数字化转型难题何解？打破“算力孤岛”是关键 | 原创
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2023-12-06 09:46:15 来源：
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2023-12-06 09:46:15 来源：
摘要：过去的二十年里，数字化转型相关议题越来越多地被人们提及和研究。今天，随着当前AI、5G、云计算、大数据等技术的不断发展，当前全球经济体日益数字化，且已完全进入数字时代，数字化正加速融入经济社会发展的各领域全过程。
关键词：
数字化转型
数据
算力
算力网络
原创专栏
（图源：lovis）
过去的二十年里，数字化转型相关议题越来越多地被人们提及和研究。今天，随着当前AI、5G、云计算、大数据等技术的不断发展，当前全球经济体日益数字化，且已完全进入数字时代，数字化正加速融入经济社会发展的各领域全过程。
当前数字化转型所面临的“难题”
数字时代，数字经济可谓信息产业革命的新业态新经济，更是全球战略角逐的“新高地”。作为数字经济的两大核心要素，算力和数据已经成为当前国内外各领域发力的关键，更是各行业数字化转型的新底座。
（图源：enterprisetalk）
据国家互联网信息办公室发布的《数字中国发展报告(2022年)》显示，2022年我国数字经济规模达50.2万亿元，稳居世界第二，同比名义增长10.3%，占GDP比重提升至41.5%。数字基础设施及数字政务等方面的发展，均取得了不少成果。数字经济不仅改变了大家的生活和生产方式，也推动产业变革加速演进。
通过借助前沿科技来实现数字化转型，这不仅是企业提高效率和竞争力的关键举措，也是市场发展趋势的重要体现。然而，目前我国在数字化转型方面依旧面临不少亟待解决的难题。
首先是因行业差异导致的数字化转型难题。由于不同行业在数字化转型的速度和深度上存在差异，因此对于各行业里的企业而言，面对差异化资源、环境及成本问题，数字化转型方面也存在不少“困境”。比如，资源聚集优势行业如金融、零售等，相比其他行业而言在数字化转型方面已经卓有成效；而对于那些资源相对匮乏的冷门行业而言，数字化方面则才刚刚起步。
其次是人才缺口。目前，我国复合型人才相对而言比较缺乏，随着对数字化技能的需求量不断增长，市场上既懂技术又懂行业的专业人才供应不足是现状。同时，在数字化人才培养及团队搭建等方面也需要持续完善。为推动这些问题的解决，近年来，国家相继出台了一系列人才培养相关政策，不断大力推动科技相关人才队伍建设。今年8月份，中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于进一步加强青年科技人才培养和使用的若干措施》，就旨在培育造就一大批科技领军人才，为新兴产业领域注入活力，补齐人才缺口。
再有就是高昂的投入成本。众所周知，对于企业来说，数字化转型需要新技术设备、软件和系统以及相关培训和实施工作，这需要大量的资金支持，成本是企业必须面对的难题。另外，企业还需要面对组织结构与文化方面的挑战，传统组织结构和管理方式的改变，或导致内部抵触和变革阻力。而很多企业在启动数字化转型时没有明确的战略目标或路线图，导致转型过程混乱，难以实现预期效果，也是企业数字化转型过程中面临的难题。
攻克数据“壁垒”任重道远
作为数字化转型的关键核心之一，数据的重要性不言而喻。据国际数据公司（IDC）测算，预计到2025年，中国产生的数据总量将达48.6ZB，占全球的27.8%；对国内生产总值（GDP）增长的贡献率将达年均1.5-1.8个百分点。
（图源：IDC）
对于企业而言，数据既是企业生产经营的基础，是起点，是过程，也是终点。随着数字经济循序渐进地向前演化，企业内部和外部海量数据的收集、整合、分析和应用对企业决策的科学化、精细化和智能化至关重要。
在企业数字化方面，目前由于底层设备数据采集存在大量私有协议，因此会为数据采集带来较大难度。此外，数据质量不高、数字化系统不融合，以及因数据系统建设各自为政、数据共享机制欠缺、数据采集公开及共享制度不健全等因素产生的数据壁垒都是目前存在的问题。
因此，挖掘数据价值、打破数据“壁垒”、数据安全、数据治理等都是目前推进各行业数字化转型发展的首要任务，数据要素市场便由此而催生。
近年来，我国积极出台相关政策加速培育数据要素市场，以建立健全数据安全、开放共享、安全认证等基础制度和标准规范，推动数据资源开发利用，为解决制约数据要素合理流动的堵点、难点、痛点提供保障，从而解决数据安全等问题。尽管目前破除数据壁垒仍任重道远，但在推进我国各行业数字化转型的进程中意义重大。
打破“算力孤岛”是关键
除数据之外，数字化转型的另一个核心就是算力。
一般而言，算力分为通用算力（基础算力）、智能算力和超算算力三大板块，分别应用于基础通用计算、AI训练和推理计算以及尖端科学领域的计算。据工信部数据显示，截至2022年底，中国的算力总规模已达到180EFlpos，存储总规模超1000EB。据中国信通院相关研究估算 ，在全球算力规模中，中国已与美国并驾齐驱，分别占据了33%和34%的市场份额。
（图源：IDC）
去年以来，AI大模型的火热发展，让国内相关算力需求达到了新高度。最新发布的《中国人工智能计算力发展评估报告》显示，2023年我国人工智能算力市场规模将达到664亿元，同比增长82.5%，人工智能算力需求快速增长。
尽管算力需求市场庞大，但如何充分释放算力，助力数字经济的高质量发展成为主要问题。目前，我国算力软件正处在重要发展节点，亟需打破“算力孤岛”。
所谓算力“孤岛”，即有算无网。算力网络的构建对于数字时代经济发展至关重要，而算力网络的构建也面临不少挑战，除数据流通之外，就是算力共享。
算力网络主要是围绕算力共享，建设一整套算力生态链，其中包括算力生产、算力聚合、算力赋能、算力调度、算力供应等环节，而链中每一个环节，都有各自面临的问题。此外，算力网络的建设和运营也需要通过长期探索来逐步完善。
作为一种复杂的技术网络体系，算力网络涉及多学科、多领域的融合，目前其融合深度、广度还不足，算力资源的整合优化、高效调度与协同处理等问题，以及能源和资源分布不均衡、算力和网络设备交互接口、信令协议等标准尚不统一等挑战都需要面对且待解决。
目前，我国已经在构建开放共享的国产算力生态方面持续发力，并深入推进产学研等行业的融合发展。各大算力软件厂商也在紧跟大趋势发展步伐，持续完善自身算力资源布局，以落实国家“东数西算”战略。接下来，也期待业界有更多关于算力方面的创新拓展及应用，打破算力共享及“算力孤岛”问题，行动已经在路上。
编辑 | MissD
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