毕马威携手联想发布《“普慧”算力开启新计算时代》报告
风起于青萍之末，浪成于微澜之间。由ChatGPT掀起的新一轮人工智能热潮迅速席卷全球。ChatGPT是人工智能沿着“大数据、大模型、大算力”发展道路从量变到质变的爆发点，可以被看作是推动数字经济时代生产力范式变革的标志性产品。人工智能的广泛应用将给人类未来的生产和生活方式带来巨大且深远的影响。
人类目前已经经历了三次科技革命，每次科技革命都是由某种基础性的通用技术（GPTs, General Purpose Technologies)所推动，这些通用技术（例如蒸汽机、电力、ICT技术）被应用到各行各业，进而带动全社会的变革。从GPT（生成式预训练模型）到GPTs（通用技术），人工智能有望作为新的底层通用技术，点燃第四次科技革命！
算力既是支撑AI数据和模型的底层能量，又是数字经济时代新型生产力的主要形式，有望迎来重大发展机遇。7月7日，2023世界人工智能大会（WAIC），毕马威中国携手联想集团重磅发布《“普慧”算力开启新计算时代》（以下简称“报告”）。该报告是毕马威中国和联想集团通过行业调研和专家访谈，持续深入研究后的具体成果。
毕马威中国数字化赋能主管合伙人张庆杰受邀对报告做了主题演讲。他在演讲中对“普慧”算力的概念进行了解析，提出未来算力发展将具备两大特征：“数字经济的基础设施”和“通用人工智能的核心动力”。因此，算力将在两个关键维度上加速发展：普适与智慧，即“普慧”算力。在此基础上，演讲内容还涵盖“普慧”算力行业落地实践，以及“普慧”算力未来发展建议等。
报告共分为六章，分别为顺势：发展背景篇；明义：概念界定篇；有为：大国战略篇；识局：发展评估篇；应变：需求洞察篇；筹谋：趋势展望篇。核心发现包括：
新计算时代来临，算力紧缺亟待解决
新一轮科技创新周期将肇始于底层算力创新，繁荣于AIGC等上层应用爆发，大数据、物联网、人工智能、区块链等数字技术趋向于组合式进化，将释放出巨大的乘数效应。算力是多技术、多领域的交汇点，更是一切创新成果从首次落地到大规模扩散的元动力，算力需求指数式增长的同时，传统计算架构正失去竞争力，一个打破思维定式、充分释放算力“底层动力”价值的新计算时代即将开启。
“普慧”算力概念界定
未来算力发展将具备两大特征：“数字经济的基础设施”和“通用人工智能的核心动力”。因此，算力将在两个关键维度上加速发展：普适(Inclusive)与智慧(Intelligent)。其中“普适”意味着算力将成为人人可得(Affordable)、人人可用(Available)、人人适用(Adaptable)的“3A”型基础资源，是发展数字经济的基础。“智慧”意味着算力将具备自适应(Self-adapting)、自学习(Self-learning)、自进化(Self-evolving)为代表的“3S”智能，是实现通用人工智能广泛应用、推动数字经济迈向更高阶段的必然要求（图1）。
“普适”强调以自然交互的方式提供算力，“智慧”强调以认知驱动的方式提供算力，对于构建“人-机-物”三元融合系统来说，算力的“普适”和“智慧”必然会走向融合，在这一过程中，“绿色”“安全”“可信”等全新特征也将融入“普慧”算力的内涵之中，驱动“人-机-物”更加紧密融合，算力最终将无处不在（图2）。
算力发展国际比较
新一轮科技革命深入发展，国际力量对比深刻调整。算力作为数字经济的基础设施，重要性愈发凸显，算力自主可控和高效利用已成为大国科技竞赛的关键制高点。美、中、欧、日算力产业居于世界前列，特别是在人工智能模型训练算力需求快速增长的背景下，中美算力增速处在全球领先地位（图3）。同时，各国算力发展战略具有以下特征:
美国：强化布局多种前沿算力，力保关键科技领域领导地位
欧洲：发展可持续半导体、高性能计算、安全云，助力数字化转型
日本：重振半导体产业，以应用、绿色为导向发展算力
中国：算力融入新基建版图，“东数西算”织就全国一体化算力网络
当前，中国已初步建立起产业链持续完善，产业创新活跃、市场规模迅速增长、国际竞争力稳步提升的算力产业生态（图4）。
经初步测算，到2025年，中国数据中心、云计算、人工智能市场规模总计将突破2.5万亿元，算力核心产业规模将超过4.4万亿元，关联产业规模可达24万亿元（图5、图6）。
“普慧”算力行业发展评估
本报告通过构建“普慧”算力行业发展评估框架，结合定量分析和定性调研，研判各行业“普慧”算力需求及差异。评估结果有利于算力供给侧积极应对算力需求变化，及时调整市场战略，推动算力产业沿着“普慧”算力的方向持续发展。
在具体评估过程中，各级指标的基础分数主要以2023-2026年IT投入金额的预测增速为关键参考，数据范围覆盖ICT、制造、汽车、医疗、教育、金融六大行业，最后通过对各级指标的加权计算，得出了各行业在“普”和“慧”两大维度上的算力需求潜力综合评分结果（图7）。
通过在象限图横轴反映各行业在“普”维度上的评分，在纵轴反映各行业在“慧”维度上的评分，可将各行业对“普慧”算力的需求分为四类，分别是“普慧双驱型”“智慧拉动型”“发展酝酿型”“普适促进型”（图8）。
普慧双驱型：“普慧”算力需求高地
ICT行业汇集海量数据资源，促进数据要素价值释放过程中亟需“普慧”算力。在数字化转型浪潮中，海量优质的数据资源在ICT行业产生、汇集，又随着ICT赋能传统行业数字化转型的步伐走向流通、共享。随着“数据二十条”落地实施，中国将进一步充分发挥海量数据规模和丰富应用场景优势，激活数据要素潜能，做强做优做大数字经济，围绕释放数据要素价值，ICT行业将产生大量“普慧”算力需求。
制造业数字化场景丰富，“普慧”算力需求分梯队、分阶段、分批次爆发。中国制造业具有产业体系完善、产业链条长、产业集群多等特点，使得制造业数字化场景十分丰富，在数字化转型方面有望充分实现规模经济和范围经济，伴随着系统性产业变革的发生，“5G+工业互联网”“百万企业上云”“两化融合”等将带动智能制造场景全面拓展，制造业正在成为“普慧”算力最大的潜在市场。由于中国智能制造发展具有“龙头先行，中小微跟进”、“先小步慢跑，再大步快跑”、“先单点应用，再逐步推广”的特点，使得算力发展呈现出分梯队、分阶段、分批次爆发的特点，不同主体在不同阶段、不同场景中对算力特征的要求各不相同。
智慧拉动型：“普慧”算力以智取胜
汽车成下一代移动智能计算终端，软件定义汽车的发展趋势要求算力实现智能升级。当前汽车呈现出“电动化、网联化、智能化”三大趋势，有望成为继PC、智能手机之后的下一代移动智能计算终端，预计汽车智能化和汽车产业数字化转型会是“普慧”算力需求爆发的两大主阵地，相关算力需求呈现出较明显的“智慧拉动”特征。在汽车智能化转型方面，预计随着自动驾驶等级和智能汽车渗透率的不断提升，将持续带来对芯片和边缘计算中心等的需求。在汽车产业数字化转型方面，车企生产数字化过程中对算力的场景适配能力提出了更高要求，上升到产业链层面来看，制造端、供应端和消费端的数据和信息亟需横向拉通，算力有望成为产业生态级共建共享的底层资源，亟需更智慧的算力实现多节点、多链条、多组织的精准赋能。
普适促进型：“普慧”算力持续进化
金融回归服务实体经济本质，“场景+金融”要求接入广泛且灵活的安全算力。金融机构正积极将金融服务嵌入到个人和企业用户的多元场景之中，为客户提供全时段、全方位的敏捷响应服务，数字金融服务加速转向“场景+金融”模式，这就要求算力供给侧提供泛在的接入能力，实现算力的多节点部署。此外，由于金融业在经济系统中的特殊地位，其发展也一直是转型与监管并重，在IT架构、网络基础、数据存储和管理等方面存在着严格的行业标准，金融数据安全、用户隐私保护等拉高了算力服务尤其是安全类算力服务的需求潜力。
发展酝酿型：“普慧”算力后劲十足
教育、医疗的算力需求来自普罗大众，“普慧”算力降本后有望迎来爆发。近年来中国一直积极推动教育、医疗信息化工作，保障每个公民都能够平等地享有教育、医疗等领域的资源，有望带来巨大的普慧算力需求，并能真正让算力实现人人可得、人人可用、人人适用。由于算力使用门槛较高、公共型算力设施建设尚不完善等问题，中国教育、医疗领域的算力终端用户大多还没能接触到算力的有效服务，普慧算力需求潜力还在酝酿阶段，预计未来一段时间内算力在这两大行业的落地以降低成本、提高普及率为主要目标。
“普慧”算力发展趋势展望
预测未来最好的方式就是创造未来。“普慧”算力未来的产业实践将扎根于数字经济、人工智能大模型等提供的发展土壤。与此同时，驱动“普慧”算力前行的双轮上，一边是安全，一边是发展，只有统筹安全与发展，以政府、企业、科研机构等多方力量，坚持走高质量发展道路，落实各项具体举措，才能真正以“普慧”算力开启新计算时代。
“普慧”算力助力数据红利释放，中国数字经济体量有望破百万亿
中国网民数量、数据资源、数字化应用场景全球领先，14亿人口所产生的数据资源将支持中国数字经济发挥规模经济、范围经济和网络经济优势。“普慧”算力作为数字经济的基础设施，可以强有力地推动跨层级、跨地域、跨部门数据汇聚融合、共享交换和开发应用，提升数据要素的整体流通效能和经济社会价值。数据+“普慧”算力的双向驱动，将充分盘活数据资产，充分释放“数据红利”，为中国数字经济的未来发展提供坚实底座。据预测，到2030年，中国的数字经济体量有望突破百万亿元。
“普慧”算力推动大小模型协同进化，通用人工智能将真正走向落地
在通用人工智能方面，AI大小模型协同进化是未来发展方向，“普慧”算力作为通用人工智能的核心动力，既是科技公司搭建AI模型的“卖铲人”，又是检验算力公司创新能力、制造能力的“试金石”，更是推动中国迈向科技强国的“加速器”。
中国是世界人工智能重要领军国家之一，各级政府、科研机构、企业等都在积极推动AI大模型发展。数据、算法、算力三大核心要素是各类大模型竞争焦点。公开资料显示，目前在追赶GPT3.5的中国团队约有10个，能够拥有或持续获取算力将是决定未来竞争格局的关键，对比当前国际头部大模型团队动辄拥有上万张H100（约10万A100）显卡的算力规模来看，中国人工智能公司仍面临很多挑战。
数据安全、算法伦理、算力支撑是“普慧”算力落地的有力保障
数据安全已上升至国家立法层面。推动算力发展过程中，数据流动和安全发展的矛盾将逐渐显现，必须严守数据安全防线，规避数据泄露、数据贩卖、数据滥用等风险。
算法伦理规范问题不可忽视。AI缺乏“可解释性”带来的“不可信”，正在阻碍AI大规模应用，也是算力发展必须克服的难关。中国正在以算法安全可信、高质量、创新性发展为导向，建立健全算法安全治理机制，构建完善算法安全监管体系，推进算法自主创新。
算力安全战略地位将进一步提高。对比数据安全、算法安全来看，未来中国算力安全的战略地位有机会且有必要进一步提升。保障算力安全需要国家从顶层设计发力，推动各界共同努力，以核心技术自主创新为牵引，加快高端芯片、核心算法等技术的研发突破，通过产学研联合攻关增强算力产业链供应链的稳定可控性，让算力的自主可控水平不断提升。
“普慧”算力发展任重道远，绿色化、场景化、市场化三措并举
算力规模化需兼顾绿色低碳，亟需加强绿电、水冷等技术创新。算力作为新型生产力的内涵随着数字经济发展正不断扩大，算力规模化不单单是提升算力的总量，还要兼顾绿色低碳发展、经济效益提升、供需结构优化等多重因素。实现数据中心节能减排的主要思路包括提高绿色能源使用占比、采用创新型制冷技术降低数据中心散热过程中的能耗、综合管理IT设备提高算力利用效率等。
算力场景化面临知识壁垒，亟需业务、数据、算力高效联动。算力要落地到具体场景中才能真正转化为生产力，而行业愈是细分、业务愈是复杂，算力场景化落地面临的“知识壁垒”就越高。随着各行业全要素、全流程、全场景迈向数字化和智能化，数据架构和业务架构将不断向更强大的算力平台上迁移，实现“业务、数据、算力”之间的高效联动，是保证算力资源按需匹配、精准赋能的必要前提。
算力市场化仍需加强，亟需多方共同推动算力统一交易。当前算力需求高速增长确定性高，算力供给规模相对有限，通过市场化交易可以大幅提升算力资源配置效率，是破解算力供需矛盾，推动算力产业生态进入正向循环的关键。各方仍在积极探索算力商业模式，亟需解决算力归属复杂、难以度量定价、区域发展不平衡等问题。
我们希望本报告可以为产业界发展“普慧”算力带来有益参考，锚定机遇，化解挑战。
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