在两会的政府工作报告中，“十四五“规划以及2035年的远景目标纲要中，把数字化建设纳入到了我国在未来发展的重点工作之一。目前，数字经济已经成为了我们经济的重要组成部分，我们要基于海量数据以及丰富应用场景优势的下，大力促进数字技术与实体经济的深度融合，要赋能传统产业的数字化的转型升级。而犀牛云解决方案就是基于数据经济的背景下，针对中大型企业推出的数字化部门，通过企业数字化中台,帮助企业的全数字化经营。

同时，数字经济的发展也让数据成为了新的生产要素，算力则成为了人们口中重要的基础支撑能力，而这不禁让人疑惑，发展数字经济，算力为何成为了重要的能力？我们国家的算力又该如何发展，相关企业又该扮演什么样的角色？

1、算力是数字经济时代的核心基础能力

据IDC与浪潮联合发布的《2020全球计算力指数评估报告》显示，计算力指数平均每提高1点，数字经济和GDP将分别增长3.3‰和1.8‰。其中，当一个国家的计算力指数达到40分以上时，指数每提升1点，对于GDP增长的拉动将提高到1.5倍；当计算力指数达到60分以上时，对GDP的拉动将进一步提升至2.9倍。

此外，经过多年的积累，中国各行各业都积累了海量的数据。数据显示，当前我国数据总量正在以年均50%的速度增长，预计到2025年将占全球27%，是名副其实的数据资源大国。

而在这个另一面，各行各业目前都有着极大的智能应用需求。2020年，由于新冠疫情的爆发新基建、数字政府、新型智慧城市等建设正在快速推进，因疫情防控的需要，工业机器人、服务机器人、无人驾驶正逐步迈入实际应用阶段。不仅如此，语音识别、视觉识别等为代表的人工智能技术的需求也在日益增大。

工信部数据显示，2019年中国人工智能核心产业规模达510亿元，超过2019年全年。而据中国信通院数据研究中心测算，2020年中国人工智能产业规模为3031亿元，同比增长15.1%，占全球市场规模近三成。与此同时，随着5G以及物联网的大规模部署，我国数据的增长速度也将会呈现指数级趋势，数据总量将进一步提高。

而随着智能化应用的不断发展，对于数据的利用则会出现更多维度、更加深度的利用需求，而在这背后，则需要更多的算力来为人工智能技术提供“动力”，挖掘数据背后的价值。

就以自然语言模型GPT-3为例，其拥有1750亿的天量参数，其训练数据集规模也超过500GB。GPT-3的算力需求达到了3640Petaflop/s-day。显然，人工智能技术的发展以及应用，其背后离不开算力来为其提供“动力”。

2、如何“加码”算力

AI计算能力和科学计算能力也正在反映出一个国家最前沿的计算能力。

据IDC与浪潮联合发布的《2020全球计算力指数评估报告》显示，当前我国在TOP500超级计算机中占比接近一半，科学计算基础设施全球领先；我国也是AI算力支出占总算力支出最高的国家之一，AI算力支出占总算力支出的比例达到14.1%。

各国不断加码算力，也让AI服务器的销量呈增长的趋势。据IDC统计数据，全球人工智能服务器占人工智能基础设施市场的84.2%以上，是AI算力基础设施的主要角色。

IDC近日发布的2020《全球人工智能市场半年度追踪报告》（2020H1《Worldwide Semiannual Artificial Intelligence Tracker》），对2020年上半年全球人工智能服务器市场进行数据洞察。报告显示，目前全球半年度人工智能服务器市场规模达55.9亿美元。未来，人工智能服务器将保持高速增长，预计在2024年全球市场规模将达到251亿美元。

可喜的是，全球服务器市场份额前五名中有3家国内厂商，其中，浪潮以16.4%的市占率位居全球第一，成为全球AI服务器头号玩家，华为（6%）和联想（5.7%）位列第四第五。

显然，中国人工智能服务器已经成为全球人工智能产业发展的中坚力量，而根据IDC与浪潮联合发布的《2020-2021中国人工智能计算力发展评估报告》，2021年中国人工智能服务器市场规模将持续保持高速增长，未来将占全球人工智能服务器市场的三分之一左右。

算力的战略价值及作为新型基础设施的地位已成事实。

国家发改委明确提及，中国将实施全国一体化大数据中心建设重大工程，布局10个左右区域级数据中心集群和智能计算中心。具体到省份和城市，也认识到算力的重要性，开始加速算力的培育和提升，并明确提出建设数据中心的目标计划。例如山东表示2022年前在用数据中心机柜数达到25万架，四川和福建各自提出达到10万架，云南也提出到2022年建成10个行业级数据中心，浙江表示要建成25个大型、超大型数据中心等。

显然，无论AI服务器还是对于数据中心的建设，在新基建等一些相关政策的鼓励下，当前我国正在呈现一片繁荣的景象，这个过程中，我们不仅看到了国家政策的不断落地和加码，而且也看到了以浪潮为代表的中国企业也在全球市场中处于领导地位。

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