将算力真正转化为生产力
要在顶层设计上强化算力资源统筹调度，持续优化算力布局，不断提高算力利用效能；在产业链方面不断完善算力产业生态，多方共建、协同匹配，加速培育算力新产业、新业态和新模式；加快绿色算力发展布局，让算力基础设施能耗降下来。
工业和信息化部有关负责人日前表示，将加强对算力产业的支持，出台推动算力基础设施高质量发展的政策文件。当前，ChatGPT火爆出圈的背后，是算力需求的爆发式增长。算力被视为继热力、电力之后新的生产力，成为各国战略布局的重点，算力产业规模迅速扩大。不过，要将算力真正转化为生产力并不容易，还需解决供给、应用等方面的多个瓶颈。
算力是数字经济的底座，随着数字经济的发展而水涨船高。简单说，算力就是对数据的处理能力。从早期的算盘到后来的电脑、智能手机，算力早已走入人们的生产生活。作为人工智能的核心要素，算力水平决定了数据处理能力的强弱，是承载和推动人工智能走向实际应用的决定性力量。可以说，ChatGPT的诞生是算力爆发的产物，同时也需要巨大算力的支持。然而，从当前的公开数据判断，算力供给增速远远追不上算力需求的增长速度，算力供需的“鸿沟”已客观存在。
算力供需的“鸿沟”不仅表现在绝对量上，还表现在利用率上。事实上，我国的算力规模已相当可观。工信部数据显示，截至2022年底，我国算力总规模排名全球第二，仅次于美国。在不少中外市场分析机构的排名中，美国和中国都属于算力的领跑者。而我国与美国的主要差距在于计算效率和应用水平。算力利用率低的一大重要原因是使用门槛高。从源头看，数据的存储没有跟上；从中间环节看，数据处理实时性存在不足。同时，土地资源、电力资源等算力成本高昂，这也是我国启动“东数西算”工程的重要原因之一。加之行业标准不统一、算网存在“两张皮”等现象，都大大提高了使用算力的门槛。
算力被视为生产力，因其能释放数据要素的创新活力，赋能各行各业。算力可改变人们的生产方式、生活模式和科研范式，是传统产业转型升级的重要支点，还能催生新的经济增长点。算力产业自身就是蓬勃发展的新兴产业，2022年我国算力核心产业规模已达1.8万亿元，算力关联产业规模则更为可观。测算显示，算力的提高对一国经济增长的拉动效应非常显著。
不过，要想把算力真正转化为生产力，还需要多重因素支撑，不能回避使用门槛有待提高、融合技术有待突破、场景应用有待优化等问题。
提升算力综合供给能力是重中之重，这也是工信部即将出台政策的首要目标。应推进计算架构、计算方式和算法创新，加速新技术、新产品落地应用；也需加强软硬件适配协同，提升产业基础高级化水平。要想让算力像水、电一样即取即用，就意味着要让算力流动起来，承载算力流动的网络就变得至关重要。但目前算网融合还面临技术、标准等挑战，有待加速推进网络设施与算力设施配套部署，优化升级网络体系架构，降低算力网络时延，提升算力网络可靠性，打造满足各类算力应用需求的运力体系。
提高算力利用效率是关键。供给上去了，还得让大家都用得起、用得上、用得好。这需要在顶层设计上强化算力资源统筹调度，持续优化算力布局，不断提高算力利用效能；在产业链方面不断完善算力产业生态，多方共建、协同匹配，大化发挥算力性能，加速培育算力新产业、新业态和新模式。同时，加快绿色算力发展布局，让算力基础设施能耗降下来。只有实现普惠算力，才能激发出算力的赋能效果，有效支撑实体产业创新应用，真正将算力转化为生产力。
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