我们普通人来说,这是两个拗口的名词,但实际上,“数字产业化”就是像ChatGPT一样,以数据、算力、算法为基础,形成数字产业链;而“产业数字化”,则是将传统制造业、重工业等进行数字化改革,让人工智能代替人类,去做更多基础性的工作。
无论是“数字产业化”,还是“产业数字化”,最终都将普惠到每一个普通人身上。


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