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作者：張學睿 商湯智能產業(yè)研究院助理研究員
日前，“信息化百人會第八屆信息戰(zhàn)略論壇”在京拉開帷幕。在本次論壇《東數西算工程推進中的難點問題與破解之道》“圓桌對話”環(huán)節(jié)，商湯智能產業(yè)研究院院長田豐根據“東數西算”各地區(qū)實際建設情況，提出了三個潛在挑戰(zhàn)性問題。他表示，訓練和推理數據跨省遷移難、通信網絡成本高；計算核心節(jié)點的數據資產運營權屬和數據商用合規(guī)性風險；以及一地一議、標準不統一的地方專項債/專項資金模式，都給民營科技企業(yè)投身“東數西算”產業(yè)浪潮中帶來不確定性投入風險。
一開始要知道“東數西算”是什么？
“數”指數據,“算”是算力，算力指對數據的處理能力,類似于農業(yè)時代的水利、工業(yè)時代的電力,算力已成為數字經濟發(fā)展的核心生產力。實施“東數西算”工程,就像“南水北調”“西電東輸”一樣,發(fā)揮我國體制機制優(yōu)勢,支持數據中心向資源充裕的西部轉移,更多承接和保障東部數據處理需求。
圖：《東數西算工程推進中的難點問題與破解之道》“圓桌對話”
談及“東數西算”推進過程中面臨的難題，田豐院長表示，東數西算歸根結底是數字經濟問題，數據是需求，算力是供給，供需匹配才能蓬勃發(fā)展。同時指出在東數西算中民營科技企業(yè)面臨的三個挑戰(zhàn)。
第一個挑戰(zhàn)：用于訓練和推理的數據跨省遷移難、遷移貴，偏高的通信網絡價格應大幅降低。
網絡是數字經濟的供應鏈，網絡成本決定數字經濟活躍程度。實體經濟中，海鮮是空運的，煤采用鐵路和船運，其成本差距接近10倍，數據也一樣。數據里面也有很多高精尖的、商業(yè)價值很高的數據，也有海量的、價值沒有那么高、但也能夠產生很大的產業(yè)規(guī)模優(yōu)勢的數據。所以，怎么去運？網絡“運輸”的成本能不能足夠低？數字經濟領域的“海運”、“船運”和“鐵路”急待供給側創(chuàng)新？這些問題很關鍵。
數字經濟的供應鏈，即網絡傳輸成本。“東數西算”，有價值的數據傳輸是需求，如果數據遷移成本很高會反過來壓抑產業(yè)需求。
“東數西訓”所針對的訓練數據，是海量的數據：如果通過網絡運輸會非常貴；如果通過線下的硬盤轉移方式，會面臨很大的安全風險。這些都使得數據遷移不太好做。
“東數西推”所針對的推理數據，是沒有辦法跨過該省或者該區(qū)域的，并且可能涉及數據的權屬、數據的保護。所以推理的數據中心內數據是很難去大量跨省遷移的，這都是實際中碰到的問題。
第一個挑戰(zhàn)歸結為數字經濟生命線的交通成本，即網絡的成本能不能進一步的降低。
“網絡成本降低才能夠真正達到數字經濟指數級的上漲。數據很多，但數據運不出去還是沒有用。”田豐院長稱。
第二個挑戰(zhàn)：計算核心節(jié)點的數據資產運營權屬和數據商用合規(guī)性風險
第二個挑戰(zhàn)與東數西算節(jié)點建設的模式有關系。我們在日常工作中去修一個高速公路，修高速公路之前就得談好這10年的運營權歸誰，怎么做商業(yè)閉環(huán)，建設數據中心也一樣。
現在建設東數西算的數據中心的時候，民營企業(yè)參與到多少，民營企業(yè)的運營權益有沒有受保護，數據資產的歸屬，應用的法律的合規(guī)性怎么處理，這些問題目前為止都是很模糊的。所以民營企業(yè)很擔心的是，花了很大的力氣、很多的投資建完數據中心，建完了以后公共的數據如何去挖掘？挖掘的過程中會不會又遇到很多合規(guī)性的一些風險？這是第二個挑戰(zhàn)。
第三個挑戰(zhàn)：一地一議、國內標準不統一的地方專項債/專項資金模式
第三個挑戰(zhàn)與東數西算數據中心的投入有關。很多地區(qū)通過新基建的專項債、專項資金投入建設，但是每一個地區(qū)的政策都不一樣、標準也不一樣，甚至很多標準是沒有的。地方一邊做一邊摸索，這誠然是一種創(chuàng)新，但企業(yè)現在是有很成熟的一套投資模式。從中央來講，是不是有可能定義在東數西算的超算中心、數據中心上資金配套的統一的模式，或一種建議的模式？這樣能夠實現政府、國企還有民企都知道如何去做搭配型的投資，并且是一個全國可以復制的這種投資模式。
以上是民營科技企業(yè)投身“東數西算”產業(yè)浪潮中三個不確定性投入風險。
圓桌對話中，田豐院長還被問及：商湯為什么要斥巨資建設這樣一個智算中心？它的商業(yè)模式到底是怎樣的？對于商湯來說，“東數西算”帶來了什么樣的發(fā)展機遇和挑戰(zhàn)？
就此，田豐院長首先提到上海最近剛發(fā)布的《上海市培育“元宇宙”新賽道行動方案（2022-2025年）》，指出元宇宙是一個巨大的算力的需求，其對算力的要求至少提升3個數量級。其次，上海的新能源車非常火，不止是特斯拉向全球出口，還有很多品牌的國產新能源車，智能車的算力需求也很大。
田豐院長稱，基建一定先行，所以上海政府的支持下，商湯提前兩三年就開始建設AIDC（指“人工智能計算中心”或稱“商湯智算中心”）。用三個數字來對比可以看出商湯AIDC的實力。
第一個數字：1800
特斯拉自研的超算中心（超級計算機Dojo）算力是1800 Petaflops（1.8EFLOPS） 。
第二個數字：1895
Meta（原Facebook）建造的超級計算機RSC可提供1895(千萬億次)TF32計算性能。
第三個數字：3740
商湯2022年剛剛建成亞洲最大的人工智能計算中心AIDC，峰值算力高達3740 Petaflops（1 Petaflop等于每秒1千萬億次浮點運算）。
可以看到中國在算力方面已經遙遙領先。截至2021年底，商湯23個投入使用的超算集群總算力為每秒1170千萬億次浮點計算，而新建的新一代人工智能計算中心也已于2022年1月在上海臨港正式落成啟用，設計峰值算力可達3740千萬億次浮點計算，算力總計達到4910Petaflops，這個是商湯AIDC為什么有底氣說“亞洲最大”。商湯AIDC得益于長三角地區(qū)的智能車、元宇宙，以及AI科研產業(yè)數字化轉型、智能制造強大的算力需求。
圖：信息化百人會第八屆信息戰(zhàn)略論壇
此外，田豐院長還提出商湯AIDC具備三個特點。
任何一代的算力革命都是由需求和數據牽引的，商湯科技有自己的智慧城市、智慧商業(yè)，包括數字世界和智能車這樣的一些業(yè)務，所以更靠近應用層，用軟件來去定義這個硬件的數據中心會更好地貼近產業(yè)的需求。
第二個特點：運營定義建設。
一條路不是修好了就一定有車跑的，一個工廠也不是建好了就一定有生意的，所以商湯科技在所有地區(qū)的AI超算中心是負責運營的，從運營、市場商業(yè)閉環(huán)的角度，去定義區(qū)域的數據中心、AI超算中心應該怎么去建。
第三個特點：用國產化定義中國下一代的算力基礎設施。
商湯科技牽頭成立“人工智能算力產業(yè)生態(tài)聯盟”（簡稱：智算聯盟），聯手國產芯片廠商，與清華大學、復旦大學、上海交通大學、中國信息通信研究院、中國電子技術標準化研究院及行業(yè)伙伴共同推動國產算力落地。
田豐院長稱，以上三個特點是商湯科技努力做全球AI算力領先的樞紐的初心。
