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理性解析東數(shù)西算:“電”在哪里,“算”就在哪里?

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理性解析東數(shù)西算:“電”在哪里,“算”就在哪里?

如果只盯著“東數(shù)西算”的概念,忽略了這一系統(tǒng)性工程的布局邏輯、時間進(jìn)度和產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀,稍有一些風(fēng)吹草動或負(fù)面消息,那些概念股的股價就可能由漲轉(zhuǎn)跌,形成階段性的資本泡沫。

文|Alter 張賀飛

編輯|沈潔

“東數(shù)西算”可能是過去一個禮拜里最走俏的概念。

根據(jù)國家發(fā)改委等部委的文件,同意在京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)、成渝、內(nèi)蒙古、貴州、甘肅、寧夏等地啟動建設(shè)國家算力樞紐節(jié)點,同時規(guī)劃了10個國家數(shù)據(jù)中心集群,超級工程“東數(shù)西算”全面啟動。

資本市場迅速沸騰了起來,相關(guān)概念股應(yīng)聲上漲,甚至有人整理了一份詳實的名單,羅列了大數(shù)據(jù)、云計算、算力建設(shè)、數(shù)據(jù)安全等細(xì)分市場的龍頭和優(yōu)質(zhì)標(biāo)的,在短時間內(nèi)制造了多個漲停板。

可如果只盯著“東數(shù)西算”的概念,忽略了這一系統(tǒng)性工程的布局邏輯、時間進(jìn)度和產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀,稍有一些風(fēng)吹草動或負(fù)面消息,那些概念股的股價就可能由漲轉(zhuǎn)跌,形成階段性的資本泡沫。

所以這篇文章的目的不想告訴大家有哪些投資機(jī)遇,而是從理性分析的角度為“東數(shù)西算”的虛火降降溫。

01 舊基建牽動新基建

為何要啟動“東數(shù)西算”工程?

簡單的解釋是把東部的數(shù)據(jù)傳輸?shù)轿鞑窟M(jìn)行計算和處理,和南水北調(diào)、西電東送、西氣東輸?shù)瘸壒こ桃粯樱皷|數(shù)西算”的根源在于國內(nèi)資源供給的不平衡,被迫跨越地理維度來解決資源分配問題。

再通俗一些理解的話,“計算”其實是一項高耗能的工作,在一個數(shù)據(jù)中心的運營成本中,電力成本往往占到50%以上。國內(nèi)不均衡的電力資源分布,可以說是催生“東數(shù)西算”工程的直接誘因。

早在2020年的時候,國內(nèi)的數(shù)據(jù)中心用電量已經(jīng)占到了全社會總用電量的2.7%,總能耗超過2000億千瓦時,相當(dāng)于燃燒6000萬噸煤排放1.6億噸的二氧化碳的發(fā)電量,預(yù)計到2035年數(shù)據(jù)中心的用電需求將比2020年翻倍。如何解決“算力”的場地、能耗、分布等問題,顯然是一門值得深究的學(xué)問。

先來看一組不同省市凈供電量的對比數(shù)據(jù),內(nèi)蒙古、云南、貴州、甘肅等都是發(fā)電量大于用電量的省市,而北京、浙江、廣東等屬于發(fā)電量嚴(yán)重不足的省市。為了解決東部電力短缺的困局,國家啟動了前面提到的“西電東送”工程,特高壓也被列入新基建的重點項目,但這些舉措尚不能解決根本問題。

以“西電東送”的南線為例,主要是將云南、貴州等地的水電輸送到粵港澳大灣區(qū),一年可以輸送的電量約為3000億千瓦時,但南方五省一年的用電量在13000億千瓦時以上,遠(yuǎn)不足以滿足耗電需求。聯(lián)想到2021年東部多省市出現(xiàn)的“缺電”現(xiàn)象,將高耗能的數(shù)據(jù)中心放在東部地區(qū),儼然不是一個理想的選擇。

另一道計算題是成本。在當(dāng)前的技術(shù)水平下,2000公里長距離輸電的損耗是6%左右,這個數(shù)字已經(jīng)相當(dāng)樂觀,但特高壓輸電線的建設(shè)成本也不可小覷。參考國家電網(wǎng)和南方電網(wǎng)的公開數(shù)據(jù),特高壓直流單條線路建造成本約為250億元;而一條長達(dá)1.2萬公里的海底光纜,所需要的資金只有5億美元,兩者的性價比不言而喻。

何況數(shù)據(jù)中心還需要消耗大量的電力給服務(wù)器冷卻降溫。有機(jī)構(gòu)估算稱,即使按照工業(yè)平均電價每千瓦時0.5元來計算,數(shù)據(jù)中心所在地氣溫每降低1℃,10萬臺服務(wù)器的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)中心機(jī)房每天可節(jié)約9.6萬元。

微軟、亞馬遜、Facebook等都曾為了“物理降溫”劍走偏鋒,比如微軟將“北方群島”數(shù)據(jù)中心沉入了海底,F(xiàn)acebook在瑞典北部靠近北極圈邊緣的地方興建數(shù)據(jù)中心。國內(nèi)的阿里云、騰訊云、百度、華為等也在將數(shù)據(jù)中心向貴州、甘肅等整體氣溫偏低的地區(qū)遷移,即便沒有“東數(shù)西算”工程,數(shù)據(jù)中心的“西遷”趨勢也已經(jīng)成形。

在這樣的大背景下,“東數(shù)西算”可以說是國家戰(zhàn)略的必然選擇,也是促進(jìn)東西部發(fā)展協(xié)同聯(lián)動的必由之路,但當(dāng)前是否是刻意炒作“東數(shù)西算”概念股的準(zhǔn)確時機(jī),還需要結(jié)合實際情況進(jìn)行理性思考。

02 需求決定啟動速度

“東數(shù)西算”本質(zhì)上是一項長期規(guī)劃。

截止到2022年初,國內(nèi)已建成的數(shù)據(jù)中心為500萬標(biāo)準(zhǔn)機(jī)架,整體算力達(dá)到130EFLOPS,并將以20%以上的速度持續(xù)增長。單從數(shù)字上看的話,算力規(guī)模的增長不可謂不樂觀,卻也要看到兩組細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)。

一是當(dāng)前國內(nèi)不同省市的算力分布。根據(jù)中國信通院在《中國算力發(fā)展指數(shù)白皮書》中給出的數(shù)據(jù),北京、廣東、上海的算力規(guī)模位列前三,浙江、廣東、江蘇等東部省份的算力增速超過60%,內(nèi)蒙古、貴州、甘肅等省市在算力規(guī)模和增速上并不占優(yōu)。

二是當(dāng)前數(shù)據(jù)中心上架率的不均衡。目前國內(nèi)數(shù)據(jù)中心平均利用率約為55%,導(dǎo)致利用率較低的直接因素是需求的不均衡,算力需求大戶互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)主要集中在北上廣深,所以東部省市對算力的需求普遍較高,而西部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對算力需求偏弱。

“東數(shù)西算”工程的戰(zhàn)略考量也在于此,即推動算力資源有序向西轉(zhuǎn)移,促進(jìn)解決東西部算力供需失衡問題。然而在傳統(tǒng)的協(xié)作模式中,大多數(shù)云廠商是將東部數(shù)據(jù)中心作為源站,中西部作為CDN節(jié)點、邊緣計算節(jié)點。無論是將數(shù)據(jù)傳輸?shù)轿鞑康貐^(qū)進(jìn)行計算,還是把數(shù)據(jù)傳輸?shù)轿鞑康貐^(qū)進(jìn)行存儲,前提都是建設(shè)數(shù)據(jù)中心之間的高速網(wǎng)絡(luò)通道。

所以“東數(shù)西算”工程注定不會像過去的基建那樣“大水漫灌”,而是一個循序漸進(jìn)的系統(tǒng)性工程。特別是在起步階段,除了8 個算力樞紐和10 個數(shù)據(jù)中心集群的宏觀布局,還刻意強(qiáng)調(diào)了兩個指標(biāo):

首先是上架率,集群內(nèi)數(shù)據(jù)中心的平均上架率至少要達(dá)到65%以上。比起盲目上馬建設(shè)數(shù)據(jù)中心的行為,早期的重點可能是提升當(dāng)前數(shù)據(jù)中心的利用率,尤其是西部幾個數(shù)據(jù)中心的利用率。

其次是綠色計算,衡量數(shù)據(jù)中心能效的一個重要指標(biāo)是PUE,算法是數(shù)據(jù)中心總耗電除以IT設(shè)備耗電,PUE值越接近1意味著越節(jié)能?!皷|數(shù)西算”工程明確規(guī)定張家口、韶關(guān)、長三角、蕪湖、天府、重慶集群的PUE限制在1.25以下,林格爾、貴安、中衛(wèi)、慶陽集群的PUE限制在1.2以下。

鑒于西部地區(qū)專業(yè)技術(shù)人才的匱乏,以及降低PUE值的散熱技術(shù)瓶頸,“東數(shù)西算”將是一個紅利逐步釋放的過程。國家發(fā)改委高技術(shù)司也曾在2021年6月發(fā)文稱,比較理想的目標(biāo)是到“十四五”末,東部數(shù)據(jù)中心總量占比由60%下降至50%左右,西部數(shù)據(jù)中心占比由10%上升至25%左右。

所以現(xiàn)階段鼓吹或炒作“東數(shù)西算”概念股,并沒有太多的實際價值,短期內(nèi)并不會改變東西部算力的存量格局。

把時間線重新梳理一下的話,“東數(shù)西算”的計劃由來已久。2020年9月“東數(shù)西算”產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟成立,2021年5月明確了算力網(wǎng)絡(luò)樞紐節(jié)點的布局,同年12月敲定了碳中和與綠色計算的方案,再到“東數(shù)西算”工程正式啟動……這是解決國內(nèi)能源和算力瓶頸的深層謀劃,不應(yīng)淪為一時的熱點。

03 大環(huán)境下的小氣候

“東數(shù)西算”的內(nèi)涵絕非是字面上的理解。

參考中國工程院院士鄔賀銓的說法:“受限于網(wǎng)絡(luò)長距離傳輸造成的時延,以及相關(guān)配套設(shè)施等因素影響,一些對于后臺加工、離線分析、存儲備份等對網(wǎng)絡(luò)要求不高的業(yè)務(wù),可率先向西部轉(zhuǎn)移。一些對網(wǎng)絡(luò)要求較高的業(yè)務(wù),比如工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、災(zāi)害預(yù)警、遠(yuǎn)程醫(yī)療、人工智能推理等,可在京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)等東部樞紐布局,樞紐內(nèi)部要重點推動數(shù)據(jù)中心從一線城市向周邊轉(zhuǎn)移。”

其實已經(jīng)區(qū)分出了兩種應(yīng)用場景:

一種是對網(wǎng)絡(luò)延遲要求不高的業(yè)務(wù),典型的例子就是軟件系統(tǒng)中的日志分析、每日每月報表分析、用戶千人千面算法分析、視頻渲染等應(yīng)用。盡管增加了數(shù)據(jù)傳輸?shù)某杀?,但西部地區(qū)便宜的電價、地價等優(yōu)勢,足可以抵消數(shù)據(jù)傳輸增加的硬性成本,吸引越來越多的企業(yè)和機(jī)構(gòu)擁抱西部地區(qū)的數(shù)據(jù)中心。

一種是對網(wǎng)絡(luò)延遲要求過高的業(yè)務(wù),例如工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛、金融證券、智慧城市等代表的創(chuàng)新性應(yīng)用。這些應(yīng)用的價值已經(jīng)不能只從性價比著手,既是產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要方向,也是可以預(yù)見的經(jīng)濟(jì)增長動力,并且有著不可低估的帶動效應(yīng)。很長一段時間內(nèi),這些高價值應(yīng)用仍將集中在東部。

結(jié)合公開統(tǒng)計數(shù)據(jù)來看,2020年國內(nèi)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的規(guī)模為31.7萬億元,在數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的占比為80.9%,其中創(chuàng)新性應(yīng)用的貢獻(xiàn)占了相當(dāng)大的比重。同時也意味著低時延依然是算力資源的重要指標(biāo),東部數(shù)據(jù)中心的作用在短期內(nèi)無法被替代。

這大抵也是“東數(shù)西算”工程設(shè)立8個算力樞紐節(jié)點的原因,并沒有一味將算力資源部署在西部省份,京津冀、長三角和粵港澳樞紐涵蓋了4個國家數(shù)據(jù)中心集群,且明確表態(tài)要加快完善數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系。

挑戰(zhàn)其實留給了云計算廠商,需要改變傳統(tǒng)的節(jié)點部署,構(gòu)建起適應(yīng)“東數(shù)西算”格局的混合架構(gòu)。比如用戶可以將原始數(shù)據(jù)上傳到西部的數(shù)據(jù)中心,進(jìn)行算力密集度高的AI模型訓(xùn)練和數(shù)據(jù)存儲,然后將訓(xùn)練后的模型同步到東部的數(shù)據(jù)中心進(jìn)行推理服務(wù),再融合邊緣算力作出超低時延的計算。

需要長遠(yuǎn)思考的還有那些嘗到了“紅利”的西部省市。如果說電力是工業(yè)時代的經(jīng)濟(jì)增長引擎,算力就是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的新生產(chǎn)力,留給算力“策源地”的機(jī)遇絕非是向電力那樣輸出生產(chǎn)資源,而是改變資源輸出型的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu),推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的轉(zhuǎn)型,催生出新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)和新模式。

也就是說,“東數(shù)西算”工程的的意義不單單是平衡東西部的資源,隱藏的使命是在算力基礎(chǔ)設(shè)施由東向西布局的大環(huán)境下,加速相關(guān)產(chǎn)業(yè)有序向西部轉(zhuǎn)移,吸引越來越多的優(yōu)秀人才向西部發(fā)展,不斷激活西部的經(jīng)濟(jì)活力,形成供給和需求的協(xié)同發(fā)展,借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型的東風(fēng)彌合東西部的經(jīng)濟(jì)差距。

04 尾記

再次重申這樣一個觀點:“東數(shù)西算”工程的時間尺度可能以十年為周期,期間還有許多的現(xiàn)實問題需要解決,單純在資本市場上吹風(fēng),或者以此炒作股價和市值,都不排除“收割焦慮”的嫌疑。

本文為轉(zhuǎn)載內(nèi)容,授權(quán)事宜請聯(lián)系原著作權(quán)人。

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理性解析東數(shù)西算:“電”在哪里,“算”就在哪里?

如果只盯著“東數(shù)西算”的概念,忽略了這一系統(tǒng)性工程的布局邏輯、時間進(jìn)度和產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀,稍有一些風(fēng)吹草動或負(fù)面消息,那些概念股的股價就可能由漲轉(zhuǎn)跌,形成階段性的資本泡沫。

文|Alter 張賀飛

編輯|沈潔

“東數(shù)西算”可能是過去一個禮拜里最走俏的概念。

根據(jù)國家發(fā)改委等部委的文件,同意在京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)、成渝、內(nèi)蒙古、貴州、甘肅、寧夏等地啟動建設(shè)國家算力樞紐節(jié)點,同時規(guī)劃了10個國家數(shù)據(jù)中心集群,超級工程“東數(shù)西算”全面啟動。

資本市場迅速沸騰了起來,相關(guān)概念股應(yīng)聲上漲,甚至有人整理了一份詳實的名單,羅列了大數(shù)據(jù)、云計算、算力建設(shè)、數(shù)據(jù)安全等細(xì)分市場的龍頭和優(yōu)質(zhì)標(biāo)的,在短時間內(nèi)制造了多個漲停板。

可如果只盯著“東數(shù)西算”的概念,忽略了這一系統(tǒng)性工程的布局邏輯、時間進(jìn)度和產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀,稍有一些風(fēng)吹草動或負(fù)面消息,那些概念股的股價就可能由漲轉(zhuǎn)跌,形成階段性的資本泡沫。

所以這篇文章的目的不想告訴大家有哪些投資機(jī)遇,而是從理性分析的角度為“東數(shù)西算”的虛火降降溫。

01 舊基建牽動新基建

為何要啟動“東數(shù)西算”工程?

簡單的解釋是把東部的數(shù)據(jù)傳輸?shù)轿鞑窟M(jìn)行計算和處理,和南水北調(diào)、西電東送、西氣東輸?shù)瘸壒こ桃粯?,“東數(shù)西算”的根源在于國內(nèi)資源供給的不平衡,被迫跨越地理維度來解決資源分配問題。

再通俗一些理解的話,“計算”其實是一項高耗能的工作,在一個數(shù)據(jù)中心的運營成本中,電力成本往往占到50%以上。國內(nèi)不均衡的電力資源分布,可以說是催生“東數(shù)西算”工程的直接誘因。

早在2020年的時候,國內(nèi)的數(shù)據(jù)中心用電量已經(jīng)占到了全社會總用電量的2.7%,總能耗超過2000億千瓦時,相當(dāng)于燃燒6000萬噸煤排放1.6億噸的二氧化碳的發(fā)電量,預(yù)計到2035年數(shù)據(jù)中心的用電需求將比2020年翻倍。如何解決“算力”的場地、能耗、分布等問題,顯然是一門值得深究的學(xué)問。

先來看一組不同省市凈供電量的對比數(shù)據(jù),內(nèi)蒙古、云南、貴州、甘肅等都是發(fā)電量大于用電量的省市,而北京、浙江、廣東等屬于發(fā)電量嚴(yán)重不足的省市。為了解決東部電力短缺的困局,國家啟動了前面提到的“西電東送”工程,特高壓也被列入新基建的重點項目,但這些舉措尚不能解決根本問題。

以“西電東送”的南線為例,主要是將云南、貴州等地的水電輸送到粵港澳大灣區(qū),一年可以輸送的電量約為3000億千瓦時,但南方五省一年的用電量在13000億千瓦時以上,遠(yuǎn)不足以滿足耗電需求。聯(lián)想到2021年東部多省市出現(xiàn)的“缺電”現(xiàn)象,將高耗能的數(shù)據(jù)中心放在東部地區(qū),儼然不是一個理想的選擇。

另一道計算題是成本。在當(dāng)前的技術(shù)水平下,2000公里長距離輸電的損耗是6%左右,這個數(shù)字已經(jīng)相當(dāng)樂觀,但特高壓輸電線的建設(shè)成本也不可小覷。參考國家電網(wǎng)和南方電網(wǎng)的公開數(shù)據(jù),特高壓直流單條線路建造成本約為250億元;而一條長達(dá)1.2萬公里的海底光纜,所需要的資金只有5億美元,兩者的性價比不言而喻。

何況數(shù)據(jù)中心還需要消耗大量的電力給服務(wù)器冷卻降溫。有機(jī)構(gòu)估算稱,即使按照工業(yè)平均電價每千瓦時0.5元來計算,數(shù)據(jù)中心所在地氣溫每降低1℃,10萬臺服務(wù)器的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)中心機(jī)房每天可節(jié)約9.6萬元。

微軟、亞馬遜、Facebook等都曾為了“物理降溫”劍走偏鋒,比如微軟將“北方群島”數(shù)據(jù)中心沉入了海底,F(xiàn)acebook在瑞典北部靠近北極圈邊緣的地方興建數(shù)據(jù)中心。國內(nèi)的阿里云、騰訊云、百度、華為等也在將數(shù)據(jù)中心向貴州、甘肅等整體氣溫偏低的地區(qū)遷移,即便沒有“東數(shù)西算”工程,數(shù)據(jù)中心的“西遷”趨勢也已經(jīng)成形。

在這樣的大背景下,“東數(shù)西算”可以說是國家戰(zhàn)略的必然選擇,也是促進(jìn)東西部發(fā)展協(xié)同聯(lián)動的必由之路,但當(dāng)前是否是刻意炒作“東數(shù)西算”概念股的準(zhǔn)確時機(jī),還需要結(jié)合實際情況進(jìn)行理性思考。

02 需求決定啟動速度

“東數(shù)西算”本質(zhì)上是一項長期規(guī)劃。

截止到2022年初,國內(nèi)已建成的數(shù)據(jù)中心為500萬標(biāo)準(zhǔn)機(jī)架,整體算力達(dá)到130EFLOPS,并將以20%以上的速度持續(xù)增長。單從數(shù)字上看的話,算力規(guī)模的增長不可謂不樂觀,卻也要看到兩組細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)。

一是當(dāng)前國內(nèi)不同省市的算力分布。根據(jù)中國信通院在《中國算力發(fā)展指數(shù)白皮書》中給出的數(shù)據(jù),北京、廣東、上海的算力規(guī)模位列前三,浙江、廣東、江蘇等東部省份的算力增速超過60%,內(nèi)蒙古、貴州、甘肅等省市在算力規(guī)模和增速上并不占優(yōu)。

二是當(dāng)前數(shù)據(jù)中心上架率的不均衡。目前國內(nèi)數(shù)據(jù)中心平均利用率約為55%,導(dǎo)致利用率較低的直接因素是需求的不均衡,算力需求大戶互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)主要集中在北上廣深,所以東部省市對算力的需求普遍較高,而西部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對算力需求偏弱。

“東數(shù)西算”工程的戰(zhàn)略考量也在于此,即推動算力資源有序向西轉(zhuǎn)移,促進(jìn)解決東西部算力供需失衡問題。然而在傳統(tǒng)的協(xié)作模式中,大多數(shù)云廠商是將東部數(shù)據(jù)中心作為源站,中西部作為CDN節(jié)點、邊緣計算節(jié)點。無論是將數(shù)據(jù)傳輸?shù)轿鞑康貐^(qū)進(jìn)行計算,還是把數(shù)據(jù)傳輸?shù)轿鞑康貐^(qū)進(jìn)行存儲,前提都是建設(shè)數(shù)據(jù)中心之間的高速網(wǎng)絡(luò)通道。

所以“東數(shù)西算”工程注定不會像過去的基建那樣“大水漫灌”,而是一個循序漸進(jìn)的系統(tǒng)性工程。特別是在起步階段,除了8 個算力樞紐和10 個數(shù)據(jù)中心集群的宏觀布局,還刻意強(qiáng)調(diào)了兩個指標(biāo):

首先是上架率,集群內(nèi)數(shù)據(jù)中心的平均上架率至少要達(dá)到65%以上。比起盲目上馬建設(shè)數(shù)據(jù)中心的行為,早期的重點可能是提升當(dāng)前數(shù)據(jù)中心的利用率,尤其是西部幾個數(shù)據(jù)中心的利用率。

其次是綠色計算,衡量數(shù)據(jù)中心能效的一個重要指標(biāo)是PUE,算法是數(shù)據(jù)中心總耗電除以IT設(shè)備耗電,PUE值越接近1意味著越節(jié)能。“東數(shù)西算”工程明確規(guī)定張家口、韶關(guān)、長三角、蕪湖、天府、重慶集群的PUE限制在1.25以下,林格爾、貴安、中衛(wèi)、慶陽集群的PUE限制在1.2以下。

鑒于西部地區(qū)專業(yè)技術(shù)人才的匱乏,以及降低PUE值的散熱技術(shù)瓶頸,“東數(shù)西算”將是一個紅利逐步釋放的過程。國家發(fā)改委高技術(shù)司也曾在2021年6月發(fā)文稱,比較理想的目標(biāo)是到“十四五”末,東部數(shù)據(jù)中心總量占比由60%下降至50%左右,西部數(shù)據(jù)中心占比由10%上升至25%左右。

所以現(xiàn)階段鼓吹或炒作“東數(shù)西算”概念股,并沒有太多的實際價值,短期內(nèi)并不會改變東西部算力的存量格局。

把時間線重新梳理一下的話,“東數(shù)西算”的計劃由來已久。2020年9月“東數(shù)西算”產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟成立,2021年5月明確了算力網(wǎng)絡(luò)樞紐節(jié)點的布局,同年12月敲定了碳中和與綠色計算的方案,再到“東數(shù)西算”工程正式啟動……這是解決國內(nèi)能源和算力瓶頸的深層謀劃,不應(yīng)淪為一時的熱點。

03 大環(huán)境下的小氣候

“東數(shù)西算”的內(nèi)涵絕非是字面上的理解。

參考中國工程院院士鄔賀銓的說法:“受限于網(wǎng)絡(luò)長距離傳輸造成的時延,以及相關(guān)配套設(shè)施等因素影響,一些對于后臺加工、離線分析、存儲備份等對網(wǎng)絡(luò)要求不高的業(yè)務(wù),可率先向西部轉(zhuǎn)移。一些對網(wǎng)絡(luò)要求較高的業(yè)務(wù),比如工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、災(zāi)害預(yù)警、遠(yuǎn)程醫(yī)療、人工智能推理等,可在京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)等東部樞紐布局,樞紐內(nèi)部要重點推動數(shù)據(jù)中心從一線城市向周邊轉(zhuǎn)移。”

其實已經(jīng)區(qū)分出了兩種應(yīng)用場景:

一種是對網(wǎng)絡(luò)延遲要求不高的業(yè)務(wù),典型的例子就是軟件系統(tǒng)中的日志分析、每日每月報表分析、用戶千人千面算法分析、視頻渲染等應(yīng)用。盡管增加了數(shù)據(jù)傳輸?shù)某杀?,但西部地區(qū)便宜的電價、地價等優(yōu)勢,足可以抵消數(shù)據(jù)傳輸增加的硬性成本,吸引越來越多的企業(yè)和機(jī)構(gòu)擁抱西部地區(qū)的數(shù)據(jù)中心。

一種是對網(wǎng)絡(luò)延遲要求過高的業(yè)務(wù),例如工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛、金融證券、智慧城市等代表的創(chuàng)新性應(yīng)用。這些應(yīng)用的價值已經(jīng)不能只從性價比著手,既是產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要方向,也是可以預(yù)見的經(jīng)濟(jì)增長動力,并且有著不可低估的帶動效應(yīng)。很長一段時間內(nèi),這些高價值應(yīng)用仍將集中在東部。

結(jié)合公開統(tǒng)計數(shù)據(jù)來看,2020年國內(nèi)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的規(guī)模為31.7萬億元,在數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的占比為80.9%,其中創(chuàng)新性應(yīng)用的貢獻(xiàn)占了相當(dāng)大的比重。同時也意味著低時延依然是算力資源的重要指標(biāo),東部數(shù)據(jù)中心的作用在短期內(nèi)無法被替代。

這大抵也是“東數(shù)西算”工程設(shè)立8個算力樞紐節(jié)點的原因,并沒有一味將算力資源部署在西部省份,京津冀、長三角和粵港澳樞紐涵蓋了4個國家數(shù)據(jù)中心集群,且明確表態(tài)要加快完善數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系。

挑戰(zhàn)其實留給了云計算廠商,需要改變傳統(tǒng)的節(jié)點部署,構(gòu)建起適應(yīng)“東數(shù)西算”格局的混合架構(gòu)。比如用戶可以將原始數(shù)據(jù)上傳到西部的數(shù)據(jù)中心,進(jìn)行算力密集度高的AI模型訓(xùn)練和數(shù)據(jù)存儲,然后將訓(xùn)練后的模型同步到東部的數(shù)據(jù)中心進(jìn)行推理服務(wù),再融合邊緣算力作出超低時延的計算。

需要長遠(yuǎn)思考的還有那些嘗到了“紅利”的西部省市。如果說電力是工業(yè)時代的經(jīng)濟(jì)增長引擎,算力就是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的新生產(chǎn)力,留給算力“策源地”的機(jī)遇絕非是向電力那樣輸出生產(chǎn)資源,而是改變資源輸出型的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu),推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的轉(zhuǎn)型,催生出新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)和新模式。

也就是說,“東數(shù)西算”工程的的意義不單單是平衡東西部的資源,隱藏的使命是在算力基礎(chǔ)設(shè)施由東向西布局的大環(huán)境下,加速相關(guān)產(chǎn)業(yè)有序向西部轉(zhuǎn)移,吸引越來越多的優(yōu)秀人才向西部發(fā)展,不斷激活西部的經(jīng)濟(jì)活力,形成供給和需求的協(xié)同發(fā)展,借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型的東風(fēng)彌合東西部的經(jīng)濟(jì)差距。

04 尾記

再次重申這樣一個觀點:“東數(shù)西算”工程的時間尺度可能以十年為周期,期間還有許多的現(xiàn)實問題需要解決,單純在資本市場上吹風(fēng),或者以此炒作股價和市值,都不排除“收割焦慮”的嫌疑。

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