在工业时代，水和电是最重要的生产要素，“南水北调”“西电东输”等一系列重大工程的实施有力促进了我国经济社会的高速发展。在数字经济时代，数据成为新的生产要素，算力成为新的生产力，又一重大战略工程“东数西算”也随之而来。

今年2月，国家发展改革委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局四部门联合发布了《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》，明确提出布局全国算力网络国家枢纽节点，启动实施“东数西算”工程，构建国家算力网络体系。毫无疑问，这是继水网、电网之后，国家战略布局“算网”，激活数据新要素，推动数字经济高质量发展的重要举措。

作为联接算力“供给端”和“需求端”的重要桥梁，算力网络的重要性不言而喻。而乘着“东数西算”的东风，打造高质量的算力网络，也已经成为各方共识。

算力时代来临

在数字经济时代，数据就是资源。就像在工业时代，人们会疯狂争夺化石燃料资源一样，随着数字经济的不断发展，人们也需要争夺对数据的储存、传输和处理的权力。靠什么争夺？靠算力。夸张些说，就是谁掌握了最先进的算力，谁就掌握了数字经济时代的主动权。

事实也正是如此。据《报告》显示，计算力与经济增长紧密相关，计算力指数平均每提高1点，数字经济和GDP将分别增长3.3‰和1.8‰。其中，当一个国家的计算力指数达到40分以上时，指数每提升1点，对于GDP增长的拉动将提高到1.5倍；当计算力指数达到60分以上时，对GDP的拉动将进一步提升至2.9倍。IDC中国助理副总裁周震刚在对《报告》作解读时表示：“计算力正在成为数字经济发展的核心驱动力。正值全球数字化转型进入倍增创新阶段，越早意识到计算力对经济的促进作用并布局算力基础设施，越能在未来发展中占据先机。”

当前我们所熟悉的如阿里巴巴、腾讯、百度、字节跳动、大疆等互联网公司，以及各大金融行业头部公司，虽然行业不同，但归根结底，都算是深耕算力的公司。而随着数字经济的进一步发展，“算力”的竞赛也会在各国之间、各行业之间、各企业之间，更频繁、更广泛、更深入的展开。

比如，不关注汽车的朋友，可能不知道，“算力”其实已经成了汽车行业提升客户体验感受的重要指标。在2019年，特斯拉率先推出HW3.0芯片，号称其搭载的 144TOP算力已经有能力以比人类更高的安全水平实现自动驾驶，在当时赚足了流量。然后，紧接着，其他厂商也跟着推出了大算力平台，汽车行业开始了轰轰烈烈的算力竞赛。到现在，我们能看到，即使自动驾驶频繁因技术不成熟而出现“事故”新闻，汽车行业的算力竞赛也并未因此停歇。这些商家已经敏锐的察觉到，数字经济时代的到来已经势不可挡，在这种大背景下，人类实现智能驾驶是早晚的问题，谁放弃发展算力，谁就等于放弃了未来。

不过，中国当前数字经济和“算力”的势头虽然发展迅速，但我们必须认识到，当前全球“算力”的霸权国依然是美国，目前“算力”贡献在全球占比最大的国家也是美国。美国拥有全球最多的超大规模数据中心，是新兴技术应用水平最高的国家，过去几年里，超大规模互联网和云服务供应商高速增长的需求有力推动了美国的计算力市场发展。但乐观的是，中国虽位于第二，尤其在计算效率和应用两个维度指标方面与美国有一定的差距，但是中国大部分指标的发展速度更快、基础更优，正在加速迎头赶上。当然，在这期间，我们不可避免的还要受到来自顶部国家的种种阻拦和挑战，比如美国对中兴、华为、TikTok的种种强取豪夺还历历在目。

算力网络的技术突破

技术突破一：通过DSA维继应用算力的指数级提升

简言之，如何增强应用算力。短期来看，专用体系结构的广泛采用有望维持2～3个数量级的算力提升的潜力。这也是领域专用架构（DSA）技术路线得到重视的原因。DSA技术的采用，必然导致算力源端的异构化，如何在现有的体系结构下，即发挥出DSA的能效优势，又对上屏蔽其差异性，是一个不小的挑战。现在提出的一些非-冯诺伊曼架构，例如存内计算，网内计算、类脑计算等，都在尝试用非传统计算架构来提升计算效能。从技术成熟度角度看，通用GPU（GPGPU），面向深度学习模型的训练和推理的通用AI芯片，最有可能在短期内发挥算力增强的作用。报告预测，装备GPGPU和AI芯片的AI服务器预计到2025年将达到算力总支出的25%。

技术突破二：通过DPU释放应用层算力的同时扩容基础算力的管道

基础算力层的核心功能之一是构建算力流通的“管道”，在传统系统架构中，网络与计算是分离，计算的主体是服务器，网络的主体是网卡、路由器和交换机。随着DPU技术的逐渐成熟，我们看到大量原本在服务器上运行的基础层负载可以被卸载到与服务器CPU直连的DPU上，保持网络特性的功能不再由服务器端的CPU来维护。DPU的存在，将本地物理资源虚拟化，也将远层访问本地化。DPU开始承载基础算力的角色，并且是在不改变现有路由器和交换机的前提下。DPU的出现也使得网内计算（In-Network Computing）的成熟度得到进一步提升。

技术突破三：通过数据面代理赋能无服务器（Serverless）服务和云原生应用

随着云原生微服务架构的普及，服务网格（Service Mesh）作为微服务间通信的专用基础设施层，它在微服务架构中实现可靠、快速和安全的服务间调用，同时提供了出色的可观测性、流量控制能力和安全保障。但是，服务网格也存在一定的局限性，主要体现在其增加了网络的复杂性。服务网格能力的发挥依赖于数据面代理，为了保持应用与服务的解耦，采用非侵入性的数据面代理边车（Side-Car）机制，任意两个微服务间的通信都增加了两跳七层应用代理，而基于CPU软件实现的七层应用代理数据处理周期较长，微服务间通信的时延显著增加，限制了云原生应用的大规模部署。针对当前云原生服务网格存在的这一问题，可以通过DPU实现服务网格数据面代理，进而解决了CPU和内存的消耗和微服务间访问延迟的问题。

算力网络成为6G关键支撑

在中长期研究领域，算力网络目前被认为是6G与未来网络中一项重要的基础技术。算力网络技术将以“通感算”一体化为核心，将“云-边-端”多级算力通过网络化的方式进行连接与协同，实现算力服务的按需实时调度与高效共享，为各类业务灵活匹配最佳算力资源节点。

业界认为算力网络技术将在6G与未来网络中起到以下两方面作用。

一是面向未来业务场景，如全息通信、自动驾驶、VR视频（元宇宙）等，算力网络技术根据新一代业务需求综合考虑实时的网络、算力、存储等多维资源状况，为业务灵活匹配最佳资源节点或最佳资源组合。

二是以算力网络技术为基础，构建6G与未来网络的资源底座。与5G网络相比，6G网络将向着智能内生、泛在连接、绿色共享以及柔性极简的方向发展，其网元的功能及分布也将更加灵活。算力网络技术将通过对网络带宽、路径、时延及抖动的管控，以及对算力资源的动态感知，为6G与未来网络功能的灵活部署、网络功能的快速协同提供基础，从而满足6G与未来网络复杂、动态的架构需求。

总体而言，当前算力网络技术研究得到了各方极大的关注，针对相关技术问题的研究也正在快速推进中。无论是在近期落地试点，还是在中长期技术研究中，算力网络技术将支持云网融合战略的实现，即实现IT与CT的深度融合，以此提供更高质量的服务保障和创新的服务形态，这将有望成为运营商新的业务增长领域和技术创新领域。

产业链开花结果

算力网的核心建设包括算网基础设施、算网大脑与算网运营三大部分。算力网产业链包括上游的芯片/器件、服务器、交换机、路由器、操作系统、数据库、中间件等芯片、器件、软件、设备；中游的算网基础设施、平台服务、数字化能力等；下游的面向数字化转型的各垂直行业的政务、工业、教育等行业应用等。

发展算力网，离不开超大型数据中心和高品质网络支撑。电信运营商处在算力网络建设和业务运营环节。在承接业务需求，研究与制定算力网络技术架构和标准，建设算力网络基础设施和管控体系，提供算网融合服务方面发挥重要作用。

在算力网的建设中，IP骨干网、智能城域网、5G移动网络的建设有力推动了算网融合的演进。在此过程中，提供光纤光缆、面向运营级应用路由器、服务器、交换机等设备的厂商成为算力网产业链的关键环节之一。

算力网在确定网络路径后，依赖可灵活调度的网络，以网将零散的云连接起来，通过算网大脑将算力和网络以一体化形态对外提供服务。算网大脑是支撑算网业务的关键，其向上承接各种业务逻辑，向下对接算网使能层及各类资源的管控系统。因此，在产业链中聚焦算网大脑、算网运营平台建设的企业不可或缺。

对于目前算力网产业链的发展情况，赛迪智库无线电管理研究所副研究员滕学强在接受《通信产业报》全媒体采访时表示，当前我国网络基础设施规模世界第一，数据中心规模位居世界第二，具有发展算力网络的比较优势。但总体而言，我国算力网产业发展还不成熟，融合技术和产业发展模式仍在探索过程中，需要加强支持，推动产业链供应链不断优化。

目前，算力网络产业链中，国内产业基础较好，具备一定的领先优势的环节有通信设备、供配电、微模块、智能化等。在高端芯片、存储等IT和网络设备、散热制冷等绿色节能关键环节还需要加大研发力度，推动创新发展，提升产业链整体竞争优势。在下游的工业、VR等行业算力需求还需进一步激发。

文章来源：极客网，半导体行业观察，通信世界，通信产业报