云计算与算力的现状及未来趋势

2023年，ChatGPT等爆款人工智能大模型应用引起了大家对算力的极度关注。云化算力助力大模型落地降本增效。以ChatGPT为例，微软向OpenAI提供Azure中的云资源用于填补训练大模型所需的海量算力，大幅降低人工智能大模型的训练成本。据公开资料显示，过去两年半，GPT-3等大模型的训练成本下降了80%以上。

云计算定义算力资源新模式

伴随云计算技术的进步，云计算的定义已从计算、存储资源的虚拟化扩展至计算、网络、存储等多维度资源的统一云化，实现复杂资源的一体化调度和处理。资源纳管、编排、部署等云资源管理技术的不断升级，对于用户使用云化算力资源提供了更便捷的手段。

一是资源纳管技术的升级使得多样化算力资源接入云平台成为可能。传统数据中心以提供通用算力为主，在实现硬件服务器基础上进行有限整合。而随着全社会数字化转型的进程不断加速，科学计算、自然语言处理、音视频渲染等需求不断增多，通用算力的计算能力逐渐落后于多样性计算应用的需求。云计算平台通过资源集约化手段建设汇集了x86、ARM、RISC-V等通用计算架构，以及GPU、DPU、NPU等异构算力的融合调度平台，以云服务的方式向外提供异构算力，如高性能计算云平台、FPGA云主机、GPU云主机、智算平台等，为产学研用多个需求方提供了便捷普惠的异构算力服务。

二是算网云一体实现算力资源跨地域调度。算力资源的调度要素由于应用需求的变化，开始从单一的计算资源调度向计算、存储、网络多种资源的协同调度转变，实现算网融合调度。以分布式云、高性能计算、算力网络等技术实现计算、存储、网络的统一编排，综合评估资源状态，建立算网云操作系统以更高效的调度分布式海量算力，实现云网边算力资源的拉通。借由分布式云技术推动了算力资源跨地域的互联互通，统一纳管和智能调度。目前，电信运营商以及云服务商已开展了算力跨域调度的研究落地。同时，各级政府也纷纷启动建设算力服务中心以支撑算力资源的互联互通需求，如北京算力互联互通验证平台、上海市人工智能公共算力服务平台、粤港澳大湾区算力调度平台、甘肃算力资源统一调度平台等。

三是声明式布署提高算力资源分发效率。云计算场景下的算力分发模式已经向容器转移，算力分发也从命令式向声明式变化，即向云平台提交所需要结果，过程则由容器云平台的自动化布署执行，最大化降低了人为操作导致的故障机率，并且减少了使用算力资源的人力和时间成本。

云计算带动算力服务构建供需新模式

传统算力资源提供方式主要由需求方根据实际需要自行确定算力资源类型，再由提供方根据需求布署资源。传统方式的缺点在于算力需求方对于实际可获得的算力资源有信息差，无法知晓周边更高效的算力资源；而算力提供方只能以“整租”方式提供算力资源，需要进一步提高算力资源的利用效率。在此供需双方需求催生出基于云计算特性的算力服务新模式。

一是云计算带动多方参与算力资源交易。由于传统方式中算力传输由需求方主导的局限性，更高效、普惠的算力资源可能由于信息差原因无法触达客户。因此，云计算下的算力交易平台通过接入多方算力资源提供商和需求方，整体供需链条将极大扩充覆盖面，从而更精准的对接算力供需双方。同时通过云计算建立的算力交易平台未来也可接入提供调度、安全、连接等能力的相关技术服务提供商，为算力交易市场提供更便捷易用的服务。

二是云计算编排调度为算力交易提供“后付费”模式。随着云计算切入算力交易领域，开始逐步发展出根据使用量、使用时间等指标进行“后付费”计费结算，极大减少了需求方资源浪费的场景。同时对于算力提供商来说，后付费模式更能释放云计算的弹性特点，有效提高算力基础设施的资源利用率，降低单位算力服务的供应成本。

三是云化布署促进算力任务从交付资源向结果转变。随着算力资源接入云平台，云化部署程度不断加深，算力服务方式从用户获取算力资源，向服务商根据用户的输入和需求直接交付结果的方式转变。算力云平台通过对用户下发的任务内容进行拆解、标识、度量之后，有针对性分配到不同特性的算力资源中完成任务，最后直接交付用户所需的结果。这种结果导向的算力交付方式大大减轻了算力的使用门槛和心智负担，使用过程更适合没有技术背景的用户，有效提升算力服务的使用体验。

智算算力云化程度稳步攀升

数字产业化与产业数字化催生了全国数据量快速增涨，这也意味着对于处理数据算力的需求高速增涨，以充分挖掘海量数据中埋藏的价值。因此，算力资源云化使得迅速下降的计算成本为普惠化的企业数字化转型提供了经济基础。

京津冀、长三角、粤港澳大湾区等东部地区通用算力资源云化程度领先全国。据中国信通院数据显示，北上广、浙江、江苏等省市借助云计算、数据中心等产业的先发优势，处于算力资源总量的第一梯队；甘肃、四川、湖北、贵州、宁夏等“东数西算”枢纽节点所在省份正处于算力的发展与蓄能阶段。从算力云化程度看，北上广等第一梯队省市的算力云化程度较高，基本超过65%；宁夏、甘肃等西部地区借助政策和技术成熟优势，算力云化程度超过50%；贵州算力资源储量较大，然而云化程度相比其他省市仍有发展空间。

智算需求行业规模持续增涨，智能计算云化比例稳步攀升。智算算力在人工智能训练推理、图形渲染、生物医药等应用场景极为普遍，并且具有较为明显的非持续型需求，比如在相关项目结束后则不需要智算资源，因此，云化算力随取随用，弹性的特点与应用场景下的需求高度一致。得益于政策和行业需求推动，虽然智算算力起步较晚，然而云化程度紧逼通用算力。以广东、浙江、北京、上海等东部沿海地区的智算云化比例领先全国，超过50%。

未来趋势

云计算与算力服务相辅相成，以云促进算力服务更便捷、普惠，以算力促进云计算技术进一步发展，从而实现云计算和算力服务的“双螺旋”增涨。随着人工智能发展带来的大模型持续火爆，智能驾驶、万物互联等应用场景不断增多，算力互联互通、算力互联网等方向成为云计算与算力结合的下一步发展重点。

在算力互联互通方面，为贯彻落实党的二十大报告关于“优化基础设施布局、结构、功能和系统集成，构建现代化基础设施体系”的指示精神，践行《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见》以及《数字中国建设整体布局规划》中提到的提升算力服务水平、系统优化算力基础设施布局，促进东西部算力高效互补和协同联动等要求，中国信息通信研究院进行了积极广泛的产业调研，构建了算力互联互通体系。在标准方面，研究制定《算力互联互通体系能力要求》标准体系，在算力标识、算力调用、DPU/GPU架构互通、多级网络互通、业务互通和数据流动等方面形成规范。在产业落地方面，积极建设算力互联互通平台并开展试点工作，推动形成算力互联互通产业生态。

在算力互联网方面，中国信通院依托算力互联互通体系研究，提出了对未来算力互联网的设想。算力互联网是高性能算力与互联网融合的新型基础设施、技术体系和产业生态，以远程直接存储访问技术和算网云新型操作系统为基础，实现异构算力和存储间架构互通、高速互联，并通过算力互联互通节点，实现不同算力服务商间算力标识感知、算网一体化调度，为大模型人工智能、科学计算、车联网等高性能算力任务和大数据量应用，提供开放的、标准化的互联互通环境。同时，中国信通院不断探索算力互联网下全新的商业模式，以激发算力服务商、算力调度服务商等产业各方活力。

（作者栗蔚系中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长）

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