本文來自微信公眾號“天翼智庫”，作者/胡緋緋、孫浩。
算力是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的新生產(chǎn)力，是推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心支撐力和驅(qū)動力。由于ChatGPT帶來的人工智能爆發(fā)式增長，擁有巨大參數(shù)量的超大規(guī)模人工智能模型，對智算算力的需求顯著提升，未來算力可能存在巨大的缺口，這使得計(jì)算能力逐漸成為政府及業(yè)界關(guān)注的重要領(lǐng)域。同時(shí)智能算力需求的高速增長，對未來數(shù)據(jù)中心、云計(jì)算等算力基礎(chǔ)設(shè)施也將產(chǎn)生巨大的影響。
人工智能增長驅(qū)動下的全球算力發(fā)展趨勢
全球算力規(guī)模超高速增長，智能算力是主要驅(qū)動因素。據(jù)信通院數(shù)據(jù)，2021年全球智能算力占總算力的38%，達(dá)232EFlops。2025-2030年，全球算力將進(jìn)入高速增長階段，年復(fù)合增長率超過70%，華為預(yù)測2030年智能算力將占總算力規(guī)模的94%。
1.人工智能爆炸式增長造成算力供給與需求的缺口增大
目前人工智能對算力需求增長的速度要快于算力供給增長的速度。據(jù)OpenAI的分析，自2012年以來，最大規(guī)模的人工智能訓(xùn)練中使用的計(jì)算量以3.4個(gè)月的倍增時(shí)間呈指數(shù)增長，相比之下摩爾定律的倍增周期為2年，對算力不斷增長的需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了摩爾定律所帶來的效率提升。未來人工智能將進(jìn)一步推動算力需求爆炸式增長，據(jù)OpenAI推算，GTP-5的參數(shù)量將是GTP-3的100倍，需要的計(jì)算量則是GTP-3的200~400倍。
圖一1 AI高速增長下算力供給與需求的差距在增大
先進(jìn)的人工智能系統(tǒng)越來越依賴于高性能計(jì)算，人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)特別是深度學(xué)習(xí)作為高性能計(jì)算的重要工作負(fù)載持續(xù)增長，高性能計(jì)算市場迅速增長。據(jù)Hypersion Research預(yù)測，2022年全球市場規(guī)模達(dá)到370億美元；2026年將超過520億美元，年復(fù)合增長率10.7%。
2.算力需求爆發(fā)使全球數(shù)據(jù)中心建設(shè)進(jìn)入新的擴(kuò)張周期
Dell'Oro Group于2020年預(yù)測，2020-2025年全球數(shù)據(jù)中心資本支出CAGR為6%；而2023年新發(fā)布的預(yù)測顯示2023-2025年全球數(shù)據(jù)中心資本支出CAGR增至11%。其中，超大規(guī)模云服務(wù)提供商的數(shù)據(jù)中心支出將在未來五年內(nèi)翻一番。
近期，全球頭部云廠商、數(shù)據(jù)中心提供商紛紛發(fā)布規(guī)劃及預(yù)算，加速數(shù)據(jù)中心布局。Facebook預(yù)計(jì)2023年資本支出390億美元，主要投資于服務(wù)器和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施。NTT于2023年宣布計(jì)劃在未來五年內(nèi)向數(shù)據(jù)中心、人工智能和其他“增長領(lǐng)域”投資590億美元，其中至少110億美元將用于擴(kuò)大或升級其數(shù)據(jù)中心。
3.新一代人工智能數(shù)據(jù)中心成為建設(shè)重點(diǎn)
數(shù)據(jù)中心的設(shè)計(jì)建設(shè)模式需適應(yīng)人工智能產(chǎn)生的需求，下一代數(shù)據(jù)中心需要投資人工智能專用硬件，采用新的數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)，主要體現(xiàn)在四個(gè)方面:第一，人工智能數(shù)據(jù)中心通過異構(gòu)計(jì)算突破算力瓶頸，包括CPU、GPU以及專用硬件如ASICs和FPGAs在數(shù)據(jù)中心的綜合部署。第二，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可能需要三倍于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理的功率密度，冷卻是廣泛關(guān)注的主題，液體冷卻和浸泡冷卻可能是發(fā)展趨勢。第三，高速的存儲訪問對于人工智能工作負(fù)載至關(guān)重要，數(shù)據(jù)中心將需要擴(kuò)展其存儲能力來滿足不斷增長的需求。第四，人工智能數(shù)據(jù)中心的效率與其網(wǎng)絡(luò)的性能直接相關(guān)，零丟包、低時(shí)延、高吞吐的智能無損網(wǎng)絡(luò)將成為人工智能數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡(luò)解決方案。值得注意的是，2022年Meta宣布取消或暫停部分正在建設(shè)的數(shù)據(jù)中心，對其11個(gè)正在開發(fā)的項(xiàng)目進(jìn)行重新設(shè)計(jì)，徹底轉(zhuǎn)向人工智能數(shù)據(jù)中心的建設(shè)。
4.高性能計(jì)算云化是大勢所趨
高性能計(jì)算是使用并行工作的強(qiáng)大處理器集群，處理海量多維數(shù)據(jù)集，并以極高的速度解決復(fù)雜問題。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能與高性能計(jì)算技術(shù)融合，高性能計(jì)算應(yīng)用場景更加豐富，高性能算力需求高速增長。高性能計(jì)算集群建設(shè)屬于重資產(chǎn)，建設(shè)成本高、周期長。以云計(jì)算為載體，以高性能計(jì)算服務(wù)為核心的高性能計(jì)算云為利用高性能計(jì)算提供了一種更快捷、可擴(kuò)展且更經(jīng)濟(jì)的方式。Hypersion Research預(yù)測，到2026年高性能計(jì)算云收入將超過110億美元，市場增速將是線下高性能計(jì)算市場規(guī)模的2.5倍，2021年至2026年的年復(fù)合增長率達(dá)17.6%。
華為云、AWS、阿里云等大規(guī)模云服務(wù)提供商提供了高性能計(jì)算云解決方案，如華為云的高性能計(jì)算解決方案為工業(yè)設(shè)計(jì)、生物醫(yī)藥、能源勘探、圖形渲染與異構(gòu)計(jì)算等應(yīng)用場景提供靈活彈性的高性能云服務(wù)器，基于分布式架構(gòu)提供可彈性擴(kuò)展的海量存儲服務(wù)，并提供100G及以上高速計(jì)算網(wǎng)絡(luò)。
全球各區(qū)域市場算力現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢
全球各國算力規(guī)模與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平密切相關(guān)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，算力規(guī)模越大。全球算力目前主要分布在美國、中國、歐洲和日本，占全球總算力規(guī)模的86%（2021年）。
1.美洲算力規(guī)模穩(wěn)居世界第一，政府支持力保長期處于算力領(lǐng)導(dǎo)者的地位
以美國為主的美洲算力發(fā)展一直排在全球第一的位置。根據(jù)信通院數(shù)據(jù)估算，2021年美洲算力總規(guī)模超230EFlops。在超算方面，目前超算TOP500中，美洲有美國、加拿大和巴西三個(gè)國家上榜，超算系統(tǒng)總數(shù)為145個(gè)，算力規(guī)模總和約2.2EFlops，排名全球第一，占比43.64%。
政府的重視及支持是美洲算力領(lǐng)先的主要動力。美國、巴西、加拿大等國都制定了人工智能國家戰(zhàn)略，并建立了完善的促進(jìn)人工智能發(fā)展的組織體制，同時(shí)提供長期大規(guī)模的財(cái)政預(yù)算支持，這將使得美洲未來很長一段時(shí)間內(nèi)，仍能保持全球算力第一的位置。
2.歐盟整合歐洲各國資源統(tǒng)籌發(fā)展，提升歐洲整體算力水平
歐洲的算力大國主要以西歐國家為主，其中德國、英國算力規(guī)模僅次于日本，另外法國、荷蘭、意大利、西班牙、波蘭、瑞士、瑞典也是入圍全球算力規(guī)模前20的國家，但是各國的算力規(guī)模與中、美的差距較大。另外，在超算方面，截至2022年11月，歐盟有17個(gè)國家擁有入圍Top500的超算系統(tǒng)，數(shù)量占到全球的21%，算力規(guī)模占全球的16%。
歐盟在2018年通過聯(lián)合倡議方式成立歐洲高性能計(jì)算聯(lián)合委員會（EuroHPC JU），通過匯集歐盟、歐洲國家和私人合作伙伴的資金和資源，推動歐洲開發(fā)世界一流的超級計(jì)算生態(tài)系統(tǒng)，并負(fù)責(zé)算力資源在歐盟各國間的統(tǒng)籌調(diào)度和分配，并且不斷加大算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和配套關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)的投入力度，以保證歐洲在算力競爭中不會落后。
3.亞太區(qū)各國算力水平差距較大，投資差距是主要原因
亞太區(qū)除中國、日本以外，韓國、印度、新加坡、印尼也進(jìn)入了全球算力規(guī)模排名前20，但整體的算力規(guī)模全球占比不高。在超算方面，韓國、澳大利亞、印度、新加坡等擁有超算系統(tǒng)，算力規(guī)模占全球的3.35%。
東盟各國高度重視人工智能的發(fā)展，新加坡、印尼、越南、菲律賓、馬來西亞、泰國都制定了人工智能國家戰(zhàn)略，但是由于不斷擴(kuò)大的人工智能投資差距，各國的算力水平差距非常大。2019年人工智能投資統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，新加坡人均人工智能投資68美元，泰國、馬來西亞、印度尼西亞、越南和菲律賓的人均投資只有1美元。
4.中東非算力發(fā)展尚處于起步者階段，正努力吸引外來投資
中東非只有沙特?fù)碛?臺超級計(jì)算機(jī)，整體算力水平比較差。各國重視人工智能的發(fā)展，出臺了相關(guān)政策和國家方案，但是由于經(jīng)濟(jì)技術(shù)水平有限，大多寄希望于他國資本來開展投資建設(shè)。
運(yùn)營商海外算力服務(wù)發(fā)展建議
中國算力建設(shè)處于全球領(lǐng)先地位，“東數(shù)西算”工程構(gòu)建的全國“算力一張網(wǎng)”，提供了低成本的隨處可用的算力資源。
運(yùn)營商需積極探索基于自身云網(wǎng)優(yōu)勢、人才優(yōu)勢、技術(shù)優(yōu)勢的海外算力市場服務(wù)策略，通過離岸算力服務(wù)、云算力服務(wù)、本地化算力服務(wù)等多種模式，在全球算力服務(wù)市場獲得一席之地，提升全球化競爭優(yōu)勢。
現(xiàn)階段應(yīng)積極參與“算力賦能”港澳。一方面加速推進(jìn)“粵港澳大灣區(qū)”、自貿(mào)區(qū)算力資源服務(wù)港澳的相關(guān)政策出臺，積極配合推進(jìn)數(shù)據(jù)跨境的相關(guān)政策出臺，助力港澳融入全國算力“一張網(wǎng)”。第二，把握市場機(jī)會，在香港建設(shè)智算中心，提升智能算力供給能力。第三，提升高性能云服務(wù)提供能力，依托天翼云等提供海外智能算力服務(wù)。
同時(shí)，運(yùn)營商還需高度關(guān)注東盟市場的算力需求，積極促進(jìn)東盟作為一個(gè)整體的算力共建共享。引領(lǐng)東盟整合各國資源、協(xié)同發(fā)展，實(shí)現(xiàn)東盟層面算力統(tǒng)籌調(diào)配，提高智算利用效率。依托在亞太區(qū)的網(wǎng)絡(luò)、云服務(wù)、數(shù)據(jù)中心等算力基礎(chǔ)設(shè)施資源，助力提升東盟整體算力水平。
數(shù)據(jù)來源：
1.Hypersion Research，2022
