圖片｜Photo by introserv

?自象限原創(chuàng)

作者｜程心、羅輯

編輯｜云天明

“過去一年我國數字經濟規(guī)模突破50萬億,占GDP比重提升至41.5%,超過我們經濟比重的四成。數字經濟正在成為時代的重要增量之一?！?/p>

6月20日，在《時代的增量》系列主題沙龍中，多位行業(yè)內人士圍繞著我國當下數字經濟呈現出的爆發(fā)趨勢進行了不同層面的探討。

2023年，數字經濟迎來了“新奇點”。

“以前談數字經濟、數字化會覺得很空泛，現在上至領導下至員工，都在討論企業(yè)數字化、產業(yè)數字化的具體有效的方法，數字化趨勢儼然已經成為了一個共識?！蹦炒笮推髽I(yè)中層告訴「自象限」。

數字化成為共識，核心來自于國家政策的積極拉動。今年2月底，中共中央、國務院出臺的《數字中國建設整體布局規(guī)劃》，《規(guī)劃》指出，建設數字中國是數字時代推進中國式現代化的重要引擎，是構筑國家競爭新優(yōu)勢的有力支撐。

對比全球經濟趨勢來看，當前全球數字經濟的規(guī)模已經達到了38.1萬億美元，美國占了40%，美國的數字經濟規(guī)模是15.3萬億美元，占GDP比重是21.6%。中國位居第二。預計2025年中國的數字經濟總量會突破60萬億元，占整個GDP的45%，到2030年，中國的數字經濟規(guī)?？赡軐⒊^美國成為全球第一。

同時，我國數據總量正在以50%的速度增長，預計到2025年將占全球的27%；同時受智能化時代到來的驅動，人工智能、物聯(lián)網、語音識別、視覺識別的數據種類和數量將會迎來一個“數據大爆炸”的時代。

數字經濟的大規(guī)模爆發(fā)，既是企業(yè)數字化的一個新開始，也是基礎建設的一個階段性的里程碑。這不禁讓人上下求索，數字經濟在支撐中國GDP，誰在支撐數字經濟？

要想富，先修路

答案是算力。

“在算力上每投入1%能帶來的價值，數字經濟可以提升千分之3.3，GDP增長千分之1.8。全球各個國家算力規(guī)模和它GDP的關系中可以看到，排前四的，只要算力規(guī)模比較大，GDP比較大，包括美國、德國、日本和中國，說明算力的投入能夠獲得巨大的回報?！?/p>

▲ 中興通訊副總裁、服務器存儲產品線總經理郭樹波

中興通訊副總裁、服務器存儲產品線總經理郭樹波針對當下數字經濟呈現的爆發(fā)式增長，認為GDP發(fā)展的背后，需要算力作為基礎資源，為數字經濟發(fā)展提供源源不斷的動能。

有一個更為直觀的數據：算力產業(yè)每投入1元，將帶動經濟產出3-4元。

目前，國家算力指數與GDP已呈現了正相關趨勢。IDC數據顯示，當一個國家的計算力指數達到40分以上時，指數每提升1點，對于GDP增長的拉動將提高到1.5倍；當計算力指數達到60分以上時，對GDP的拉動將進一步提升至2.9倍。

▲ 圖源 IDC

今天的中國，從農田種植到生豬養(yǎng)殖，從24小時運轉的自動化工廠到路邊行駛的車輛，和紅綠燈的信號傳輸，數字技術正在融入各行各業(yè)。過去一年，我國農業(yè)生產信息化率超過25%，全國工業(yè)企業(yè)關鍵工序數控化率、數字化研發(fā)設計工具普及率分別增長至58.6%和77.0%。

多維度數據結果顯示，“數據大爆炸”的時代，計算數據的算力將成為重要的底層資源，如同水電對中國經濟的支撐作用。

“算力已成為重要的生產力，未來用算力就像用水和電一樣自由。”郭叔波講道。

提起算力，可能大多數人首先會想到芯片或者云計算，但這其實是整個算力產業(yè)鏈的兩端。單一的芯片無法直接提供服務，只能通過與處理器、內存、I/O、硬盤、機箱等共同組成一臺封裝好的服務器，才能夠提供算力。而云計算也是建立在由服務器組成的大型數據中心之上，才能夠提供云服務。

▲ 圖源資產信息網

換言之，服務器才是提供算力的最小硬件單位。算力狂飆，離不開一座座數據中心和一臺臺服務器，作為底層基礎設施，穩(wěn)定可靠、性能強勁的服務器和存儲產品，支撐著我國算力產業(yè)規(guī)模的快速發(fā)展。

正所謂“要想富，先修路”，服務器就如同一條條路，路修好了，才能通車，才能求發(fā)展。它既沒有芯片的故事那么跌宕起伏，也沒有云計算那么廣為人知，但卻已經形成了近萬億級別的龐大市場。

數據顯示，2022年中國市場服務器的規(guī)模約276億美元，2025年預計可以增長到357億美元。其中，國內廠商占據了中國服務器市場的主流，如中興、浪潮、新華三等。

從服務器類別來看，x86服務器是目前最主要的服務器種類。2020年，x86服務器市場規(guī)模為826.02億美元，占服務器市場的90.76%；非x86服務器市場規(guī)模為84.08億美元，占服務器市場的9.24%。

我國數字經濟之所以得以“狂奔”，離不開這些底層硬件廠商的“默默無聞”。據「自象限」了解，目前中國已經擁有全球門類最全、鏈條最長、上下游最完整，并且緊密銜接的最先進的產業(yè)鏈和供應鏈。

以中興為例，目前中興在算力層主要布局分為服務器產品和存儲產品兩部分。服務器主要以主流x86結構為核心，覆蓋了英特爾、AMD、海光等平臺，完成通用算力的多元化，滿足多元化的場景需求。

▲ 圖源中興官網

據IDC發(fā)布數據，2022年中興通訊服務器市場規(guī)模已提升至國內前五，蟬聯(lián)國內電信行業(yè)X86服務器發(fā)貨量第一。

當下國內服務器市場自產率比較高，市場高度成熟，同時基礎服務器能力同質化比較嚴重，通用產品層并沒有明顯差異。近幾年，中興等部分廠商也在逐漸向高端服務器市場市場擴展，形成更強的競爭力。

算力難題，靶向突破

算力基礎支撐著數字經濟發(fā)展的同時，也反向帶動著算力產業(yè)進入一個新階段。

中國信通院的數據顯示，從2016-2021年間，中國算力規(guī)模平均每年增長46%，截至2022年底，我國算力總規(guī)模達到180百億億次浮點運算/秒，存力總規(guī)模超過1000EB。

規(guī)模高速增長的同時，國內算力產業(yè)也存在許多問題。

首先，在摩爾定律逐漸失效的背景下，算力的增長速度逐漸跟不上需求增長。“過去講18個月晶體管翻一倍，但現在算力的需求每12個月就已經翻了一倍。”郭樹波提到，供不應求，讓算力廠商們必須加速奔跑。

同時，我國算力發(fā)展也存在區(qū)域分布不均衡的狀況。郭樹波表示，“目前我國算力主要集中在北上廣深，區(qū)域分布上主要集中在華南、華東、華中，華中也主要集中在北京，其他西北地區(qū)、中部地區(qū)算力還嚴重不足?！?/p>

在這樣的背景下，國家開始推動“東數西算”戰(zhàn)略，在京津冀、長三角、成渝、內蒙古等地建設數據中心。目標就是要降低算力成本，實現算力充足供給和區(qū)域平衡。

2022年2月，“東數西算”工程全面啟動，但要讓算力成本下降，成為更普惠的基礎設施，僅靠將數據中心遷移到西部并不夠，因為數據中心的算力越高，能耗就越高，高能耗又會帶來散熱問題，并最終推高數據中心的運營成本。

郭樹波舉了一個例子，英特爾下一代CPU達到了500瓦，再往后可能700瓦，一臺NV-Link的GPU服務器11000瓦左右，ChatGPT剛火的時候需要375臺，每天的耗電量就是“電老虎”。根據前瞻產業(yè)研究院的數據，數據中心計算帶來的能耗占比45%，散熱占比40%。

▲ 圖源前瞻產業(yè)研究院

所以解決數據中心的高能耗問題，除了要持續(xù)優(yōu)化計算性能，還要通過改善數據中心的制冷方式，進而降低數據中心能耗，已經成為推進我國數據中心高質量發(fā)展的必要措施之一。

隨著數據中心算力的提高，傳統(tǒng)的風冷散熱模式已經無法滿足需要，節(jié)能需求推動著液冷成為行業(yè)中主流的散熱方式，分為浸沒式液冷、冷板式液冷和噴淋式液冷等等。

顧名思義，沉浸式液冷是將機柜泡到液體里，噴淋式是將冷卻液直接噴在發(fā)熱鍵上，而冷板式液冷采用的則是用冷板替換原來散熱板的方式。

這其中，沉浸式液冷散熱效率最高，但這種方式需要將機柜平放，在寸土寸金的機房占地面積大，同時維修復雜，需要專門的機械手進行維護，再加上這種浸泡機柜的液體相當于液體黃金，價格比較貴，且具有一定的毒性。

相比較，中興所采用的冷板式液冷采用的是用冷板替換原來散熱片的方式，機柜仍然立體式擺放，它可以做到服務器與機柜解耦，冷板維護方便，再加上用來冷卻的液體只需要水+乙二醇，不僅安全，而且價格便宜。目前我國數據中心液冷技術主要冷板液冷為主。

如同上文所講，通用服務器同質化較嚴重，在比拼高性能服務器的路上，散熱技術正在成為服務器的的重要優(yōu)勢。去年，中興通訊在服務器市場的收入超過100億元，市場份額從3.1%提升至5.3%。其采用的就是冷板液冷，并以此為基礎面向數據中心推出全域液冷一體化解決方案，實現液冷機房、液冷服務器設備一體化集成開發(fā)、交付，PUE可低至1.13（PUE是評價數據中心能源效率的指標，越接近1，說明數據中心的能耗越低）。

當然，如果要給全國范圍內的數字經濟提供算力支撐，僅僅建成數據中心還不夠。就像發(fā)電廠發(fā)出來的電需要電網傳輸到千家萬戶一樣，數據中心的算力也需要“算網”來進行調配，達到隨時可用，隨處可用的目標。

為此，最近兩年國內的幾大運營商牽頭，為了讓算力在更大范圍調動，更多消費者和行業(yè)提供算力，還需要連點成面，連面成網，算網能夠讓算力像電力一樣隨時可用。

數據顯示，2023年三大運營商在算力方面的資本開支均保持20%以上增長。

建立數據中心之后，不同的地方要使用算力，還需要低延遲，這需要背后通信技術的努力。

面對算網建設的全方位需求，中興通訊推出了Real 400G光傳輸方案，能夠滿足數據中心間大容量互聯(lián)和數據長距離傳輸需求。今年初中興通訊助力中國移動完成全球首個400G QPSK現網驗證，無電中繼傳輸5616KM，可承載“東數西算”長距離、大容量傳輸。

算力產業(yè)二十年磨一劍，為數字經濟鑄就堅實底座，這是“過去”；全新的液冷、節(jié)能服務器以及算網的搭建，這是“現在”；今年以大模型為首的AI技術，帶我們更快的走向數智經濟時代，這是一片更廣闊的星塵大海。

AI2.0，算力的進化論

AI 2.0時代，數據規(guī)模將會再一次指數級增長。OpenAI近日發(fā)布的一份數據顯示，2012年以來人工智能訓練任務中使用的算力每3.5個月翻一倍，目前人們對算力的需求已經增長了超30萬倍。

有研究預估，2030年人工智能的算力需求將比2020年增長500倍。

郭樹波提到，目前通用算力已經無法支撐生成式AI等技術?！拔覀冏鲞^一個實驗，用通用的英特爾服務器跑大模型，能跑起來，當你問它一個問題的時候，它回答每個字跳出的速度，幾分鐘可能蹦出一個字?！?/p>

單一算力已經無法滿足產業(yè)發(fā)展的需要，算力開啟了進化新篇章。

以AIGC為代表的新應用對數據中心的算力、網絡、存儲、安全都有新要求，數據中心的架構也會隨之出現變化，從網絡側會要求更大的帶寬，更低的延遲、無損，計算側則會要求更高的算力密度。

為了應對新的挑戰(zhàn)，算力廠商們也在加緊布局。

隨著人工智能的發(fā)展，涉及到更多語音、圖形、非結構數據類型，通用算力到智能算力，這要求底層服務器從同構算力到異構算力的變化，是當下兩個最核心的趨勢。

當前以CPU＋GPU的異構算力得到越來越多的應用，但這只是異構算力的開端。未來隨著回歸正常的商業(yè)和技術模式情況下，NPU、DPU將被逐漸驗證，會有更多處理器進入參與AI的計算。

這就需要服務器能夠支撐從單一CPU到CPU＋GPU、NPU、DPU等等，具備較強的可擴展性。

▲ 圖源中興官網

仍以中興為例，目前，中興已經布局R6500G5 GPU服務器，具備超強的異構計算能力，內置10~20個異構計算智能加速引擎，根據不同應用場景，靈活調度各種不同的異構算力資源，實現算力的最佳組合，如CPU+GPU、CPU+GPU+DPU，滿足AI/超算等多樣性算力場景需求。

預計2023年底，中興通訊將推出新一代智算中心產品，高性能的AI服務器（R6900G5）將全面支持大模型訓練和推理應用。GPU卡之間通過NVlink交換芯片，實現多卡的點對點互聯(lián)，以及GPU卡之間數據的快速傳輸。

同時，中興通訊也開始了進一步布局，推出了DPU（專用數據處理器）智能云卡，最大限度提高算力效率，將網絡時延從數十微秒降低到微秒級，具備200Gbps以上的數據收發(fā)能力，從而實現了GPU算力的聚合，最大程度地提升了GPU集群的算力。

在產品層面的創(chuàng)新不斷推動著中興從通用服務器廠商跨越到了一個新臺階，未雨綢繆才能有備無患。

用發(fā)展的眼光看待算力行業(yè)，新時代的發(fā)展如同一輛高速飛馳的汽車，算力基礎正如同汽車的底盤。

目前，中國數字經濟、數智經濟正迎來高速發(fā)展，這不僅需要有如智源研究院、阿里云、百度云一樣的技術突破者，更需要中興般的“技術筑路者”，二者形成合力，才能穩(wěn)固向前。