讓算力不再“卡脖子”

中信改革發展研究基金會“安全可信多邊數據治理機制”課題組

全球數字化的角逐已然是一場殊死革命

數字驅動已成為科技創新的范式，而國家超大綜合算力則是現代綜合國力的重要組成部分和實現人工智能發展的重要基石。當前，以ChatGPT為代表的美國人工智能技術（涉及通用人工智能和AI大模型）取得了突破性進展，通過數據、算力和AI模型，改變認知、探索前沿已呈現出重大的示范意義和啟示作用。這種“預訓練，能夠自監督學習，具有強生成能力，并且可以自我進化”的能力，標志著數字平臺時代進入數字智能時代，表現出對社會經濟發展各領域具有超越認知的滲透性、擴散性和顛覆性，展示出驅動歷史發展的內生動力十分強勁。美國在這一領域處于領先地位，它通過封鎖技術和嚴格輸出相關產品，不斷擠壓我發展空間，遲滯我國發展，并對我國安全與發展形勢構成了全方位、多維度的壓力、挑戰與威脅。對此，中國必須做出反應和付諸行動，這關乎10年、20年甚至未來較長時期我國在全球創新、社會發展、國家博弈和企業競爭中的地位與作用。在全球新一輪數字技術競爭的賽道上，不能一抬頭，世界已經走遠，中國必須制定國家戰略，咬住強者，應對挑戰，選擇“以網強算、算網融合”的發展路徑，破解發展難題，重塑發展格局。

以全球的視角看待與迎接數字革命的挑戰

在獲取、表達、存儲、傳輸、處理、交付信息中，中國新一輪人工智能技術的發展障礙在算力。歷史形成的算力分散現狀與算力分治的體制相關，造成可用性算力能力和AI大模型所需算力能力不強，這是制約我國的真正瓶頸。僅以ChatGPT-3為例，其早期版本算力消耗約為3640PF天（即假如每秒計算一千萬億次（PF），需要計算 3640天），以國內一個投資超30億元、算力500P的數據中心為例，支撐ChatGPT-3正常運行的算力消耗超出了單個數據中心8倍的計算能力。

我國算力總量僅次于美國，居全球第二，但差距卻反映在美國擁有全球最領先的芯片能力、硬件水平和金融資本偏好上；反映在少數科技頭部企業打造出的是全球集中度最高的算力總量。我們的問題是囿于算力資產確權在各個機構手中，運行體制和運行方式呈現分治與分散的狀況，使算力能力很難集合成滿足人工智能大模型需要的算力。

算力的提升離不開高性能芯片和相關先進服務器技術。美國對我國嚴格禁售計算芯片、網絡芯片，嚴格限制服務器等相關技術輸出，這種供應鏈、科技鏈斷鏈的狀況短期內不會得到緩解和改善。因此，我國靠自己在短期內解決芯片代際差距，集中投資高密度算力設施都是不現實的，更不可能將我國數據與信息全面暴露和置于美國領先的人工智能系統控制之下，選擇直接連接美國的算力系統去訓練它的模型，這都將構成對我們發展的進一步制約和國家安全的嚴重威脅。

不致在全球競爭中掉隊，算力能力已經不是單純的技術問題，而是國家競爭戰略和行動重要的組成部分。我們必須以自己的方式和選擇的路徑，破解新一代人工智能產業發展的瓶頸問題。

“以網強算、算網融合”的中國方案

我國不能按照美國的方式和路徑構建集中度很高的算力能力，只能尋找適合我國發展階段實現工程化的“以網強算、算網融合”中國解決方案。在總算力規模和全球領先的通信網絡基礎上，利用自主可控的創新技術和技術實施條件，建設超大規模高速廣域計算集群（“大集群”），提升國家綜合算力能力（“大算力”）是現實選擇的中國落地方案。

構成一張統一可靈活調用算力的集群算力網絡，有效支撐通用人工智能和AI大模型對算力的需求，我國在技術層面具備三個有利條件：第一，已建成全球規模最大、技術領先的網絡基礎設施，具備全球優勢，總算力規模也具有良好基礎，且發展勢頭強勁；第二，在分散的計算中心間，利用經過國家實驗室實測驗證的自主可控的超遠距離、高通量、高速度、低時延技術和產品，實現計算中心的網絡聯結，就是拓寬了的數據傳輸網絡的“高速公路”；第三，分布式訓練是國際常用并規模部署的大規模人工智能訓練技術，我國在該領域既有多方安全計算的國際原創，也有多方聯合訓練的前沿研究，并取得了優異的成果。

建設“大集群”，實現“大算力”的工程怎么干

“大算力”是由國家主導、國家與社會共建、市場化運營的國家大科學工程基礎設施。為此設計一整套體制機制方案和分步實施方案，實現資源上優化配置、技術上聯合攻關，標準上互認互信，機制上協同協作，利益上公平體現。按照這個定位和思路，利用新型創新體制優勢，解決四個問題：

一是將“以網強算、算網融合”上升到國家大科學工程基礎設施的國家戰略層面進行規劃與建設，制定目標、統籌規劃，編制實現工程化落地運行的時間表和路線圖。

二是在強對抗的競爭態勢下，要實現大算力零到一的突破。與美國“技術+金融資本”模式不同，我國算力集中度不高，零到一的階段缺乏資本投入，因此，我國應當選擇國家主導先期投入，國家與社會共建模式，如同開發出“操作系統”，從而帶動社會資本進入生成式人工智能時代的應用領域，為企業提供創新的大機遇和實施條件。同時思考，突破了零到一，在一到十階段，不致出現資本蜂擁而至，避免形成算力新的過剩，造成大面積內卷和極大浪費的預案。

三是創新體制是實現數字中國偉大構想的關鍵。數字化生態進化的方式離不開場景的開發和應用，離不開創新型企業群體的興起。積極營造創建創新型國家的生態環境是艱巨的任務，國家層面要抓好三件大事。首先，營造好“善治”與“宜商”的市場環境，在政策環境、法治環境和輿論環境上保持邏輯的一致性、穩定性和可預期性。落實實現市場主體地位平等，使用資源條件平等和公開、公正、公平競爭的條件；第二，整合數字化能力；第三，抓好技術開源的國家引領。唯此才能占領未來產業競爭的制高點，推動產業創新經濟體的興起。隨著創新型企業群體的興起，國家數字化產業和產業數字化發展的局面將大為改觀，創造出更多的財富回饋國家和社會，實現社會、經濟、科技發展的良性循環。

四是讓市場運行機理、機制、標準和規則在調動算力、使用算力資源中起決定作用，使其能夠更廣泛地匯聚算力資源，可持續健康發展。

形成統一的算力網，須同步推進四方面工作：

一是大規模算力的底座是數字中國的公用基礎設施，策略上要為我們爭取發展時間，減緩各界焦慮，對沖美國強化技術封鎖的進攻態勢，收窄中美技術發展差距創造條件。在2023年年底以前，選擇有意愿、有條件的10多個數據中心鏈接起來，工程化地建立大約6EF算力的集群（對標微軟的Azure集群算力，基本支撐一個ChatGPT-3的算力需求）。然后，明年年底形成大約200多個數據中心大集群。在時延10毫秒（覆蓋范圍約2000公里）內的計算能力達到100EF（大約支撐20個ChatGPT-3）的算力集群網絡。經過兩年的努力，基本形成對我國AI大模型提供優質快速、便捷綠色的高質量算力支撐，為推動各類AI計算模型的廣泛發展提供實施條件。

二是在示范算力集群網絡的基礎上，進一步在算力集群網絡架構、調度、測量、交易、安全等關鍵技術路徑上，聯合攻關，研究設立國家標準（廣域RDMA通信、分布式異構計算、算力鏈接標準），增強互認互信，強化協同共建，建立算力運營、調度、計量、交易等管理機制，逐步優化形成算力集群網絡建設部署、運維管理、效能提升、長遠發展等多層面、多維度、更加科學的頂層規劃。

三是把握數字化永遠是平臺驅動的特性，構建三個功能性平臺。

1.在技術上破除算力分治的體制性障礙，通過統一標準打通各計算中心的廣泛鏈接，形成大容量、長距離、高速度、高容損一體化的算力集群網絡，實現可計量、可調度、可使用的算力。以算力集群網絡發展技術方向，帶動芯片、通信領域技術發展，持續建設更快更強的中國版算力強網。

2.建立調度、分配、動用算力的生產系統和監管機制，在可實施和可實現的基礎上健康發展。

3.以市場化的方式運行，有償使用算力。將算力作為重要的生產力要素，為分散在各個計算中心的算力提供交易平臺和配套的制度安排，建立一套與算力使用相關的市場運作機制與規范。

四是GPT開啟了定義性時代，沒有強大的算力支持不了大模型，但算力也并非越大越好，應立足滿足當下需求。當下，通過通用人工智能的支持，解決垂直領域應用的需求極為迫切，例如：解決工業數據的關聯與融合，工業軟件的開發與工程化的模擬驗證實驗，為首臺套、首批次、首版次的應用提供可靠依據，縮短成果轉化周期，從而提升科研成果的轉移轉化率和產業化率，促進更多的中小企業轉型升級為隱形冠軍；將線下線上融合的數字化新型社會信用體系建設提上議程，強力推進社會有序、公民有信的數字化新型社會信用體系建設，將會大大減少社會治理成本的支出。國家事權機構對應身份證信息，給每一個公民頒發一個唯一數字身份標識，將需要信用評價的行為確權后在技術上實現歸集，并將伴隨一生的信用記錄納入信用評價體系進行管理；其他如態勢感知決策支持系統；智慧城市的智能建造與運營管理；現代金融體系的構建、運行，金融資源的合理配置、與實體經濟往來中的風險識別與管控；智慧醫療與全民全生命周期的大健康管理，疑難病癥的診斷與新藥開發，促進醫學進步；靈活就業人口社會保障賬戶的設立與管理，奠定為未來社會穩定的條件基礎、網絡安全與防御、國防與安全等領域應用，都離不開通用人工智能技術的支持。

（編輯 季節）