清華全球產(chǎn)業(yè)園浪潮信息-計算機行業(yè)：中國算力發(fā)展觀察報告

前言當前,數(shù)字經(jīng)濟作為—種新的經(jīng)濟形態(tài),已經(jīng)成量穩(wěn)居世界第二,占GDP比重達到41.5%。數(shù)字經(jīng)濟的嶇起和繁榮,賦予了經(jīng)濟社會發(fā)展的新領(lǐng)域和新動能。數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)范圍包含數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級,體現(xiàn)了數(shù)字技術(shù)與實體經(jīng)濟的融合。數(shù)字經(jīng)濟時代的計算力(以下簡稱“算力”)不長,需要更為強大的算力來支撐。另—方面,人工智能技術(shù)的落地需要高效的算法和超強的算力支持?？傮w而言,在數(shù)字經(jīng)濟時代,算力已成為支撐各行業(yè)智能化升級和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的核心驅(qū)動力,成為衡量—國綜合競爭力的重要指標。未來,隨著數(shù)字經(jīng)濟的不斷深入發(fā)展,算力的重要性將進—步本報告聚焦于算力作為推動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)鍵引擎和支撐動力這—議題,首先,構(gòu)建起包含了算力投資與算力服務(wù)的內(nèi)生增長模型,分析了算力在數(shù)字經(jīng)濟時代作為新興生產(chǎn)要素推動經(jīng)濟增長的基本原理與作用機制;其次,報告從分析算力如何推動各產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級視角,分析了算力在現(xiàn)可持續(xù)增長方面發(fā)揮的積極作用,并列舉了各領(lǐng)域代表企業(yè)基于算力基礎(chǔ)設(shè)施,推動自身數(shù)字化、智能化建設(shè)的典型案例;再次,報告從算提出未來算力高質(zhì)量發(fā)展行動建議,為我國政府制定政策及企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型提供參考,推動算力產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟社會實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。.我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展進入新階段.算力成為數(shù)字經(jīng)濟時代的新興生產(chǎn)要素.算力投資推動經(jīng)濟長期增長.算力總規(guī)模持續(xù)擴大,呈現(xiàn)區(qū)域差異化發(fā)展特點.智能算力需求增速顯著,智算中心加速布局.從數(shù)字化轉(zhuǎn)型到智能化發(fā)展.不同行業(yè)算力需求和應(yīng)用分析.把握算力投資短期與中長期需求變化,以系統(tǒng)設(shè)計為核心,全面提升算效.進—步鼓勵加大算力基礎(chǔ)設(shè)施投入,關(guān)注算力全生命周.標準開放促進生態(tài)繁榮,實現(xiàn)算力可持續(xù).算力層面上的數(shù)實融合應(yīng)更側(cè)重于實體經(jīng)濟.加快推動傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型附錄:包含算力生產(chǎn)要素的內(nèi)生增長模型3303數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模(單位:萬億元)數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模(單位:萬億元)以及對此處理過程中產(chǎn)生的新數(shù)據(jù),共同構(gòu)成了數(shù)據(jù)資源近年來,我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展迅速,已成為經(jīng)濟實現(xiàn)穩(wěn)步增長的重要動力(如圖1)。從2005年至2022年,我國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模由2.6萬億元增長到50.2萬億元,規(guī)模增長約為19.3倍,年平均增長率約為19.0%,數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模占GDP比重從14.0%5.00%圖12005-2022年我國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模發(fā)展宏觀概況注:研究團隊根據(jù)公開數(shù)據(jù)繪制04當前,我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的特點和趨勢包括:數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟融合發(fā)展的本質(zhì)是借助數(shù)字經(jīng)濟部門的數(shù)字技術(shù)、數(shù)字產(chǎn)業(yè)間加速流動,提高資源配置效率,實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈和價值鏈的重塑。國產(chǎn)業(yè)數(shù)字化規(guī)模從13.8萬億元上升到41.0萬億元,整體規(guī)模不斷擴大,年均增長率約為16.9%;產(chǎn)業(yè)數(shù)字化在數(shù)字經(jīng)從4.8萬億元增長到9.2萬億元,年平均增長率為9.8%;數(shù)字產(chǎn)業(yè)化在數(shù)字經(jīng)濟中的占比略有下降,由2015年的25.7%05注:研究團隊根據(jù)公開數(shù)據(jù)繪制數(shù)字經(jīng)濟時代,數(shù)據(jù)的爆發(fā)增長和海量集聚蘊藏了巨大的價值,為經(jīng)濟的數(shù)字化發(fā)展帶來了新的機遇。數(shù)據(jù)要素對提高生產(chǎn)效率的乘數(shù)作用不斷凸顯,成為最具時代特征的生產(chǎn)要素,是數(shù)字經(jīng)濟深化發(fā)展的核心引擎。全球范圍內(nèi)不斷增加的數(shù)據(jù)量引發(fā)了對計算需求的增長,進而產(chǎn)生了更多的數(shù)據(jù)。算力作為新科技革命和產(chǎn)業(yè)變革中的新興基礎(chǔ)能宏觀經(jīng)濟理論中,研究經(jīng)濟長期發(fā)展的核心問題是經(jīng)濟增長的動力來源,聚焦于能夠促進經(jīng)濟實現(xiàn)穩(wěn)定增長的影響因穩(wěn)定的情況下,人口和資本的積累能夠促進經(jīng)濟增長。然而,人口和資本存在邊際生產(chǎn)率遞減的特征,即人但是,穩(wěn)態(tài)情況下經(jīng)濟仍可以實現(xiàn)長期穩(wěn)定增長。那么,伴隨人口和資本積累的邊際生產(chǎn)率逐漸收斂至零,經(jīng)濟實現(xiàn)持續(xù)增長的動力是什么？內(nèi)生增長模型將技術(shù)進步穩(wěn)定增長的源泉”的經(jīng)典結(jié)論,即內(nèi)生的展的實踐也表明,經(jīng)濟保持長期穩(wěn)定增長,源自于內(nèi)生技術(shù)的不斷進步。06本報告將算力作為—種新興生產(chǎn)要素引入內(nèi)生增長模型(見附錄),將算力抽象為算力資本投資和算力服務(wù)投入,納入經(jīng)濟增長之間的關(guān)系,探討算力對經(jīng)濟增長的作用機理和影響路徑。從宏觀視角來看,數(shù)字經(jīng)濟下的算力主要體現(xiàn)在兩個方面:—方面,數(shù)字產(chǎn)業(yè)化進程中,需要對相關(guān)硬件進行投資,建立數(shù)據(jù)處理、分析等數(shù)據(jù)中心,來生產(chǎn)能夠?qū)崿F(xiàn)海量數(shù)據(jù)計另—方面,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進程中,需要滿足各實體產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)過程中在上述需求細分的基礎(chǔ)上,本文嘗試構(gòu)建起—個包含算力因素影響的內(nèi)生增長模型來刻畫算力對—國(或地區(qū))經(jīng)濟第—,考慮到研究聚焦于算力對經(jīng)濟增長的長期影響,本文在模型設(shè)定中將勞動力要素標準化為1,只將非算力資本、算力資本和算力服務(wù)作為生產(chǎn)要素納入生產(chǎn)過程,研究算力作為生產(chǎn)要素對經(jīng)濟增長的影響。非算力資本是指為獲取不包含計算能力在內(nèi)的各種傳統(tǒng)生產(chǎn)要素過程第二,本研究在借鑒Romer(1990)包含技術(shù)研發(fā)與更新的內(nèi)生增長模型和Thompson等(2022)包含算力硬件力的資本總量作為算力的替代指標,算力資本的投入能夠同時作為生產(chǎn)最終品的生產(chǎn)要素和生產(chǎn)算力服務(wù)的生產(chǎn)要07儲蓄投資儲蓄投資第三,模型假設(shè)最終品生產(chǎn)過程中存在三種要素投入:非算力資本(K)、算力資本(H)和算經(jīng)濟的長期增長,最終品生產(chǎn)函數(shù)可以表示為三種生產(chǎn)要素的函數(shù)形式:其中,在最終品生產(chǎn)過程中,投入的算力資本與非算力資本之間存在兩種效應(yīng)?！矫?算力業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程,在最終品生產(chǎn)過程中對非算力資本產(chǎn)生—定的互補和替代效應(yīng);另—方面,算力資本對非算力資本具有賦能、使能作用。例如,在最終品生產(chǎn)過程中,算力資本的使用能夠間接提升提升最終品生產(chǎn)效率,二者具有—定的協(xié)同效應(yīng),會加大非算力資本在最終品生產(chǎn)過程中的算力服務(wù)作為新興生產(chǎn)要素納入生產(chǎn)過程,對資本使用具有—定的替代效應(yīng),即在生產(chǎn)過程中,算力服務(wù)的使用會替算力資本非算力資本算力資本算力服務(wù)算力服務(wù)消費注:研究團隊根據(jù)模型設(shè)定所繪制08上述包含算力在內(nèi)的經(jīng)濟增長模型,將算力作為生產(chǎn)要素抽象為算力資本投資和算力服務(wù)引入經(jīng)濟模型之中,從經(jīng)濟理論層面剖析算力作為數(shù)字經(jīng)濟中的核心生產(chǎn)要素,并探究其影響經(jīng)濟增長的內(nèi)在機制,得出以下結(jié)論:根據(jù)模型的分析結(jié)果,與傳統(tǒng)非算力資本的邊際生產(chǎn)率類似,算力資本的邊際生產(chǎn)率和算力服務(wù)的邊際生產(chǎn)率也存在著邊際生產(chǎn)率遞減的情況。具體而言,數(shù)字經(jīng)濟時代,算力資本和算力服務(wù)的初始投資的邊際生產(chǎn)率較高。例如,經(jīng)濟增長的邊際生產(chǎn)率逐漸降低,經(jīng)濟逐漸收斂至穩(wěn)態(tài),直到形成長期穩(wěn)態(tài)增長。通過分析穩(wěn)態(tài)經(jīng)濟增長率中算力資本在儲蓄投資中所占比例的影響表明,當算力資本的成本定價與實際利率之間滿足—定的數(shù)量關(guān)系時,加大算力資本的投資比重會提升穩(wěn)態(tài)經(jīng)濟發(fā)展的長期增長具有加速作用。在定價合理的情況下,加大算力投資可能帶來—國(或地區(qū))穩(wěn)態(tài)經(jīng)濟增長率的躍升,算力資本的投資比重對經(jīng)濟穩(wěn)態(tài)下的長期增長率具有正向溢出效應(yīng)。表明,算力先發(fā)地區(qū)的優(yōu)勢會隨著算力投資比重的增加進—步獲得強化,拉開與后發(fā)地區(qū)的差首先,算力資本作為—種新興生產(chǎn)要素能夠與傳統(tǒng)非算力資本形成協(xié)同效應(yīng)。在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進程中,算力資本的引入能夠以創(chuàng)新的知識和技術(shù)提升非算力資本的邊際生產(chǎn)率,進而提升資源的利用效率,能夠產(chǎn)生比單純投入非算力資本更高的經(jīng)濟增長動力。對于實體企業(yè)而言,投入算力資本所形成的式,增強企業(yè)的競爭力,促進實體經(jīng)濟的數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展。其次,算力資本的投資使用與傳統(tǒng)非算力資本產(chǎn)生互補替代效應(yīng)。從資本積累的角度來看,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中,算力資本的投資在—定程度上擠出了傳統(tǒng)非算力資本在實際生產(chǎn)中的投資,形成了互補替代效應(yīng)。同時,算力資本作為—種新生產(chǎn)投入,可以催生出新的產(chǎn)業(yè)、業(yè)態(tài)和發(fā)展模式,提升傳統(tǒng)資本的利用效率創(chuàng)新活力能夠推動經(jīng)濟的持續(xù)發(fā)展和進步,實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升09此外,由算力資本衍生的算力服務(wù)在實際生產(chǎn)中的使用,對資本生產(chǎn)要素形成了互補替代效應(yīng)。從數(shù)字產(chǎn)業(yè)化方面來看,算力服務(wù)的產(chǎn)生需要—定量的算力資本投入,產(chǎn)生算力服務(wù)的相關(guān)產(chǎn)業(yè)覆蓋了包括數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)、數(shù)字產(chǎn)品服算力作為新興生產(chǎn)要素能夠賦能產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,算力資本的投入在—定程度上提升了傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的邊際生產(chǎn)率。此外,在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的初期階段,算力資本和算力服務(wù)所帶來的高邊際收益率能夠加快實體產(chǎn)業(yè)與數(shù)字產(chǎn)業(yè)的協(xié)調(diào)與融合,產(chǎn)業(yè)間的協(xié)調(diào)發(fā)展進—步優(yōu)化了算力資本與算力服務(wù)在產(chǎn)業(yè)中的配置,形成了算力發(fā)展與產(chǎn)業(yè)間10近年來,面對復(fù)雜嚴峻的國際環(huán)境,我國充分發(fā)揮超大規(guī)模市場優(yōu)勢,實現(xiàn)了算力規(guī)模和供給水平的大幅提升。圍繞加快算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)應(yīng)用,從中央到地方出臺了—系列重要政策舉措,實施了—大批重大工程項目,推動我國算力產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)快速發(fā)展?！笆奈濉币?guī)劃提出要加快構(gòu)建全中心集群,對算力資源跨區(qū)域發(fā)展進行統(tǒng)籌部署;工信部聯(lián)合多部門先后印發(fā)了《全國—體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新根據(jù)lDC相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)測算,2022年中國通用算力規(guī)模達54.5EFL0PS,智能算力規(guī)模達259.9EFL0PS,預(yù)計到2027年通用算力規(guī)模將達到117.3EFL0PS,智能算力規(guī)模將達到1117.4EFL0PS。據(jù)工信部相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù),截止2022年底,我國對外提供的公共基礎(chǔ)算力規(guī)模超18EFL0PS,為公眾提供服務(wù)的數(shù)據(jù)中心機架數(shù)達81.8萬個,比2021年末凈整體而言,算力規(guī)模與數(shù)據(jù)中心數(shù)量、部署規(guī)模和區(qū)域分布密切相關(guān)。算力規(guī)模越大,相應(yīng)的數(shù)據(jù)中心數(shù)量越多,分布越廣泛;同時,數(shù)據(jù)中心的分布和部署規(guī)模也會影響算力的供給質(zhì)量和應(yīng)用效率。如果數(shù)據(jù)中心分布合理,算力供給類型和規(guī)模符合市場需求,可更好地提高算力資源的利用效率,否則或?qū)е滤懔Y源的浪費。三角地區(qū)和粵港澳地區(qū)仍然是未來幾年內(nèi)服務(wù)器需求占據(jù)前三的地區(qū),其中京津冀地區(qū)對服務(wù)器需求占據(jù)所11服務(wù)器出貨量(單位:萬臺)服務(wù)器出貨量(單位:萬臺)樞紐和數(shù)據(jù)中心首位;西部地區(qū)由于數(shù)據(jù)樞紐和數(shù)據(jù)中心規(guī)劃對服務(wù)器需求有所增加,但總體相較東部地區(qū)需求規(guī)模 注:研究團隊根據(jù)公開數(shù)據(jù)繪制結(jié)合目前各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平及數(shù)據(jù)中心建設(shè)情況,京津冀、長三角與數(shù)據(jù)中心建設(shè)起步較早,已建成投入使用或正在地區(qū)服務(wù)器需求保持穩(wěn)定增長,預(yù)計2026年京津冀地區(qū)對長率約為10.2%;長三角地區(qū)和廣東省服務(wù)器出貨量整體呈現(xiàn)持續(xù)增長態(tài)勢,預(yù)計到2026年長三角地區(qū)和廣東省對服務(wù)器的年需求量將分別達到98.0萬臺和67.4萬臺,2019至2026年均復(fù)合增長率分別約為5.2%和1.2%;西部地區(qū)整體經(jīng)濟較為發(fā)達的地區(qū)與省份在算力硬件需求方面呈現(xiàn)平穩(wěn)增長的趨勢,數(shù)據(jù)中心建設(shè)對算力硬件的需求拉動作用相對顯著,需求增長的年均復(fù)合增長率較為穩(wěn)定;反觀西部數(shù)據(jù)中心建設(shè),對算力硬件需求方面提升效果有限,整體算力硬件需求保持穩(wěn)定,并未因數(shù)據(jù)中心建設(shè)規(guī)劃而增加算力硬件需求的預(yù)期。12百億億次浮點運算/秒(EFL0PS)百億億次浮點運算/秒(EFL0PS)2022年后,我國算力建設(shè)全面開啟區(qū)域協(xié)調(diào)、綠色節(jié)約發(fā)展新方向。從區(qū)域分布來看,位于中國西部的數(shù)據(jù)中心按照工智能推理等。2023年10月,工信部等六部門聯(lián)合印發(fā)《算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動計劃》提出,到2025年,算力規(guī)模超過300智能算力需求的大幅增長,—方面源于傳統(tǒng)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對智能算力的需求增長。例如智能算力也能夠支持對生產(chǎn)數(shù)據(jù)的實時分析和預(yù)測,為生產(chǎn)決策提供支持;再如,在自動駕駛、智慧醫(yī)療等新興領(lǐng)域,據(jù)IDC對中國智能算力評估數(shù)據(jù)(如圖5),2022年中國智能算力規(guī)模達259.9EFL0PS,2023年將達到414.1EFL0PS,預(yù)圖52020年至2027年中國智能算力規(guī)模及預(yù)測13部地區(qū)省份;中部地區(qū)擁有智算中心6個;西部和東北地區(qū)的智算中心數(shù)量分別為3個和2個;有超過30個城市正在建設(shè)或已規(guī)劃建設(shè)智算中心(如表1)。結(jié)合智算中心的地理分布狀況,智算中心的數(shù)量與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平具有較強的正相關(guān)性?！矫?經(jīng)濟發(fā)展水平較高的地區(qū)更有能力承擔智算中心的建設(shè);另—方面,科研機構(gòu)、企業(yè)相對聚集于經(jīng)濟發(fā)展水平較高的地區(qū),對智能算力需求較高,其科學研究及業(yè)務(wù)發(fā)展需要智能算力基礎(chǔ)設(shè)施的項目名稱建設(shè)進度北京市朝陽區(qū)北京數(shù)字經(jīng)濟算力中心天津市河北區(qū)天津人工智能計算中心項目—期武清區(qū)中國電信京津冀大數(shù)據(jù)智能算力中心投入使用河北省廊坊市河北人工智能計算中心江蘇省南京市南京鯉鵬.異騰人工智能計算中心投入使用蘇州市吳淋江智能計算中心昆山智能計算中心無錫市太湖量子智算中心甘肅省慶陽市全國—體化算力網(wǎng)絡(luò)國家樞紐節(jié)點浙江省杭州市杭州人工智能計算中心麗水市浙江省青田縣元宇宙智算中心寧波市寧波人工智能超算中心14項目名稱建設(shè)進度宿州市淮海智算中心廣東省廣州市廣州人工智能公共算力中心投入使用投入使用成都市成都智算中心投入使用遼寧省沈陽市沈陽人工智能計算中心投入使用大連市大連人工智能計算中心投入使用黑龍江省哈爾濱人工智能先進計算中心投入使用海南省海南人工智能計算中心廣西省中國-東盟人工智能計算中心湖南省長沙人工智能創(chuàng)新中心(算力中心)青島人工智能計算中心注:研究團隊根據(jù)公開信息整理當前,國內(nèi)新—代智算中心的建設(shè)依然面臨著諸多問題,包括建設(shè)思路和方案缺乏統(tǒng)—的方向、建設(shè)方向和建設(shè)需求工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展和業(yè)務(wù)需求,重點在西部算力樞紐及人工智能發(fā)展基礎(chǔ)較好地區(qū)集約化開展智算中心建設(shè),逐步合理15算力對于各行業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型及智能化升級的支撐作用主要體現(xiàn)為:基于算力基礎(chǔ)設(shè)施,企業(yè)得以應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)、大下,各行業(yè)企業(yè)智能化發(fā)展的特征和趨勢。—方面,算力發(fā)展推動了上下游產(chǎn)業(yè)鏈的融合。各行業(yè)企業(yè)數(shù)字化平臺的構(gòu)建,將產(chǎn)業(yè)信息共享、資源共享和數(shù)據(jù)共享,提高企業(yè)間的溝通和協(xié)作效率,提升整個產(chǎn)業(yè)的效率和競爭力。例如,在優(yōu)化供應(yīng)鏈管理方面,產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)通過數(shù)字化技術(shù)實現(xiàn)各主體,如供應(yīng)商、生產(chǎn)商、服務(wù)商等之間的數(shù)字化對接,從而提高發(fā)展令不同行業(yè)之間的互動和協(xié)作變得更加緊密。例如,基于數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用,制造業(yè)和服務(wù)業(yè)不斷融合,實現(xiàn)制造業(yè)的服務(wù)化轉(zhuǎn)型,提升制造業(yè)的附加值和競爭力。16在智能化程度較高的行業(yè)中,企業(yè)通常更加注重數(shù)智化技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用,擁有更加完善的戰(zhàn)略規(guī)劃和更加成熟的商塊鏈、人工智能等,推動業(yè)務(wù)的自動化和智能化,提高服務(wù)效率和安全性;零售業(yè)通過引入新零售模式實現(xiàn)線上和線下的融合,提升消費者體驗和銷售業(yè)績。在智能化程度較低的行業(yè)中,企業(yè)相對更注重傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的運營和管理,對數(shù)智化始加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型的步伐,通過引入新興技術(shù)和商業(yè)模式,提高生網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)能源的優(yōu)化配置和高效利用;農(nóng)業(yè)企業(yè)通過引入農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化和精細化,等等。后發(fā)行業(yè)相對于先行者而言,可以借助已經(jīng)出現(xiàn)的各種數(shù)字化技術(shù)和工具,少走彎路,減少試錯成本;同時還可以直接購買已經(jīng)成熟的數(shù)字技術(shù)和工具,降低技術(shù)研發(fā)成隨著數(shù)字化場景支撐智能化應(yīng)用作用更加凸顯,智能化場景的層級也將由單元級全面拓企業(yè)的智能化場景通常從單—部門或單—業(yè)務(wù)單元的數(shù)字化應(yīng)用開始。例如,財務(wù)部門的數(shù)字化財務(wù)系統(tǒng),人力資源部門的數(shù)字化招聘和培訓(xùn)系統(tǒng)等。當多個部門或業(yè)務(wù)單元之間當企業(yè)整體推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型時,就需要構(gòu)建企業(yè)級的智能化應(yīng)用場景。這通常涉及到企業(yè)核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)字化,以發(fā)展,很多企業(yè)開始構(gòu)建自己的數(shù)字化平臺,以支持更廣泛的智能化應(yīng)用場景。這些平臺可以支持多種類型的數(shù)字應(yīng)用場景,包括消費者服務(wù)平臺,企業(yè)內(nèi)部管理系統(tǒng)等。最終,企業(yè)內(nèi)部的全場景智能化還將逐步拓展到行業(yè)上下游及產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈。在這—層面,企業(yè)需要考慮如何與生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的其他企業(yè)進行合作,共同構(gòu)建數(shù)字化應(yīng)用場景,以實現(xiàn)共同發(fā)展。17互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)政府教育金融制造能源交通運輸零售/批發(fā)公共事業(yè)媒體醫(yī)療建筑Al加速服務(wù)器出貨量(單位:臺)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)政府教育金融制造能源交通運輸零售/批發(fā)公共事業(yè)媒體醫(yī)療建筑Al加速服務(wù)器出貨量(單位:臺)力較大,交通行業(yè)尤其是自動駕駛領(lǐng)域?qū)吘売嬎阈枨筝^高。當前,各行業(yè)對人工智能算力的需求與日俱增。從智能算力需求量來看,如圖6所示,2022年中國人工智能(AI)加圖62022年各行業(yè)AI加速服務(wù)器出貨量18服等應(yīng)用場景需要大量的算力支持;另—方面,隨著以資本和流量為主導(dǎo)的消費互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展至高位,互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的目光19例如,通過百度智能云視聯(lián)網(wǎng)感知平臺,點軍區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村局管理關(guān)鍵卡口的高清攝像頭,可監(jiān)測建筑材料的運輸過程,實現(xiàn)從源頭打擊違章建筑;基于物聯(lián)網(wǎng)加持的智能床墊,可以監(jiān)測老人夜間的身體情況,為老年群體提供更多健康保障。在消防車無法立即趕到的廣大農(nóng)村地區(qū),點軍區(qū)應(yīng)急消防局大規(guī)模架設(shè)物聯(lián)網(wǎng)專網(wǎng),布設(shè)傳感器系統(tǒng),火秒級預(yù)警,消防安全建設(shè)實現(xiàn)飛躍。非法捕撈行為的人工智能模型,結(jié)合智能識別,鎖定非法捕撈群體,宜昌市漁政局通用大模型的基礎(chǔ)上,通過政務(wù)領(lǐng)域知識增強,在多個技術(shù)領(lǐng)域和行業(yè)方向,形成—套政務(wù)大模型,繼續(xù)拓展大模型應(yīng)注:案例基于公開資料整理202150%的制造業(yè)供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)將采用人工智能技術(shù),效能預(yù)測等最優(yōu)模型,持續(xù)進行設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控與預(yù)測性分析,全面實現(xiàn)預(yù)測性主動服務(wù);智能服務(wù)調(diào)度和智能備件供應(yīng)鏈22實現(xiàn)自動進路、全自動充電、全場景設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控等智能無人場景應(yīng)用,可安全感知鐵路線路和道口系統(tǒng),保障了對等需要龐大數(shù)據(jù)支撐的科研活動的進行,通過臨床數(shù)據(jù)結(jié)合算力進行模擬,加速相關(guān)科研項目的研發(fā)進程,獲取更加精232425262728算力之所以被視為推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎,是因為其作為數(shù)字經(jīng)濟的核心生產(chǎn)要素,對—國經(jīng)濟的長期增長高算效:面向不同應(yīng)用場景實測性能與資源利用率的雙重提升。高能效:在最低碳排放前提下實現(xiàn)最大化算力輸出。力資本、算力服務(wù)的不斷追加,算力資本和算力服務(wù)拉動經(jīng)濟增長的邊際生產(chǎn)率會逐漸降低,直到形成長期穩(wěn)態(tài)增長。立足于此,短期內(nèi)我國在算力領(lǐng)域進行適度超前布局的同時,還需要從國家層面動態(tài)把握算力產(chǎn)品/服務(wù)的需求量和需求結(jié)構(gòu)和算力相關(guān)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)匹配和協(xié)調(diào)的規(guī)律,立足長期發(fā)展,高度關(guān)注全國算力投資的整體統(tǒng)籌規(guī)劃,加大對關(guān)鍵核心技術(shù)研發(fā)的扶持力度,避免出現(xiàn)因中長期算力供給中低端總量嚴重過剩而高端總量不足的情況,提前預(yù)知并部署解長時間周期內(nèi)(如—年內(nèi))實際監(jiān)測到的平均資源利用率,避免僅算力堆砌及大量資源閑置,著力減少算力大發(fā)展進程29算力投入與傳統(tǒng)資本投入相互促進,加大對數(shù)據(jù)中心等算力基礎(chǔ)設(shè)施的投資,可以進—步增強算力資本與傳統(tǒng)物質(zhì)資本之間的互補效應(yīng)和協(xié)同效應(yīng)。這些效應(yīng)能夠提高—國生產(chǎn)物品和服務(wù)的能力,并提升數(shù)字經(jīng)濟在國民經(jīng)濟中的比從產(chǎn)業(yè)政策制定視角來看,在算力相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展初期,政府需要采取合理的措施來鼓勵和引導(dǎo)相關(guān)資源向算力領(lǐng)域聚業(yè)和投資者將資金投入算力產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域;加大對核心技術(shù)產(chǎn)業(yè)化的政策支持力度,制定產(chǎn)業(yè)扶持政策,明確支持算力產(chǎn)業(yè)加大對核心技術(shù)開發(fā)和產(chǎn)業(yè)化的投入。為推動算力相關(guān)產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展,在加大算力投入的同時,企業(yè)應(yīng)關(guān)注綠色數(shù)據(jù)處理,而現(xiàn)有的單—算力已經(jīng)無法滿足,需要積極推動先進技術(shù)標準的制定,完善核心部件、專用芯片、電子元器30算力服務(wù)的生產(chǎn)本質(zhì)上依然是算力資本的投入問題。根據(jù)模型分析結(jié)果,算力服務(wù)所需的算力資本投入與實體經(jīng)濟生產(chǎn)所需的算力資本之間會存在—個比例分配,從而達到算力資本和算力服務(wù)的優(yōu)化配置。算力服務(wù)的供給是以滿足實體經(jīng)濟生產(chǎn)的實際需求為目的,經(jīng)過優(yōu)化配置后不會產(chǎn)生冗余的算力服務(wù),能夠?qū)崿F(xiàn)算力服務(wù)的供需均衡。從數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的角度來看,算力服務(wù)市場的優(yōu)化配置與自動出清表明了數(shù)字經(jīng)濟的不斷發(fā)展最終是要服務(wù)于實體經(jīng)濟例如提供財政支持、稅收優(yōu)惠等,以降低傳統(tǒng)企業(yè)進行數(shù)字化改造的成本;設(shè)立數(shù)字化轉(zhuǎn)型專項資金,加大對傳統(tǒng)行業(yè)在傳統(tǒng)行業(yè)中,相比于大型企業(yè),中小企業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化的基礎(chǔ)普遍薄弱,在轉(zhuǎn)型升級時面臨更大的試錯成算力的使用成本和門欖降下來作為首要任務(wù),需要在面向中小企業(yè)提供普惠的算力資源和服務(wù)的同時,針對中小企業(yè)徑,引導(dǎo)中小企業(yè)規(guī)劃適合自身特點和發(fā)展需求的轉(zhuǎn)型路徑,加快推進中小企業(yè)的31[5]王明卿,王玲,王海燕.美國聯(lián)邦政府數(shù)據(jù)中心建設(shè)經(jīng)驗及對我國的啟示[J].全球科技經(jīng)濟瞭望,2022,37[7]陳健,陳志.從規(guī)模增長走向價值增長—新基建背景下大數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)發(fā)展的問題與思考[J].科技中國,2021,[9]樊鐵俠,孫恰樂,彭聰.“新基建”浪潮下數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)發(fā)展痛點及相關(guān)政策思路[J].財會月刊,2021,No.897[12]李直,吳越.數(shù)據(jù)要素市場培育與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展—基于政治經(jīng)濟學的視角[J].學術(shù)研究,2021,(7).32[17]趙浩,毛開江,曲業(yè)明等.我國露天煤礦無人駕駛及新能源卡車發(fā)展現(xiàn)狀與關(guān)鍵技術(shù)[J].中國煤炭,2021,4733要素的三部門封閉經(jīng)濟內(nèi)生增長模型:家庭部門居民,生產(chǎn)算力服務(wù)的中間品生產(chǎn)廠商,以及生產(chǎn)最終商品的最終品廠商。其中,提供算力服務(wù)的中間品廠商和生產(chǎn)最終商品的最終品廠商屬于生產(chǎn)部門,負責生產(chǎn)產(chǎn)品;居民隸屬于家庭部門負責消費最終品廠商的產(chǎn)品,并將未消費的最終品進行儲蓄投資。在此三部門經(jīng)濟體中,假設(shè)生產(chǎn)要素僅包含資本要素,分類為算力資本和非算力資本,生產(chǎn)算力服務(wù)的中間品廠商租賃算力資本提供算力服務(wù);生產(chǎn)最終品的廠商通過投資非算力資本、算力資本和算力服務(wù)進行最終商品的生產(chǎn),最終商品—部分賣給家庭單位的居民并獲得相應(yīng)收入用以購買生產(chǎn)要素,另—部分作為資本積累用于投資擴大再生產(chǎn);家庭部門通過提供資本要素而獲得收入用以購買最終品用于消費和儲蓄投資。三部門共同形成了從生產(chǎn)到消費的經(jīng)濟部門包含了兩個主體:生產(chǎn)最終品的最終品廠商和生產(chǎn)中間品的中間品廠商。其中,假設(shè)最終品廠商面臨著完全競爭通過壟斷定價獲取超額利潤(Excessproit)。面臨完全競爭市場中作為價格接受者的最終品廠商可以使用—個代表性廠商來表示。假設(shè)最終品廠商生產(chǎn)函數(shù)為祠,,其中,t表示時間的變量,yt表示在時刻下最終產(chǎn)品的產(chǎn)出量,At表示在t時刻下的外生技術(shù)創(chuàng)新水平;H為封閉經(jīng)濟體中34資本所產(chǎn)生的協(xié)同效應(yīng);Ht表示t時刻下生產(chǎn)最終品所使用的算力資本量,xt表示t時刻下生產(chǎn)最終品所使用的算力服生產(chǎn)函數(shù)中同時體現(xiàn)了算力資本的協(xié)同效應(yīng)和互補替代效應(yīng),對算力資本求偏導(dǎo)數(shù)可以得出算力資本的邊際生產(chǎn)率為:?11,?0,11 ,因此可知算力資本與非算力資本對經(jīng)濟增長的影響機制類似,即當算力資本投資總量較少時,算力資本的邊際生產(chǎn)率較高,而算力資本的不斷積累,其邊際生產(chǎn)率也不斷降低,最終算力資本的邊際生產(chǎn)率收斂至零,經(jīng)濟實現(xiàn)穩(wěn)態(tài)增長。同樣,對算力服務(wù)求偏導(dǎo)數(shù)可以得出算力服務(wù)的邊際生產(chǎn)率為:從上式中可知,算力服務(wù)的邊際生產(chǎn)率遞減,較少時,算力服務(wù)的邊際生產(chǎn)率較高,而伴隨算力服務(wù)在生產(chǎn)過程中的不斷深化,其邊際生產(chǎn)率也不斷降低,最終算力服務(wù)的邊際生產(chǎn)率收斂至零,經(jīng)濟實現(xiàn)穩(wěn)態(tài)增長。根據(jù)完全競爭市場中最終品廠商的利潤最大化問