学院赴全国组织干部学院中央文化管理干部学院调研

　　盘点今年产业领域的热词，算力一定位列其中。算力如同水力、电力一样是关键生产力已成共识，但要让算力像水、电一样用起来并不容易。为此，工业和信息化部等6部门日前出台了《算力基础设施高质量发展行动计划》，其中一个重要目标就是要让算力强起来、用起来，真正赋能千行百业。

　　算力就是生产力，并非夸大其词。有了电，家里的电器、工厂的机器才能运转，这是很直观的生产动力。同样，在数字时代，有了算力，人脸识别、虚拟现实、自动驾驶等应用才能更好实现，可见这也是重要的生产动力。数据已成为关键生产要素，通过对数据的分析、加工和处理，算力为改造提升传统产业、巩固延伸优势产业、培育壮大新兴产业、前瞻布局未来产业提供了澎湃动能，是新时代的生产力，也是推动经济增长的新引擎。

　　要支撑经济社会高质量发展，当前的算力水平仍有差距。这首先表现为，量有了但是质不足。目前我国算力总规模排名全球第二，仅次于美国。但从结构看，通用算力占了大半，高性能算力占比有待提升。算力可以简单分成通用算力、智能算力和超算算力，正火热进行的大模型训练需要的正是智能算力，超算则更多用于国家高科技领域和尖端技术研究。当下，智能算力是数字化、智能化创新的关键驱动引擎，也是算力增长的主要动力。要推动算力量、质齐头并进，就要优化算力结构，多元化配置算力资源，逐步提升智能算力占比，打造以智能算力为核心的多种算力形式的组合，满足多样化、个性化、极致化计算需求。

　　差距还表现为利用率低。目前，中国和美国都是算力领域的领跑者，主要差距在计算效率和应用水平。作为生产力，算力本应像水、电一样能即需即取、随取随用，但事实上，算力存在用不起、用不上的问题。从源头看，高性能算力本就稀缺，尤其是当前智能算力需求的爆发式增长更加剧了智能算力资源的缺乏，导致使用成本增加；从前端看，数据存储跟不上，最终利用的比率就更低；从中间环节看，数据处理实时性存在不足；从后端应用看，使用算力的软硬件成本还很高昂。

　　由此可见，想要降低算力使用门槛是一个复杂的系统工程。比如，通过“东数西算”“走出去”等优化算力设施建设布局，能有效降低算力使用成本，丰富算力资源；采用“云边端”协同发展，可有效解决延时性问题，还能减少运营成本。

　　存力跟不上，是算力利用率不高的重要原因。如果把算力想象成中央处理器，存力就是内存。想要加快数据的处理速度，仅仅有强大的中央处理器，内存却不够显然不行。尤其是，存力不仅仅是容量，还包括安全可靠、绿色低碳等综合能力，两者兼顾才能让数据存得下、跑得快、用得好。

　　要让存力与算力均衡发展，需从技术、产业、应用三方面下功夫。通过促进全闪存、蓝光存储等存储技术创新发展，抓住存储闪存化升级机遇；提升关键存储部件自主研发能力，推动存储产业上下游协同发展；加强存算网协同相关技术研发，在算力中心建设上合理配置存算比例等，推动存力、运力与算力协同发展，让算力动起来、活起来、用起来，才能真正转化为生产力，为各行各业的数字化转型注入新动能。 （作者：黄鑫 来源：经济日报）