排名全球第二之后，我们离算力自由还有多远？

不知道客官最近有没有刷到过这条消息：我国算力规模排名全球第二。

这个数据不假，据工信部统计，截至去年底，我国算力总规模已经达到180EFLOPS(每秒18000京次浮点运算)，存力总规模超过1万亿GB，算力核心产业规模超过1.5万亿元。

(相关资料图)

但是诸多财经博主借这条消息大肆渲染情绪，仿佛我们已经达到算力巅峰，可以弹冠相庆从此坐享胜利果实。

富二忍不住呈上一杯冷水，这才哪到哪儿，咱们的算力自由之旅才刚刚离开起点啊。就算是目前全球排名第一的美国，也在面临算力不足的问题，比如前阵子由于需求量过大，OpenAI就曾暂停过升级服务，ChatGPT突然不支持Plus付费了，引发了大家对于现有算力体系是否成为AI发展掣肘的广泛讨论。

算力到底是啥？算力的提高会产生什么作用？算力的背后又有哪些投资机会？富二今天就给大家掰扯掰扯。

算力，指的是设备每秒可处理的信息数据量，单位是FLOPS，即每秒的浮点数运算次数。再直白一点，你可以理解为“计算能力”。其实算力不是新鲜玩意，古代人用的算筹、算盘就是人类最早使用的计算工具，它们能处理的数据量比较小，但也是一种原始算力；现代算力是基于电子技术和集成电路的计算机系统产生的，比如CPU、GPU、DPU等。

就是这么个看不见摸不着的东西，在如今的智能时代，其实已经无处不在了。

从电商到社交，从游戏到金融，从医疗到教育，从交通到航空航天，互联网各行各业都需要算力。比如你常刷的某宝，每天有数十亿的交易数据，单是搜索引擎就需要处理数百亿个商品数据，才能为你呈现符合你胃口的“猜你喜欢”。

据中国信通院统计，截至2022年，算力需求最大的行业是互联网，占整体算力份额的49.7%，其次，政府、服务和电信业也在加大算力投入，占比分别为12%、10%、7.2%。

就像19世纪50年代，“电力”开始普及之后，各行各业有了突飞猛进的发展，工业化的时代车轮仿佛突然被上了加速器。在如今数字经济时代，“算力”从某种程度上承担了当年“电力”的角色，成为最重要的生产力之一。

根据信通院数据测算的结果，2020年我国算力规模为2亿元，直接带动的经济总产出为1.7万亿，间接带动6.3万亿，换算来看，每在算力市场投入1元，将带动大约4元的经济产出。

（数据来源：信通院，时间截至2020-12-31）

好家伙，这是能靠算力直接迎来经济腾飞的节奏啊。先别忙着兴奋，就目前的情况来看，算力离真正转化为生产力还有很远的距离。这也是富二在开头说的，哪怕现在咱们算力规模已经达到全球第二，但对于算力的驾驭依然在起步阶段。

➤首先，从算力本身的属性来看，算力的承载主体是数据中心，建造数据中心的主要成本有电力成本和土地、设施建设等固定成本。西部的建造成本从各个方面来看都具备很大优势，但算力真正的需求集中地却在东部的人口密集地区，这就造成了东西部算力供给和需求错配的情况。咱们国家今年2月启动的“东数西算”工程就是在着手解决这个问题。

➤第二，就像电力当年被普及应用的关键因素在于爱迪生发明了电灯，应用端的需求被直接拉起。如今算力被推广的前提，也需要像电灯这样的“超级应用”的出现。

今年惊艳四座的ChatGPT模型或许就是这类型应用的开端。GPT-3模型拥有的参数达1750亿，训练过程需要355个GPU年的算力（一块GPU运行355年的算力），随着ChatGPT-3升级到ChatGPT-4，算力更是呈几何级增长。需求是有了，但是看看成本呢，据国信证券测算，GPT-3训练成本预计在500万美元/次，GPT这孩子的“学费”可不是一般家庭承受得起的啊……未来，为了满足越来越多的巨量计算需求，还需依托更多云计算、智算中心的发展。

尽管路漫漫其修远兮，但算力经济这条路咱们是走定了，算力自由已成为我们这代人终将触达的远方。这背后的投资机会当然得早了解早布局，可从三个方面关注：

1、基础设施。作为咱们这代人的新型基础生产力，算力的发展离不开工具和技术，芯片、数据中心、网络等基础设施建设可以为算力及其应用提供可持续发展的保障。

2、算力应用。未来，算力会深度融入互联网、电信、金融、制造等行业，智能化改造和数字化转型势在必行。各种新业态、新商业模式的出现，也会带来更多投资机会。

3、算力与实体经济产业融合之后，工业互联网、金融科技、自动驾驶、智慧医疗等产业数字化加速，新的需求会产生的大量数据，超大算力将会大展宏图。

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