「算力互联网」是未来算力发展的大方向吗？如何看待「算力」大热？

东数西算是什么？

“西气东输”“西电东送”“南水北调”这些概念大家肯定耳熟能详，而“东数西算”这个新概念或许有些陌生。

今年5月份，国家发改委等四部门联合发布《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》^[1]。这个方案研究的就是怎么从国家层面落实算力网络（也就是算力互联网）。

“东数西算”正出自这份方案，是指通过构建类似于“西气东输”的“信息通道”，把东部的数据“输送”到西部进行存储和计算，在西部建立国家算力枢纽节点，形成数据中心、云计算、大数据一体化的新型算力网络体系，促进数据要素流通应用，实现数据中心绿色高质量发展。^[2]

一图读懂 | 全国一体化算力网络国家枢纽节点怎么建？

学界工业界怎么看？

“算力网络”这个概念并不算很新，它自2019年以来已经备受关注。目前，各厂商以及学术机构纷纷开始研究算力网络。^[3]

2020 年 6 月，CCSA TC614 成立了算力网络特别工作组。截至目前主流厂商还先后发布了《算力感知网络技术白皮书》《算力网络架构与技术体系白皮书》等。

在各方的不懈努力下，算力网络的标准化工作取得了进展。

学界工业界的具体工作可以参考@边缘计算社区 边缘计算与算力网络综述。

行业案例——中科曙光计算服务

在庞大市场规模刺激下，计算领域的各大巨头会加速布局，以技术优化、服务增值等各种形式打造算力网络。说概念可能有点空，我有一个朋友，希望小鱼举些稍微接地气的例子。

曙光旗下子公司曙光智算最近发布了一个针对算力互联网络的服务——曙光计算服务^[4]，小鱼了解到，这是在曙光多年深厚的算力根基上打造的互联网络，以多中心融合形成异构混合计算资源，并以此为根基，向上延展集计算、应用、数据、调优、咨询、运营、运维等于一体的融合服务，再通过全国统一的运营门户，按需按量分配传递给用户。可以预见，这必然将在计算领域掀起一场“新革命”，同类型服务会井喷式爆发。

此外，小鱼还听到一个小道消息，曙光计算服务在正式发布前，已有近三年实践积累，在生物医药、石油勘探、气象预报等众多行业落地应用案例。大量的打磨迭代，即构成另一禀赋——实践优势。

以生物医药为例，依托曙光计算服务进行的大规模超快速药物虚拟筛选中，根据专家团队解析的蛋白结构等信息，采用计算量更大、更准的柔性对接算法，短短一天，就较为精准地完成了近15亿个化合物的药物虚拟筛选。

而在中微子研究中，破解中微子谜团，不仅将完善人类对物质世界最基本规律的认识，而且有可能开启新物理世界的大门。对于人类已知中微子质量顺序的研究是当前焦点问题。

在未来的智能社会里，算力会像现在的自来水和电一样，随需取用，

也会像互联网一样成为我们生活不可或缺的组成部分。

参考

1. ^全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案 http://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2021-05/26/5612405/files/37d38a7728564ad8b5e4f08c16cfc8f2.pdf
2. ^“东数西算”怎么算？ http://finance.people.com.cn/n1/2021/0608/c1004-32125049.html
3. ^边缘计算与算力网络综述 https://zhuanlan.zhihu.com/p/390226272
4. ^曙光推出计算服务 加速打造算力互联网络 http://www.jjckb.cn/2021-07/27/c_1310089418.htm

我自己一直都是有创业梦的。作为一个做人工智能系统的研究开发者，我写的异常检测系统这几年已经被下载了600多万次，被很多金融风控企业使用。因此我也很期待在合适的时间把我的工作打磨一下，做一家初创公司。理论上我的工作是有一定技术壁垒的，但在深入了解和行业后，我也有很大的犹豫，其中最大的一点是算力的成本。

算力简单来看指的是运算能力，一个简单的衡量标准就是x次浮点计算/秒这一种（FLOPS，floating point operations per second）。在当下这个时代，基本上任何跟智能沾边的行业都离不开算力。比如我们看的短视频平台给你推荐视频背后需要相当的运算，比如外卖快餐行业进行智能路线规划好让我们能吃上“热乎饭”。可以毫不夸张的说，即使两个企业的技术能力相当，算力的差别就代表了A比B更快得到决策，有更好的体验，更能让用户满意。因此算力对于当下很多企业来说，都是非常重要的。

而小微企业明显在算力竞争中有很大的劣势，很容易被大公司通过“砸钱”拼算力的方式抹平技术上优势。我前两年在咨询公司就职的时候，就遇到过一个初创公司客户，他们的主要产品是做基于自动驾驶的路径规划，可想而知在这种场景下是绕不开巨大的运算和算力需求的。他们的初期产品主要是依托于早前风投的购买的硬件，但随着场景铺开和用户量的小规模爆发，很快硬件投入就跟不上了。他们忍痛购买了某些高端的云服务，结果算力成本并没有降下来，反而却因为弹性不足而在不需要过多算力的时候也被迫烧钱在算力上，因此才找到我们提供其他解决方案。最近我再去搜这家初创公司，发现已经不复存在了，我想他们在算力上的盲目扩张多多少少也为公司倒闭做出了一定的“贡献”。

因此在我看来，对于计算密集型的小微企业而言，竞争力除了技术创新，做出大企业还没有垄断的小而美产品，另一个痛点就是在平衡算力支出。一般来说，计算密集型企业值得是将“算力”作为核心生产力的企业，很多科技企业比如以生物基因、制药、人工智能算法和开发为主要产品的都在此列。因此对于计算密集型的小微企业而言，即既不能“吝啬”在算力上的投入，但也不要走入烧算力以大为美的误区。更多的是应该理解算力的可扩展性（scalability），即在需要的时候可以弹性增加，不需要的时候也可以自由的收缩，从而节省成本。在最近发布的《2021中国小企业数字初始化指数2.0》中，戴尔和IDG提供了很多有趣的案例和前瞻性的预测。感兴趣可以关注“戴尔小企业官网”公众号，回复“白皮书”三字下载完整版。

首先是计算密集型的初创企业其实生命周期反而是更长的，远高于平均值2.5年，而进一步提高算力的平衡还可以提升企业的竞争力和质量，已达到更好的效果。其次就是在未来一年，计算密集型的小微企业在IT硬件上的投入还将进一步加大，预计增加11.8%。其中的原因也不难理解，其实增加IT投入不仅仅是单纯提升生产力，也是提升员工满意度的一个重点。

我的好友在加拿大做一个数据方向的初创公司，主要是做多种数据源整合分析的。最近刚拿到第一笔融资，我就问他拿到钱打算花在哪里？他说可能和我想的不一样，除了稍微多招一点人以外，融资的大头全部都计划花在提升现在IT基础设施，毕竟现有的业务不能因为扩张而质量下降，同时公司初期在IT上的投入是不够的的，都是凑合运行着，因此这才是燃眉之急。除此之外，从创业者角度来看他认为在算力和整体硬件设施的投入回报很大：（1）直接的算力提升（2）员工对工作环境满意度上升（3）公司数据安全性提升和从灾难事件上的恢复能力提升（4）客户关系维护和后续支持的效率提升（5）更重要的是，在好的硬件架构和算力支持下，公司很容易尝试一些新的技术，保持创新性。那么如何才能聪明且节约的提升小微企业的硬件和算力呢？

我认为白皮书在这点说的很接地气：对于计算密集型的小微企业应该寻找性价比高的的本地部署解决方案，从而活得更长更好。而如何做到这点，最直接的就是借鉴已有的成熟经验。国内专注于在这方面的服务商还比较少，大部分服务商主要是针对中大型企业的。而其中不同的是，戴尔同时也着力于小微企业，它提供免费的IT性能检测平台和全生命周期的专业顾问服务等，有超过600名顾问可以提供一对一的咨询。戴尔在白皮书中总结了针对小企业的IT服务经验，并提供了定制的IT解决方案。首先是要提高硬件投入，从而提升本地的算力。同时要关注设备的更新换代，防止在处理大量数据下导致的浮点运算卡死等。另一点是要增加测试服务器，对各类测试环境产生的异构数据源进行统一调用，提升交付效率。而对于计算密集型的小微企业而言，也要适度的考虑灾难事件的发生，比如数据库故障等。戴尔为小微企业专门提供了一套完整的保险措施，比如增加灾备服务器从而降低数据丢失风险。虽然很多企业都能提供硬件服务，但我个人认为戴尔的核心优势在于超过20年的服务中国小企业的经验和为大量商业客户服务的案例积累中。就像前文说的，小微企业对于算力和硬件的需求不仅仅是更多的机器，而是经济型的算力，可以做到张弛有度。比如人工智能的商业变现其实是有很长的周期，不仅需要数据积累，还需要算法迭代，并不断寻找适合的场景进行落地。因此在整个环节中，小微企业必须选择经济的方案来进行基础IT设施投资，以应对较长的周期。而这样的解决方案的确需要长久的积累才能够做到，而非纸上谈兵可为。

因此回到主题，未来一定是由算力核心驱动的，即使现在我们生活中的大量决策其实都是基于复杂计算的结果。但即使如此，对于大部分企业，尤其是小微企业而言，堆算力依然是非常危险的事情，会陷入和大公司的烧钱竞争中去。而经济型算力才是小微企业需要考虑的方案，用产品和技术搭配适当的算力，才能在大企业的垄断中杀出一条未来！

换个角度来看，算力对于互联网，就像汽油之于汽车。对于汽车而言，优化的重点也不仅仅是多加油，而是要提升发动机性能，提升油耗比，这样才能开的远开的好。因此虽然算力对于互联网是非常重要的，但面对企业，尤其是小微企业，我们当然不该一味地向上堆算力。而“节能环保”的提升经济型算力才是在我看来最适合小微企业的解决方案，在这个卷来卷去世界，突出我们的优势不陷入无意义的竞争，才能走的更好更远。