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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