摘要：数据是数字经济时代的关键生产要素之一，算力是发挥“数据要素×”效应、驱动数据要素创造价值的新质生产力。算力是对综合计算和处理数据的能力、手段和工具的总称，既具有高链接性、强渗透性、泛时空性、快衍生性、广赋能性和正外部性等新质生产力属性，也表现出智能性、泛在性、普惠性和高移动性等数字技术特征。数字经济时代，算力能够通过激发新动力、催生新业态、释放新潜能、锻造新优势、构筑新高地、打造新体系等作用机制赋能经济高质量发展，“算力+”应用场景是算力发挥新质生产力功能的主要路径。提升算力水平和发挥算力的新质生产力作用，需要及时解决制约我国算力发展的瓶颈性问题，科学布局算力资源，加快算力基础设施建设，构建全国一体化算力网络，推动算力要素与其他要素协同融合发展，以算力高质量发展赋能经济高质量发展。
关键词：算力；新质生产力；数字经济；赋能机制；高质量发展
一、引言
人类社会处于主导形式的生产力经历了从人力、水力、热力、机械力到电力的演进，第四次工业革命正在推动算力成为核心生产力。随着新一轮科技产业革命的深入发展，互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等数字技术创新日趋活跃，催生了智能化产业和数字经济形态，形成了由数据要素驱动的新型经济运行模式。在数据要素和数字技术的驱动下，传统产业加速向数字化、智能化、绿色化、融合化方向转型升级，新产业、新业态、新模式蓬勃发展，推动生产和生活方式发生深刻变化。一方面，数字经济逐渐成为经济增长的主引擎和重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。人类社会已经进入数字经济时代，数据作为数字时代的核心资源和关键生产要素，逐步呈现出泛在多样、高效互联、绿色安全等特征，需要通过算力网络实现高效调度与融合供给。高效利用算力资源、实现数据要素价值最大化，已经成为当前数字经济发展的重要方向。另一方面，数字经济时代的生产力，正在由以资本、劳动、土地等传统要素为基点转向以数据、算力、算法等新型要素为基点，生产力的数字化、智能化特征十分明显，算力正成为驱动经济高质量发展的新质生产力，也是衡量一个国家综合国力的重要指标。
数字经济时代的数字化、网络化、智能化生产方式与工业经济时代的标准化、规模化流水线生产方式大相径庭，这就决定了难以用工业时代的“老办法”来解决数字时代数据要素配置的“新问题”。以数字技术为支撑的算力，是解决数据要素配置“新问题”的主要手段，它决定了数字经济的发展水平、发展规模和渗透能力。在数字经济时代，受数字技术的驱动，人工智能、物联网、语音识别、视觉识别、位置识别、移动互联等所产生的数据种类和数量迎来了一个“大爆炸”时期（Jones et al.，2020）。数字经济离不开对这些海量数据的处理、计算、存储和应用，这就使得算力成为重要的“底座资源”，也是驱动产业数字化转型的新质生产力。为抢抓新一轮科技产业革命带来的机遇，世界各国都高度重视对算力资源的战略配置，通过加大投资将融合多维感知、异构计算、智能调度的算力网络建设列为新一轮国家竞赛的重点方向，算力产业和算力经济成为抢占技术布局先发优势、加速信息化升级、优化产业生态的“价值蓝海”。以计算技术、电子信息技术、通信技术、大数据技术等为支撑的算力，已经成为“基础设施化”的无处不在的生产力，算力及其相关产业的发展速度十分迅速，正成为数字经济发展的基石以及产业创新发展的源动力。
2021年10月18日，习近平总书记在主持十九届中央政治局第三十四次集体学习时强调：当今时代，数字技术、数字经济是世界科技革命和产业变革的先机，是新一轮国际竞争重点领域，我们要抓住先机、抢占未来发展制高点。党的二十大报告也明确指出，要加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。党和国家对发展数字经济高度重视，将数字化转型和智能化升级作为推动经济高质量发展的重大战略举措。数字经济的快速发展，对算力产生了巨大需求。我国算力水平提升迅速，算力总规模列美国之后，居世界第二，遥遥领先于其他国家。中国算力大会公布的数据显示，2023年我国在用数据中心机架总规模超过810万标准机架，算力总规模达到2.30万亿亿次每秒浮点运算（Floating-Point Operations Per Second,FLOPS），近5年的年均增速接近30%，服务器、计算机、智能手机等计算类产品产量高居全球第一。5G网络、人工智能、工业互联网、物联网等新技术、新产业、新业态、新模式的出现和发展，乃至整个经济社会的数字化转型，都需要算力提供底层支撑。算力对于构建新科技革命和产业变革下的国家竞争力、推动高质量发展、实现创新驱动具有重要的战略意义。数字经济时代，算力自身就是新质生产力，能够推动技术革命性突破、生产要素创新性配置和产业深度转型升级，催生新质生产力。当前，我国正处于以高质量发展实现中国式现代化的关键时期，经济社会发展需要注入新动能、开辟新赛道、营造新优势。如何抓住新一轮科技和产业革命带来的机遇，充分发挥算力的新质生产力作用，驱动数字经济高质量发展，从而持续推动经济实现质的有效提升和量的合理增长，是关乎实现中国式现代化强国建设目标的重大战略问题。
二、数字经济视角下的数据与算力
近年来，我国数字经济发展迅速，数字基础设施的规模和能级大幅跃升，随着大数据、云计算、物联网、区块链等新一代信息技术的快速发展及互联网应用场景的持续丰富，数据量呈现快速增长态势。数字经济时代，需要充分发挥数据要素的倍增、叠加和乘数效应，使数据快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等环节，成为推动经济社会高质量发展的关键力量。这就要求提升整个社会的算力水平，使算力成为推动数字经济高质量发展的新质生产力。
（一）数据、数据要素与算力
在数字经济发展中，数据既可以作为劳动对象，直接参与采集、加工、存储、流通、分析、应用等生产环节创造价值；又能够作为劳动工具，通过融合、渗透和应用提升生产效能。数据、算力和算法是数字经济的三大关键要素：数据主要指累积的海量信息，算力侧重于推动数据的要素化转变，而算法则关注数据要素价值的释放；数据和算法也属于广义上的算力（韩志明等，2021）。原始数据和零散数据的使用价值不高，但在经过清理、聚合、归类等加工处理流程后，其可用性和价值性大幅提升，演化为能够创造价值的数据资源。使用先进的算力和算法对数据进行收集、清洗、过滤、标注、融合、分析等处理，不仅提升了数据的使用价值，还由于数字劳动的参与而创造了新价值。有了算力和算法的加持，数据就成为新一轮科技和产业变革中最重要的生产要素。数据与算力相辅相成，没有存储和计算，数据就无法发挥新型要素价值。
1.数据。数据是信息的表现形式和载体，可以是数字、文本、图像、音频或视频等多种形式，主要来自互联网、社交媒体、终端传感器、公共数据库等。数据能够被纳入生产过程创造价值，并且具有规模报酬递增、非竞争性、低成本复制等特点；同时，数据作用于不同主体，与不同要素结合，还能产生不同程度的倍增效应。数据与其他要素结合形成数据资本，数据资本的激活和倍增“两重创新性”是提升生产力的关键。由此可见，数据具有典型的生产要素特征，是新型生产要素。2020年4月，中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,首次将数据作为与土地、劳动力、资本、技术并列的五大生产要素之一；2022年12月，中共中央、国务院发布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》明确指出，要构建适应数据要素特征、符合数字经济发展规律、保障国家数据安全、彰显创新引领的数据基础制度。
2.数据要素。所谓数据要素，就是根据特定需求汇聚、整理、加工而成且可用于生产过程的数据信息及其衍生形态。投入生产过程的原始数据集、标准化数据集、各类数据产品及以数据为基础产生的系统、技术、信息和知识均可纳入数据要素范畴。数据要素既可以投入品的形态进入生产过程创造价值，也可以产品形式进入市场实现价值（周文等，2023）。数据产品指通过对原始数据的采集、清洗、分析、处理和加工后得到的数据商品和服务。数据要素可以无限次重复使用，在重复使用过程中，其价值递增、成本递减，由此彻底改变了工业经济的生产函数，成为价值的主要来源（李三希等，2023）。以容量大、类型多、涉及面广、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据要素集合被称为大数据。它最早应用于信息技术行业，现在不仅指数据集合，更是一种新技术和新业态，已经快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储、整理和关联分析并从中发现新知识、孕育新技术、创造新价值、形成新能力的新一代信息技术和服务业态。
3.算力。实施“数据要素×”行动，发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用和激活数据要素潜能，需要对数据进行加工、分析、建模等处理，揭示出更深层次的关系和规律，使生产、经营、服务、治理等环节的决策更智慧、更智能、更精准。在数据处理、使用和与其他要素融合过程中，算力是关键工具，是数据向生产要素“华丽蜕变”的主要推手。如果说数据要素是数字经济发展的“石油”（刘涛雄等，2023），那么算力就是数字经济发展的“发动机”。数据的获取、迁移、保留、过滤和处置的实施过程都需要算力作为主要手段，推动数据要素的资源化、资产化、资本化。算力代表计算速度、计算方法、计算能力、通信能力、存储能力、云计算服务能力等，是承载数据流通和算法运行的平台，是将数据要素转化为数据资产、将数据资产转化为数据能力的重要依托。通过使用算力，能够加快推动数据要素与技术、资金、人才等要素协同融合，继而突破资源要素的现实约束，形成新质生产力。
从数据处理的视角看，算力是人们在劳动过程中形成的用以解决社会数据需求和数据供给之间矛盾的实际手段和工具，是改造数据、影响数据、驯服数据并使之适应社会需要的客观物质力量。算力的构成要素包括数据能力、数据素养、数据计量、数据处理、数据治理、数据估值、数据应用、数据基础设施等。简而言之，算力就是对数据的处理能力，是数字化技术持续发展的主要衡量标准，也是数字经济时代的核心生产力，更是推动经济高质量发展的新质生产力。2021年国家发改委等四部委联合印发的《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》指出，随着各行业数字化转型升级进度加快，特别是5G等新技术的快速普及应用，全社会数据总量呈爆发式增长，数据资源存储、计算和应用需求大幅提升，迫切需要推动数据中心合理布局、供需平衡、绿色集约和互联互通，构建数据中心、云计算、大数据一体化的新型算力网络体系，促进数据要素流通应用，实现数据中心绿色高质量发展。
狭义上的算力，主要指计算能力，是计算机系统存储、整理、传输及处理数据的能力，即CPU、TPU、GPU、ASIC、FPGA等各类处理器依托计算机终端服务器、高性能计算集群和移动智能终端等承载设备，每秒执行数据运算次数的能力。广义上的算力，指通信能力、计算方法、计算速度、存储能力、数据总量与服务能力等的集合，是集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的新质生产力。其中，信息计算力以计算能力为核心，支撑数据信息处理；网络运载力以网络传输性能为核心，支撑数据要素高效流动；数据存储力以存储容量为核心，支撑数据存储和管理。广义上的算力主要包含以下内容：一是计算速度，芯片、智能终端、服务器、超算系统都反映这方面的能力；二是算法，主要是大模型和指令，代表用系统的方法描述和解决问题的策略机制；三是大数据存储量，主要衡量数据存储能力；四是通讯能力，包括5G基站数量、通讯速度、带宽、可靠性、能耗等；五是云计算服务能力，包括数据处理中心服务器的数量和容量。算力是数字化转型和智能化变革的“基石”，也是数字经济的重要业态和组成，是驱动数字经济高质量发展的关键力量。算力速度和容量的提升、供给方式的便利和普适，使得数字技术可以赋能生产、生活和治理等各种场景，也能够推动数字化改革的深度与广度、规模与质量的大幅提升。
在数字经济时代，算力与数据相互依存。数据是算力发挥作用的劳动对象，数据本身也是一种算力资源。算力资源衡量的是可以处理、传输和存储的数据总量，主要包括计算设备、算法库、数据存储和处理能力等，它在当前的数字经济浪潮中占据举足轻重的地位，其价值堪比农业文明时代的水力和工业文明时代的电力。衍生于数据的数据要素、大数据、人工智能和算法等也可以当作广义上的算力。算力作为数字经济的核心生产力，其内在本质是对数据的处理能力，外在表现则是产业数字化、数字产业化相关技术持续发展的衡量标准。算力由算力设施、算力网络、算力技术和算力服务等构成，正呈现出高能化、多样化、泛在化、绿色化、产业化等发展趋势。
（二）算力的类型与测度方法
算力是人工智能发展和应用的技术保障，是数字经济发展的主要动力和重要引擎。现阶段，算力按照层级结构可以分为基础算力、智能算力和超算算力等三种类型。其中，基础算力也被称为通用算力，是由中央处理器等计算中枢所提供的算力，主要用于基础通用计算领域；智能算力是由基于图形处理器、现场可编程门阵列、特殊集成电路等AI芯片的加速计算平台所提供的算力，主要用于语音、图像和视频的处理以及人工智能训练等；超算算力则是由超级计算机所提供的算力，主要用于大科学实验和大规模工程计算。随着人工智能的加速发展，智能算力在三种算力中增速最快，也最能体现算力的新质生产力特征。以上三层级算力结构中又包含着五种具体的算力类型，即建模算力、传输算力、识别算力、交互算力和融合算力。其中，建模算力，主要是对数字信息运行机制、运行模式所做的总体性规划和模型设计，强调的是对数字信息运行环境的整体性、综合性打造，构筑数字信息计算平台、营造数字信息运行环境、建构算力网络运行模式。传输算力，核心是网速的设计力，就是用什么样的方式可以实现理想状态的传播速度，主要是网络服务器的传输能力，网络服务器内部也装配有特定的计算机系统，传输算力就来自这类计算机系统。识别算力，主要指高性能的自动识别技术，就是通过对海量大数据进行采集、分析、归类等处理，对照性地考察、比较和判别数字信息的类型，从而实现辨识和确认数字身份的目的。交互算力，就是将影像、照片、声音、语言、文字、动作、色彩等信息代码叠加在一起，接受机器或设备同步的协同计算，然后呈现为人们能够认识的统一形式。融合算力，是诸多交互计算的整体协同工作，每一次的交互计算就是融合算力的细胞，而一个完整的融合算力是每一次交互计算有机的生命体。融合算力包含数据融算、虚实融算、生态融算，是三维或四维上的立体式交融，是更为复杂的生态计算体系。除以上五种算力类型之外，还有一种名为边缘计算的算力，即边缘算力。它是一种在网络边缘部署计算和存储资源，就近为用户提供云计算服务环境和能力的新型网络范式，可以极大地降低用户接入网络内容和计算服务的时延，对提升网络性能、改善用户体验具有重要意义（Mach et al.，2017）。
对算力进行测度需要考虑算力的内涵、内容和类型，从计算速度、计算方法、存储能力、通信能力和云计算服务能力、算力基础设施等多个层面设计指标体系进行综合衡量。进入新世纪以来，业界一直在不断探索算力度量问题，直到数字经济蓬勃发展之后，算力的测度才逐步规范和统一。从狭义上讲,算力是各类服务器通过对海量数据进行处理后实现结果输出的一种能力,目前为止国际上使用最广泛的算力衡量单位为“每秒浮点运算次数”(FLOPS)。从广义上讲,算力是一个包含采集、存储、计算、传输、网络、设施、应用等内涵的综合性概念,是衡量数据中心计算能力的一个综合指标。测度算力，需要考虑与数据中心计算能力相关的基础算力、智能算力、超算能力以及边缘算力、融合算力、算效能力、存储能力、网络能力等不同指标。业界常常从算力环境、算力规模和算力应用等3个维度搭建体系化的算力指数框架，对算力进行评价分析。其中，算力环境主要指网络环境、算力基础设施、算力投资等；算力规模通常是按照具体的算力服务场景从基础算力、智能算力和超算算力三个维度进行衡量；算力应用主要划分为消费类应用和行业类应用两个大类，消费类应用水平通过移动互联网月均流量规模来呈现，行业类应用水平通过规模指标衡量算力在工业、农业、服务业等特定领域的推广和渗透程度。最简单的估算一个国家或地区狭义上的新增算力水平的方法是，按照服务器算力总量粗略估算，即年服务器出货规模乘以当年服务器平均算力。对一个国家或地区的综合算力水平进行测度，既可以比较数字经济发展水平和发展潜力，也能够比较一个国家或地区的经济综合实力和竞争力。这是因为，综合算力是数字经济时代集算力、网力、存力、运力于一体的新质生产力，衡量的是以算力规模为核心，包含数据中心的低碳水平、经济效益和供需情况在内的综合计算能力。
（三）算力服务、算力产业与算力经济
以算力为基础能够衍生出算力服务、算力产业和算力经济，它们与算力一起共同成为推动数字经济发展的新质生产力。算力服务指以多样性算力为基础，以算力网络为连接、算力中心为平台，通过云计算技术将异构算力统一输出，并与大数据、人工智能、区块链等技术交叉融合，将算力、存储、网络等资源统一封装，以服务形式进行交付的商业模式。算力服务作为科技革命和产业变革的动力源泉，已经成为产业数字化转型和智能化升级的重要助推器，无论是在制造业、交通物流、农业生产、生态保护，还是公共安全、金融业、医疗健康、教育文化、智慧城市等领域，都可以通过算力服务实现数据驱动的技术创新和组织优化，催生出新产业、新业态和新模式。算力服务是一项新兴的互联网基础设施，也是一种新型技术进步因素，它通过提供高效、灵活、迅捷、可靠的数据处理能力，为国家经济社会发展和民生福祉提供了强大的技术支撑（陈晓红等，2023）。
算力产业是在万物互联背景下以算力为核心资源构建起来的多架构并存、多技术融合、多领域协同和多行业渗透的“软硬件”产业体系。算力产业不仅包括算力的供给和应用，还包括数据的共享、模型的构建、算法的优化、应用的生态等，是一个完整的产业链、价值链和供应链体系。经过多年培育和发展，算力产业链的雏形已现，可以分为上中下三层架构：由设备、设施、软件设计者和供应商、网络运营商等构成的产业链上游；由电信运营商、云储存和云计算厂商、数据中心服务商等构成的产业链中游；由政府、金融、电力等各行业用户以及互联网和工业企业等构成的产业链下游。目前，已初步形成以处理器、服务器、终端设备、操作系统、中间件、数据库、基础软件等应用及相关服务为核心基础，以AI芯片、异构处理器、工业互联网、物联网、边缘计算等软硬件产品和前沿技术为新兴动能，以满足不同行业个性化需求的解决方案和平台服务为重点应用的产业体系框架（金光敏等，2023）。
算力经济是以算力为核心动力、围绕算力资源配置而形成的一系列经济活动和关系的总称。算力经济的市场主体包括数据采集者、算力生产者、算力调度者、算力供应者以及算力消费者，他们都能为算力创造价值提供直接服务。算力经济是数字经济的重要构成部分，也是推动数字经济发展的关键动力，已经成为拉动经济增长的新增长极，是贯穿人类信息社会和数字文明时代的主导经济形态。当前，各国纷纷加大对算力经济的布局力度，算力经济已成为全球竞争的战略制高点。
（四）算力与数字经济
算力是驱动数字经济发展的核心生产力，算力服务、算力产品、算力产业和算力经济都是数字经济的重要表现形态。数字经济是以数据资源作为关键生产要素、以新一代信息网络作为重要载体、以数字技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化手段的新兴经济形态。数字经济的高速增长对云计算、大数据、区块链、人工智能（AI）等新技术产生了旺盛需求，而这些技术又极度依赖算力的支持，算力是提高数字生产力的重要工具。随着数字经济的纵深发展，以及5G、物联网、人工智能、AR/VR等数字技术的广泛应用，算力在数字政府、工业互联网、智慧车联网、金融科技、企业管理等应用场景的融合应用潜能不断得到挖掘和拓展，持续为经济高质量发展注入新动能。这主要表现在：算力在电力、交通、医疗、教育等传统行业的应用程度显著提升，推动传统产业转型升级和提质增效；算力在消费、娱乐、旅游等领域以及更多生产和生活场景的创新应用层出不穷，催生新业态和新模式；算力赋能下的计算+智能制造、计算+智慧城市、计算+车联网、计算+超高清视频等融合应用将迎来爆发时刻，培育形成一大批战略性新兴产业和未来产业。
算力与数字经济是相互促进的关系。一方面，算力是支撑数字经济蓬勃发展的重要“底座”，是数字化转型的基石，也是数字经济的重要业态。算力以一种新的生产力形式，为各行各业的数字化转型注入新动能。算力发展和算力基础设施建设为数字经济提供了强大支撑，网络化部署的算力跃升为数字经济时代的关键生产力。算力决定了数字经济的发展速度和发展质量，更决定了社会智能化的发展高度。加快算力建设和应用，将有效激发数据要素的创新活力，推动数字产业化和产业数字化进程，催生新技术、新产业、新业态、新模式，支撑数字经济高质量发展。国际数据公司（IDC）、清华大学等在2023年7月发布的《2022—2023全球计算力指数评估报告》对十五个样本国家进行了评估调查和统计测算，结果显示：算力指数平均每提高1个点，国家的数字经济和GDP将分别增长3.6‰和1.7‰。算力的快速发展、广泛应用和深度融合，正在推动生产方式、生活方式和治理方式发生深刻变革，成为重组要素资源、优化产业结构、重塑经济结构、改变竞争格局的关键力量。
为支撑数字经济高质量发展，推动数字经济创新、增长和转型，要不断拓展算力的领域、范围和深度。另一方面，数字经济的高质量发展为算力创造了巨大需求。随着全球数字经济的持续增长，其在国民经济中的比重会越来越高，算力作为数字经济的核心生产力，面临迅速增长的市场需求。
三、算力的新质生产力属性和特征
生产力是人类认识自然、适应自然和改造自然的能力，由劳动者、劳动工具、劳动对象组成（马克思，2018）。从生产力视角看，算力是人们在劳动过程中形成的解决数据需求和数据供给之间矛盾的客观物质力量，是人或人工智能利用数据生产工具进行数据处理及其与传统生产要素融合过程中认识、适应和改造自然的能力，是数字经济时代社会发展的主要动力。参与形成算力的劳动者既包括数据科学家、首席数据官、数据分析师、数据合规师、数据工程师、数据经纪人等专业技术人才，也包括产生数据和使用数据的普通劳动者；以大模型、生成式AI为代表的数据处理工具、算力基础设施、算法处理软件等都是算力发挥作用的劳动工具；算力的劳动对象是数据和与数据相关的网络、平台等数据价值物。
（一）算力是典型的新质生产力
在新时代推动东北全面振兴座谈会上，习近平总书记强调，要积极培育新能源、新材料、先进制造、电子信息等战略性新兴产业，积极培育未来产业，加快形成新质生产力，增强发展新动能。新质生产力是以新科技、新产业、新要素、新制度及其新组合为主要驱动力的新型生产力，是摆脱传统增长方式和增长路径、符合高质量发展要求、反映新一轮科技产业革命趋势的先进生产力，是数字时代更具融合性、更体现新内涵、更具创新性的前沿生产力（余东华等，2023）。新的科学技术、新的劳动对象、高素质的劳动者、高品质的劳动资料和生产工具等对新质生产力的形成起决定性作用。在新时代，新质生产力的核心要义是以创新驱动高质量发展，其关键构成是新的科学技术、新的生产方式、新的产业形态、新的制度环境和新的要素供给。新质生产力的“新”包含新技术、新产业、新业态、新领域、新场景、新赛道、新动能、新优势等内涵；新质生产力的“质”包含高质量、高效率、高水平和可持续等内涵。算力涉及的产业领域新、技术含量高、要素配置优，具有新质生产力的基本属性和基本特征，是推动经济高质量发展的新动力和新引擎，属于典型的新质生产力。
每一次技术和产业革命都会引致生产力跃迁，形成在特定时期具有先进性的新型生产力。第一次工业革命时期，纺织机的发明和水力的应用，使生产力克服劳动过程中体力的限制，生产过程发生质的飞跃。第二次工业革命时期，冶炼技术、内燃机和电力技术的突破，催生大规模流水线作业的生产方式，生产力在批量化、高能耗的粗放型生产中进一步得到解放；在第三次和第四次工业革命时期，生产力随着构成要素的数字化变革而发生新的跃迁，以计算机、互联网、云计算、区块链、人工智能等为支撑的算力成为新质生产力。新质生产力以第三次和第四次科技革命与产业革命为基础，以信息化、网络化、数字化、智能化、融合化、绿色化、高效化为基本属性。数字经济时代的新质生产力是在信息化、智能化、网络化条件下形成的，是更具创新性的生产力。算力是驱动数字经济发展的重要引擎，是典型的新质生产力。算力成为新质生产力的内在机理是：首先将数据汇聚成数据资源，再将数据资源转化成数据能力，然后通过数据能力赋能全要素生产率提升，最后通过全要素生产率提升助推经济高质量发展。
（二）算力的新质生产力属性
除具备新质生产力的基本属性之外，算力还具有以下作为关键新质生产力的特殊属性：
1.算力具有高链接性、强渗透性、泛时空性、快衍生性、广赋能性和正外部性等特征。高链接性指算力很容易构成网络，算力网络能够以极快速度链接供需双方，实现算力资源的配置和应用；强渗透性指算力的技术含量高，具有穿透力，能够以科技创新为引擎，通过“质量变革、效率变革、动力变革”影响人类生产生活的方方面面；泛时空性指算力具有泛在性，算力应用无处不在；快衍生性指算力涉及领域新、发展速度快，大数据、区块链、云计算、元宇宙、人工智能、物联网、量子技术、智能制造等技术群落逐渐聚合并引发“技术奇点”，不断催生出新技术、新业态和新模式；广赋能性指算力是一种源动力，能够通过乘数效应赋能产业高质量发展；正外部性指算力作为新科技革命和产业变革中的基础能力，不仅会形成自身庞大的新兴产业体系，同时也是其他产业数字化转型的基础，既可以直接形成新的竞争力，也能够促进传统竞争力蜕变和强化，成为决定未来国家或地区、企业综合竞争力的基础。算力的以上性质是数字经济时代新质生产力的典型属性，发挥这些属性的作用，需要完善算力经济供应链，对算力催生的新技术、新业态、新模式的发展方向进行有序引导，加快建设链接算力供给侧和需求侧之间的桥梁，共建有利于算力发展的良好产业生态。
2.算力能够催生战略性新兴产业和未来产业。算力是对计算性能、数据处理和应用能力的通俗表达，受益于互联网的出现，各类算力资源得以相连相通，承载算力资源与网络资源融合演进、协同调度的算力网络由此产生。算力网络和云计算携手开启了算力资源在商业领域的应用，使算力跃升为一种较为普及的新质生产力，催生了一大批战略性新兴产业和未来产业，为人们的生产生活方式带来了深刻改变。从宏观视角看，算力的广泛应用能够推动工业互联网和智能制造迈上新台阶，促进数字经济与实体经济深度融合，在赋能传统产业转型升级的同时催生出“新制造”和“新服务”，从而壮大经济发展的新引擎。从中观视角看，随着数据价值化、数字产业化、产业数字化及数字化治理的不断推进，全社会对算力的需求愈发迫切，算力的应用也越发广泛，新产业和新业态层出不穷。从微观视角看，算力水平的优化提升，有助于降低企业使用数字技术的成本，从而加快工业互联网、虚拟现实、人工智能等新技术的应用和落地，为企业主动孵化未来产业、创新发展战略性新兴产业、加快产业数字化转型提供更为坚实的基础。
3.算力已经成为数字经济发展的主引擎。通过算力发展和应用拉动算力产业和数字经济发展的全新经济形态被称作算力经济，它是数字经济发展的主引擎。根据中国信息通信研究院《中国算力发展指数白皮书（2022）》，算力发展指数每提高1个点，数字经济规模大约增长1293亿元。作为推动数字经济发展的新质生产力，算力中包含的算力资源、算力能力、算力平台和算力应用，都是驱动数字经济发展的动力源。算力资源方面，主要指算力服务提供过程中涉及的数据、技术、基础设施等，按照计算需求不同可拆分为高性能算力设施、分布式算力设施与算力基础服务能力。算力能力方面，主要指算力服务过程中涉及的计算能力，主要包括算网技术、算力服务水平、算力调度、算力安全、算力交易与算力连接等应用能力。算力平台方面，主要指算力服务的提供载体、平台类型等，按算力提供方式主要包含智算平台、超算平台、边缘算力平台等。算力应用方面，主要指算力服务被应用于商务活动的方式、场景、行业等，按应用场景主要包括科研教育、软件设计、工业仿真、气象海洋、音频视频及物联网等。加强对算力产业的引导，加快算力应用以及算力网络、算力调度等算力能力建设，增强算力应用支撑能力，加快算力泛在化、普惠化和标准化进程，推动算力市场规范化和技术标准化进程，构建与算力产业适配的顶层设计，能够促进数字经济健康有序高质量发展。
4.算力具有激活和倍增作用。算力的指数级提升是新一轮科技革命和产业变革中出现的最重大成果，同时又是新工业革命的巨大推动力量。数据和建立在数据要素基础上的算力具有乘数效应，能够给人类的生产、生活和社会治理方式带来脱胎换骨式的质变。同时，算力的应用范围十分广泛，几乎可以赋能任何领域。围绕算力打造“智算”“智能”“智产”等应用领域，能够对数字经济产生倍增作用。数字经济时代的算力是以新一代信息技术为支撑，在算力度量、算力标识、算力感知、算力路由、算力调度、算力交易等技术方向实现任何突破，都能产生新产业，丰富数字经济的新业态。同时，这些新技术在传统产业的应用能够推动传统产业数字化转型，产生对传统产业的激活作用。在数字经济时代，以算力为基础，结合网络连接，通过数字技术统一输出异构算力，以算力服务的形式扩大算力应用，能够为经济高质量发展注入新动力。算力服务是云计算服务的全面升级，其服务内容更加丰富全面、应用场景更加多姿多彩，依托具有网络、智能、绿色、可信等特征的数字技术，将泛在的计算资源集成整合，赋予其更强大的生命力，使算力网络化、智能化、绿色化、可信化，从而实现算力资源的优化配置。
5.算力经济是由平台驱动的新质生产力。算力经济既是数字经济，也是平台经济，是由网络化的算力平台驱动的新质生产力。网络化的算力平台包括算力生产供应平台、算力服务运营平台、数据开放共享平台、智能生态建设平台、产业创新开发平台、智算数据中心管理平台等多个平台，是以算为核、以网为根，数、云、智、安、端、边、链、网等多要素深度融合，通过一体化协同提供服务的新型信息基础设施。依托网络化的算力平台，通过对多样性算力的管理和调度来支撑行业应用计算以及行业数据智能分析，向下接驳多样性算力、向上支撑行业应用。算力平台的功能主要涵盖算力资源的集成、网络的管理和维护，面向算力增值服务商和用户提供算力服务等，通过整合算力集成、算力并网、算力调度、算力度量、算力交易、算力运营等环节，支持算力提供商、算力增值服务商便捷运营，使得算力消费者可以低门槛使用增值服务。充分发挥算力对经济高质量发展的新质生产力作用，需要采用平台经济思维科学布局和建设算力枢纽节点、数据中心集群和算力网络，实现数据集群间的直联，形成全国一体化的算力网络体系，提升整体算力规模和效率，带动数据中心相关上下游产业发展（吕廷杰等，2021）。
（三）算力的发展方向与主要特征
数字经济时代，算力的发展方向也代表了新质生产力的发展方向。目前，算力发展方向主要体现在以下几个方面：一是算力体系正向智能敏捷、高速泛在、集约高效、绿色低碳方向加速演进，是数字经济高质量发展的重要引擎；二是计算技术的基础理论、主要架构正加速酝酿突破，异构计算、边缘计算、分布式计算等新型计算技术多路演进，存算一体、量子计算、类脑计算等前沿技术不断取得突破；三是新型计算终端不断涌现，算力渗透力增强，应用范围快速拓展；四是人工智能计算中心、E级超算中心、一体化大数据中心等算力基础设施建设速度加快，算力能级呈指数级提升；五是集中化算力与分散型算力出现加快融合的趋势，算力集成融合速度加快。资源集中化的算力主要聚焦于建立大型云计算中心，对各行业进行业务分析，算力应用效能逐步提升。通过云平台的建立，服务方更专业，运行成本减少，计算效率提高；客户通过租用云平台实现对业务数据的分析和业务决策，减少了硬件维护和软件开发成本。资源分散型的算力，主要利用数量庞大的终端智能设备，通过网络协同集聚并与物联网共同发展，通过边缘计算可及时完成算力有限的任务。由于云计算资源集中，传输和使用受到限制，而边缘计算更为灵活但算力有限，因此两者出现相互融合的趋势。数字经济时代，算力的主要特征表现为：
1.算力服务的智能性。数字经济时代，大数据、人工智能、大模型等数字技术使算力变得越来越智能化，能够较为准确地发现规律、预测趋势和提供个性化方案。算力服务的过程也是算力智能性提升的过程，以人工智能为代表的新一代信息技术能够通过自我学习和自我进化不断提升服务质量和服务能力，增强用户体验。算力服务的智能性也体现在计算业务的自动化运营、智能化管理、智能化编排和智能资源自动配置等环节，实现算力需求的智能预判和算力资源的动态调整，主动、高效、安全、绿色地满足消费者个性化需求。
2.算力供给的泛在性。随着数字化应用场景和业务内容的不断丰富，海量数据泛在分布于“端、边、云”等各个领域，数据在哪里，算力就会出现在哪里。全空域、全时域泛在的信息和各个维度上的数据都能采集起来，从本地算力集群到超大规模的数据中心，从边缘计算到“端云”协同，实现算力“即取即用”“无处不在”“随时、随地、随需”。随着数字新技术、新模式、新应用广泛渗透到经济社会各个领域，数字化应用场景不断丰富，传统集中式算力将在空间上更加均衡，新兴分布式算力将在空间上星罗棋布，数据无处不在，算力也无处不在。
3.算力需求的高移动性。算力服务需要满足用户的高移动性需求，旅游直播、自动驾驶、终端漫游等就是高移动性的典型应用场景。面对算力需求的高移动性，首先需要规划好算力资源的全局视图和空间布局，配合人工智能技术实现业务的智能编排和智能调度，从而实现在高移动性场景下的业务泛在和无缝切换。随着人类活动范围的拓展，各类终端设备的移动空间会扩大，移动速度会加快，算力需求的高移动性会更明显。
4.算力应用的共享性和普惠性。由于新型业务的飞速发展，分散的算力资源已很难满足业务大、空间广、低时延、高移动性需求，需要依托网络连接将分散的算力进行互联共享，以解决由于算力资源分布不均造成的算力缺乏问题以及高质量算力供给不足问题。算力的普惠性主要表现在，要实现算力的普遍服务，推动算力资源与各行业应用深度融合发展，让算力如电力一样触手可及。算力供给商会通过交叉补贴等方式为相对落后和交通不便地区提供算力服务。
5.算力网络的协同性。应用场景的复杂多样往往会带来数据的复杂多样，这就要求多种计算技术、计算维度基于算力网络协同处理。算力产业的规模越大，上下游产业就越多。上游为算力基础设施、网络基础设施等硬件支撑，中游为算网大脑、算网运营等相关平台，下游为各行各业的应用场景，算力产业的上中下游之间需要协同发展。
6.算力的规模经济性。大数据的规模经济性决定了算力的规模经济性。5G时代的到来进一步加快了万物互联，海量数据持续涌现，且数据结构从单一模式变为多种模式，非结构化数据快速增加，算力要满足对海量复杂数据的实时处理，这就要求算力具有超大规模性。超大规模性的算力在实际应用中表现出边际成本递减的特性，应用场景越丰富，算力规模越大，就越能够创造出价值。
7.算力的绿色性。通过大规模采用云计算、人工智能和系统作业等绿色方式，新增算力能以低能耗、高性能的并发处理能力实现每比特成本最低以及芯片、硬件架构和应用能效比最优的目标。世界算力大国都先后制定出台了一系列政策措施和指导意见，明确要求加快绿色低碳技术研发应用，推动数据中心绿色化发展，发展绿色算力，对算力和电力的效率协同提出具体目标要求。
8.算力的安全性。对于算力的应用，大到国防建设、国家政治等机密安全，小到商业秘密、个人隐私和财产安全，都要有充分的安全保障。算力要对数据资源的安全可信、网络信息安全以及交易可信提供充分保障。这就需要计算科学、网络通信技术、密码信息技术、系统工程、应用数学、数论、信息论等多学科的支持。
四、算力赋能经济高质量发展的主要机制与路径
算力发挥新质生产力作用、实现新质生产力价值、赋能经济高质量发展的主要途径在于多元化应用。在人、机、物三元计算时代，海量的物端数据带来了高通量的计算需求，算力成为支撑各类应用场景的关键基座之一。加快算力“基础设施化”，推进数、算、端、网、云融合发展，通过数据资源、数据要素、数据产品以及模型算法的传输、加工、利用，激活数据要素价值，能够实现以算力应用赋能经济高质量发展。算力的新质生产力价值在于：通过算力应用提升经济运行效率，提高全要素生产率；推动知识扩散和业态创新，扩展生产可能性边界；推动科学范式变革，提升科技创新能力，增强组织综合竞争力；把握事物发展规律和趋势，提升决策的科学性和精准性。随着数字经济的发展，算力的应用范围会越来越广泛，应用场景越来越多。随着人工智能商用推广和产业数字化的加速，对算力的需求可能呈现出指数型增长。
（一）算力赋能经济高质量发展的主要机制
数字经济时代，算力是典型的新质生产力，是推动产业转型的驱动器，是培育新产业的孵化器，也是赋能经济高质量发展的新引擎。算力赋能经济高质量发展的机制主要包括：
1.激发新动力。算力是一种通用型技术，能够推动传统产业数字化转型，激发传统产业发展活力，提升产业竞争力；同时，由算力衍生而来的算力产业和算力经济，能够为经济高质量发展注入新动能。除产业领域外，算力已广泛应用在数字政府、工业互联网、智慧医疗、远程教育、金融科技、航空航天、文化传媒等多个领域，成为推动这些领域快速发展的关键力量。从技术视角看，算力的应用、加持和助推显著降低了训练和运行大模型的门槛，使得大模型在处理自然语言、视频图像和声音文件等多种信息时表现出强大的学习能力和推理能力。这一变化为人工智能的发展提供了动力，从而推动了人工智能在各领域的应用和发展，最终带来了生产方式的颠覆性革命。
2.催生新业态。算力能够加快数字技术的产业化发展，形成新的产业形态。算力的广泛应用能够推动能源、金融、物流、教育、医疗、媒体等传统行业智能化升级，实现以新技术推动新变革、以新模式催生新产业、以新应用创造新业态。算力与数据一起驱动商业模式创新与组织形式演进，激励企业大胆探索在可持续竞争中的商业逻辑与生存法则，深入挖掘数智经济、共享经济、赛博经济等所引导的数字红利，同时也开始更加广泛地探索智慧零售、智能制造、智慧交通、智慧医疗等所驱动的逆向创新，从而催生新的商业模式和新的组织形式。围绕算力提升和应用打造算力产业链，也能够丰富算力产业生态，孵化出新的产业形态。以算力产业链为主线，吸引终端设备制造商、工业软件供应商、信息网络运营商、第三方数据中心服务商、云计算提供商、互联网企业、制造业企业以及政府、金融、电力、医疗等各行业用户集聚发展，能够形成算力产业集群，从而为催生新业态提供更好的产业生态。
3.释放新潜能。新技术需要产业化后才能成为经济社会发展的动能，算力应用为技术产业化提供了动力和可行路径。因此，算力既能够通过应用释放自身的新潜能，也可以通过与技术等其他要素的融合释放新潜能。通过算力赋能装备制造、交通运输、软件设计、金融服务、消费旅游、医疗健康、传媒娱乐、社交网络、文化教育等产业，以通用技术升级改造来激活传统产业竞争力，能够推动产业转型升级和提质增效；随着算力体系向高速泛在化、“云网”融合、智能敏捷等方向发展，将在消费领域产生颠覆性变革，催生新的商业模式与消费业态，形成新增长极。大算力、大数据和大模型相互促进而生成的人工智能将释放出巨大潜能，“数据+模型+算力”能够生成“思维链+自注意力机制”主导的人工智能，通过整合各类资源，提升生产效率，释放增长潜能。
4.锻造新优势。以智算终端、无损网络、高性能存储为依托的算力加速了数据分析、模拟、建模和应用等工作，并通过图像处理和终端视觉，提供高性能的控制系统和运动规划，使智能机器人能够实现复杂的运动轨迹，完成视觉导航、检测和识别物体等任务，提高生产线的灵活性和精准度。同时，算力作为支持计算、数据处理、软件应用的通用型技术，能够通过数据分析精准预测市场趋势，为新产业新业态的发展提供计算资源和技术支持，巩固市场竞争优势。另外，算力还能够支持云计算资源扩展、物联网设备互联互通、虚拟现实和增强现实、产品性能模拟和优化等应用，允许创新主体构建应用程序，帮助企业节约设备投资成本、建立全联接生态体系、提高图形交互体验、推进新产品研发创新，从而加速新产业新业态新模式的出现和发展，形成新的竞争优势。
5.构筑新高地。随着以云计算、边缘计算、智能计算、异构计算等为代表的算力在制造业领域的广泛应用，结合场景呈现、动态感知和交互体验，在对制造业进行重构和赋能的同时，也在促进智能产业集聚发展，成为高新技术产业群涌式发展的新高地。构建“国家-区域-城市”多级互联的算力网络，科学调度算力资源，通过算力网络对工业互联网赋能，构建工业算力网络，并进行云网边端等计算、存储、网络资源的协同调度，提升算力供给能力，成为满足工业互联网智能业务需求的新高地。规划建设算力枢纽和算力集群，借助算力应用，延伸算力产业链，形成算力产业集群，进而成为数字经济发展的新高地。
6.打造新体系。算力网络和服务体系为算力的应用提供了便利，算力的应用能够推动产业链、产业集群等产业生态体系的发展，也能够构建和完善以数字技术为核心的数字生态体系。算力网络和算力服务体系可统称为算力资源，它包含数据采集、运算、存储、传输、应用等能力，是大数据时代信息系统的基础资源能力。算力网络和算力服务是一种根据市场需求，在端、边、网、云之间按需分配和灵活调度算力资源、存储资源以及应用资源的新型信息基础设施，旨在将分布式计算节点串联、畅通、统筹和调度，通过改进网络架构和协议，实现算力资源的优化和高效利用。算力网络旨在通过泛在算力与网络的融合，构建“算网一体”的新型智能、高效、按需配置的算力服务体系，从而满足数字经济高质量发展的需要。
（二）算力赋能高质量发展的主要路径
算力赋能路径与算力应用场景紧密相关，算力的应用场景越丰富，算力对高质量发展的贡献就越大，“算力+”已经成为算力发挥新质生产力赋能作用的主要形式。截至目前，算力可以通过以下应用场景赋能高质量发展：
1.“算力+制造”，形成智能制造，成为工业领域数字化转型和智能化提升的加速器。在制造业领域，以算力为基础，通过数字化和智能化转型，衍生发展新产业、新业态、新模式，既能够实现制造业提质、降本、增效，又可以为形成新质生产力提供强大产业基础和驱动载体。利用多元算力、数字孪生等数字技术赋能企业智能化决策，已经在汽车、装备制造、半导体、新能源等领域释放出提质、增效、降本、减碳的巨大价值。深化数字技术赋能，围绕算力创新和应用打造一批信息技术与智造工艺深度融合、国际领先的智能制造装备、工业软件和系统解决方案“利器”，全面升级“中国智造”。
2.“算力+城市”，形成城市大脑，成为普惠性、感知性、便利性的城市治理智慧中枢。在人类思维和机器智能的协同作用下，在大数据、区块链、人工智能、边缘计算等新一代信息技术的支撑下，通过城市一体化计算平台、城市数据算力平台和人工智能开放服务平台，实现城市运行现状“一屏”统揽、城市运行特征的全局监测和智能预警，通过数字孪生全面赋能城市治理手段、治理模式和治理理念创新，提升城市治理的现代化、科学化、精细化水平。城市政府可以依托城市大脑，建立健全大数据辅助决策机制，构建智能决策系统，统筹推进决策信息资源建设，综合运用大数据、人工智能等数字技术手段，提升经济调节、市场监管、社会治理等数字化决策能力，打造以智能决策系统为支撑的“计算型”政府，实现从数字政府向“数治”政府的深度转型。
3.“算力+汽车”，形成智能网联汽车，成为自动驾驶和交通信息互联互通的移动终端。智能网联汽车搭载先进的传感器、控制器等装置，运用人工智能、物联网等数字技术，具有自动驾驶和信息传输功能，使汽车由交通工具逐步向智能移动空间和应用终端转变。汽车厂商围绕单车智能、车间互联和车路协同，采用多元异构的硬件架构打造多模式通信、多维度定位、智能网关协同的新型智能车载计算平台；然后通过车载操作系统运行具有不同功能和信息安全等级的环境感知、路线规划和车辆控制算法，依托庞大的路网和5G通信技术以及北斗卫星导航定位系统，实现统筹车、路、人、物以及实时交通的动态信息互联互通。
4.“算力+视频”，形成超高清视频画面，成为数字文化产业能级跃升的新赛道和沉浸式视觉体验的新空间。依托边缘计算创新平台，融合云主机、元宇宙等虚拟化技术，开展全景声“云上内容”的渲染创作、智能音频修复、智能视频生成、工业模型立体协同设计等，实现超高清视频在广播电视、工业制造、教育改革、智慧城市等领域规模化应用。“算力+视频”所形成超高清视频画面应用于产业领域，可以提升工业产品设计、服务环节优化的质量和效益。
5.“算力+消费”，形成新消费生态，打造以算力支撑的线上线下融合的新消费场景。通过对数据要素的深入挖掘和算法推荐技术的合理应用，加快了传统线下业态数字化改造和转型升级，及时捕捉不同年龄、不同偏好、不同类型的消费新需求，通过发展个性化定制、柔性化生产，提升产能灵活转换和快速响应能力，正在成为创造新消费需求的动力。通过算力+消费，加速打造消费新场景，能够释放新消费需求，培育消费新理念，探寻消费市场的“增长密码”，扩大社会有效需求。
6.“算力+学习”，形成机器学习，成为获取知识、培训技能、充实生活的新方式。以算力驱动的深度学习不断发展，拓展了劳动力供给范围，促使劳动供给由提供体力更多地转向提供脑力、智力和创造力，倒逼劳动者不断学习新知识、新技能，成为新劳动者，为新质生产力的形成提供强有力的劳动力要素支撑。此外，人工智能技术不断拓展劳动对象的应用范围，大量原来不属于劳动对象的物质转变成为劳动对象。
五、制约我国算力高质量发展的主要问题
近年来，我国先后实施了一系列提升算力水平的重大战略和重大工程，推进八大国家算力枢纽节点和十大数字中心集群建设，推动了算力行业快速发展，我国算力水平在全球已经具有一定的领先优势。中国信息通信研究院编制的《中国算力发展指数白皮书（2022）》显示，在全球算力规模中，美国占比34%，中国占比33%，欧洲占比14%，日本占比5%，其他国家或地区占比14%。然而，当前我国算力高质量发展还存在数据中心布局建设不优、算力算效不足、能源利用不充分、信息互通和调度的联通程度不高、算力网络标准不完善等问题。其中，需要尽快解决的瓶颈性问题主要包括以下几个方面：
（一）关键核心技术“卡脖子”问题。当前我国算力产业的发展基础仍然较为薄弱，基础技术和关键核心技术落后是阻碍我国算力“基础设施化”的瓶颈因素。我国算力产业在多个环节面临“卡脖子”风险，算力供应链安全面临挑战，实现产业高质量发展目标存在不确定性风险。其中，高性能芯片和相关先进服务器技术的自给自足能力不足，主要性能和技术水平与先进国家相比，还存在较大差距。在产业体系方面，包括芯片、软件、操作系统、数据库等在内的多样性算力体系仍需完善，创新思维亟待提升。我国算力产业链在芯片供应等关键环节仍然存在明显“软肋”，核心电子器件、半导体制造装备、软件供应链缺乏自主控制权。此外，我国算力产业创新生态系统尚未建立，科研成果转化投入不足。
（二）算力资源应用不充分问题。算力的产业化应用不足主要表现在以下几个方面：一是算力对产业发展的全面赋能和算力产业化落地明显滞后，尤其是对地方经济高质量发展的赋能作用还不明显；二是先进算力与产业发展紧密结合程度上升，但目前尚未形成规模、产生显著效益；三是传统的算力中心部署并未考虑最终用户的实际需要，简化刚性的基础网络连接未能及时感知上层应用的算力服务需求，存在供需失衡和“算力孤岛”现象，面临存不下、传不动、算不及、难共享等问题。一方面，以云计算、大数据、区块链等数字技术为基础的数字经济对算力的需求增速达到30%以上，我国正面临较大的算力缺口。另一方面，我国数据中心还存在大量闲置算力资源，平均利用率仅有38%，远低于全球水平的60%和欧美发达国家的65%。这导致一些算力企业不得不亏损经营。我国通用算力的“七朵云”（阿里云、华为云、腾讯云、百度云、天翼云、移动云、联通云）竞争加剧，长期亏损，市场变得更为割裂。2022年，“七朵云”的全球份额低于20%，均存在战略亏损，营业亏损总额超百亿元。中国信息通信研究院编制的《中国综合算力指数白皮书（2023年）》显示，美国的“三朵云”（亚马逊AWS、微软智能云、谷歌云）掌握全球66%市场份额，营业利润总和超过3700亿元。如果算力分布分散且失衡，我国算力产业可能在关键时刻被拉开差距。
（三）算力空间布局不平衡问题。我国算力发展面临着空间布局不平衡和资源分配非均衡等结构性问题，算力资源和生产力布局之间的失配问题尤为突出。据前瞻产业研究院统计，东部沿海地区的算力资源占全国80%以上，而西部地区的比例却不足5%。具体来看，上海、北京、浙江等东部省市的云计算机房数量分别达到1500余座、1000余座、600余座，与西部省市形成20倍以上的差距；东部地区AI相关企业数量近60万家，西部不足1万家。这种失衡现象不仅影响我国算力资源的有效利用和优化配置，也造成西部地区大量可再生能源的闲置和浪费。当前我国尚未建立统一开放的算力资源共享平台，各区域的数据中心、高性能计算中心等算力设施之间缺乏互联、互通、互用机制，很难实现算力负载的动态调度，不同规格、不同类型的算力资源难以有效整合，导致存量资源无法最大化利用。与此同时，也缺乏安全高效的算力资源交易体系，使得供需双方无法精准对接，闲置算力资源难以有效流通。因此，算力布局不平衡导致算力资源应用不充分。
（四）算力发展高耗能问题。算力基础设施的运转和大数据计算需要消耗大量电力，算力提升与节能减碳目标之间存在矛盾，需要降低数据中心的能耗水平。2021年，我国8万多个数据中心用了3166亿度电，占全国总电耗的2.6%，超过上海的用电量，是三峡发电量的2倍，相当于排放了1.22亿吨的二氧化碳。面向“双碳”目标，算力行业内的液冷、风冷、蓄冷、高压直流、蓄能电站、余热利用等领域节能新技术的应用程度有待提高，太阳能、风能等绿色能源利用有待深入拓展，进而降低数据中心能耗及碳排放，提升算力发展的能效水平。算力网络建设中还存在的标准体系尚不完善、原创技术尚不成熟、应用场景尚不丰富、产业生态尚不健全等问题，导致算力利用效率较低，对算力资源的统筹、调度和共享产生较大障碍。这也是造成算力高耗能、高排放的原因之一。
（五）算力专业人才短缺问题。当前，我国与算力产业发展相适应的人才支撑体系尚未建立，人工智能、大数据、区块链、软件设计等领域专业性人才极为紧缺，难以满足算力产业发展过程中的人才需求。工业互联网、数字孪生、元宇宙、自动驾驶等新兴应用对数据处理的时效性和安全性有了更高要求，从音频图像识别到自然语言处理，从机器学习到深度学习，AI应用场景越来越多，模型的复杂度越来越高，对算力的需求越来越大，对算力领域专业人才的需求也越来越大。人才培养体系不健全、人才培训标准不统一、学科设置不合理也会映射到算力产业发展上。目前，我国在算力领域还缺乏统一标准和规范，不同厂商采用不同的指标来评估算力，使得异构设备之间难以比较，缺乏面向任务场景的算力评估模型，无法准确评估算力完成给定任务的程度和性质，带来算力度量不准确、算力感知不完善、算力编排不智能、算力分发不公平、任务需求不清晰等问题。
六、发挥算力新质生产力作用的对策建议
在数字经济百舸争流的时代大潮中，新质生产力是全球经济发展的引擎，更是数字经济时代大国博弈的重器。我国正处于建设社会主义现代化强国的关键时期，更要大力发展以算力驱动的数字经济，加快形成新质生产力，抢占发展制高点，赢得发展主动权。我国算力发展已经具备规模大、产业全、网络广等先动优势（李平等，2021）。然而，也要认识到，随着物联网、5G、人工智能等技术的快速发展，以及智慧城市、自动驾驶、工业互联网等领域的不断推进，对算力的需求将继续保持高速增长，我国的算力供给规模和质量还需大幅提升，尤其是要加快算力应用进程，以算力高质量发展赋能经济高质量发展。
（一）推进新型基础设施建设。充分发挥算力的新质生产力作用，首先需要建设“高存力、高算力、高运力、高安全、高能效”的支撑算力发展和应用的新型基础设施，主要包括：以5G、工业互联网、物联网、卫星互联网等为代表的新型通信网络基础设施，以云计算、区块链、人工智能等为代表的新技术基础设施，以数据中心、智能计算中心、超算中心等为代表的算力基础设施等。这些新型基础设施既是我国数字经济建设的重要支撑，也是布局算力资源的关键所在。在国家层面，要增加对新型基础设施、算力形成和运营的资金投入。算力的物质基础指数据的获取、传输、存储和处理系统，其中每一个环节的建设都耗资很大，且很多设施具有公共产品属性，属于新科技革命和产业变革中重要的新型基础设施，其投资建设只能依靠政府和超大企业。新型基础设施建成后，算力的形成还需大量运营、维护和升级成本。在省市区域层面，可以依托超算中心先行建设数据中心之间的传输网络，面向大模型训练、反恐、应急等时间上算力需求非均衡的应用以及高分影像数据处理、超大软件设计、流体仿真模拟等数据密集型应用，建设按需分配与弹性调整的算力网络基础设施；通过“算网一体”的“云网融合”架构，实现基于骨干、城域的网络资源层、算力路由层一体化运营，建立多中心间的协同算力平台和算力服务体系，进而实现数据密集型与计算密集型应用的适配和部署，满足传统高性能计算应用的弹性需求。
（二）强化关键核心技术攻关。持续加强算力原生、算力度量、算力路由、传输网络、编排管理、运营服务等算力领域的基础技术和关键技术攻关，提升自主创新能力，加快高端芯片、软件工具、计算系统、新型数据中心等算力核心技术自立自强，解决芯片制造、架构设计、通用软件、平台软件存在的“卡脖子”问题，保障算力资源的多元供给。一是要集合产学研、金服用等多方优势力量，加强有组织基础研究和多路径自由探索，在存算一体、类脑计算、量子计算等前沿领域设立战略性重大攻关项目，逐步改变算力相关底层技术、基础技术落后的局面。二是要加大集成电路、智能终端、关键软件、大数据、云计算等重点领域核心技术研发创新力度，着力提升基础软硬件、核心电子元器件、关键基础材料和智能制造装备的供给水平，加快锻造长板、补齐短板。三是要加快发展算力度量技术、算力路由感知技术、算网编排技术、算力交易技术、确定性网络技术等，构建保障算力供给的关键技术体系。四是要打造算力原创技术策源地和集聚区，强化原创技术高水平供给，培育新型创新主体，建设创新生态体系。
（三）构建一体化算力网络。高质量算力网络是数字经济蓬勃发展的有力助推器和关键基础设施，能够赋能产业数字化转型；同时，也是信息通信技术融合创新的重要方向，可以推动数字产业化发展。第一，要加快推进泛在算力依托集成网络融合发展，突破数据中心、云计算、边缘计算、超算中心等“孤岛”状态下的计算能力限制，构建“算网一体”的新型智能、高效、按需配置的算力服务体系。第二，不断提升算力网络和平台的支撑能力，促进算网协同融合发展。以运营商、设备商、服务商为代表的新型网络基础设施供应商，要持续加大算力路由、算力编排、算力交易等相关技术的研发投入，打造泛在、超宽、低碳、智能、敏捷、域间互通的“全光大网”，为各行业提供形式多样的算力服务、灵活敏捷的算力调度、超宽稳定的算力输送、绿色高效的算力供给。第三，加快落实国家发展改革委、国家数据局、工信部等部门于2023年12月联合发布的《深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》。深入实施以新型基础设施为支撑的“东数西算”工程，加快推进数字产业化与产业数字化，建设以网络为根基，以算力为中心，网、云、数、智、链等要素互融互通的全国一体化算力网络。
（四）推动算力协同融合发展。发挥算力的新质生产力作用，推动算力广泛引用，涉及的区域、主体、要素很多，需要做好统筹规划，明确不同区域、不同行业在数据中心建设上的优先重点和递进顺序；匹配好建设速度、发展规模、环境保护、经济效益、资源投入和产业带动之间的关系，推动基础算力、智能算力、超级算力的一体化布局，东中西部地区算力的一体化协同，算力与数据、算法的一体化应用，算力产业与绿色电力的一体化融合，算力发展与安全保障的一体化推进，实现算力协同融合发展。主要措施有：一是推动区域协同。以算力赋能经济高质量发展为主线，充分发挥全国一体化算力网络中国家枢纽节点的引领带动作用，协同推进“东数西算”工程，形成跨地域、跨部门协同发展的合力，东中西地区及大中小城市协同布局，算力和绿色电力协同建设，算力发展和安全协同保障，助力网络强国、制造强国、数字中国建设，打造中国式现代化的“数字基座”。二是实现要素协同。支撑算力发展的是新型要素，包括跨学科、高水平、创新型的“人才”投入，高风险、高收益、可持续的“资本”投入，超维度、高质量、高价值的“数据”供给，强泛化、深结构、自适应的“算法”处理，共同构成智能化、网络化、绿色化的“算力”支撑。三是加快算网协同。积极探索算力资源调度和网络协作新模式，完善算力生成、供给、调度、输送与应用链条，打造敏捷、高效、大带宽、高可靠、低时延的算力网络，形成算网协同、数云协同、云边协同、边端协同、绿色低碳、高速智能的多层次算力设施体系。
（五）强化算力产业场景应用。从顶层设计、研发创新、产业推进、场景应用、产品孵化、配套政策等方面持续推进算力建设和算力应用，逐步提升我国在算力领域的综合竞争力。第一，政府要提升算力的统筹规划能力、资源调度能力、技术引领能力、产业应用能力，推进算力场景应用和产业发展。建议面向中小微企业、高等院校、科研机构等发放“算力券”，用以低成本使用算力资源，推动智算、超算等算力普惠化以支撑各行各业“用数赋智”。探索推出算力共享、算力错峰使用、算力空间调度等新业务模式，以降低算力应用成本，实现算力的普惠、包容和共享。第二，扶持算力产业链建设，结合本地产业特点，围绕智能芯片、使能软件、算法框架、管理软件、算法工具和AI服务器等算力关键领域，加强算力优势产业的布局和集群配套建设。第三，建设由主算力、边缘算力、终端算力、周边算力及远程算力等构成的城市算力服务体系，通过城市算力运营技术支撑，实现算力的统一服务、统一交易、统一计费和统一监管，按需灵活调度不同行业、机构、区域的算力资源，满足政府治理、产业发展、社会民生等方面的计算需求，促进算力使用如同水电等基础设施使用一样便利，为数字经济发展、实现“双碳”目标、应对全球科技竞争提供新思路。第四，以“算力网络化”和“网络算力化”两大方向为抓手，推动算力与生产生活的深度融合，加快基础设施、算力、网络、业务运营管理走向算网一体化，构建健康的算力产业生态。
（六）大力发展绿色算力。协调好算力与电力发展之间的关系，用绿色电力支撑绿色算力发展。绿色算力是在满足社会计算需求的同时，最大限度地减少能源消耗和环境影响的一种绿色低碳的计算方式。它强调通过技术创新和资源合理配置来降低碳排放和减少能源消耗。新型节能算法、可再生能源的应用，以及硬件设施优化都为绿色算力发展提供了途径。一是要统筹布局绿色算力基础设施，推进“东数西算”工程，建设完善全国一体化大数据中心体系，加快国家绿色数据中心建设。我国东部具有丰富的数据资源，西部具有丰富的电力资源，“东数西算”便是通过构建新型算力网络体系，把东部算力需求以及大量生产生活数据输送到西部地区进行存储、计算、反馈，并在西部地区建立国家算力枢纽节点。这既有助于改善数字基础设施不平衡的布局，最大限度发挥数据要素的价值，也有利于发展绿色算力，降低算力产业的能耗和排放。二是要全面发展融合型基础设施，加强工业互联网建设，推动车联网部署应用，加快交通、能源、民生、文化、环境等领域基础设施的数字化和低碳化改造，通过“数字减碳”实现算力应用的节能减排。三是要匹配“双碳”目标，推动绿色算力普惠发展。通过重构算力基础设施，整合采集、计算、存储、网络、供电和散热资源，提升数据中心的资源利用率和能效。四是要持续推动算力基础设施朝着绿色低碳方向改造升级，统筹布局绿色化、智能化的算力基础设施建设。
（七）加快算力人才培养。算力领域涉及诸多交叉学科和专业知识的应用，对专业复合型人才需求较大，需要加快算力相关人才培养和储备。首先，推动人才需求、技术需求与人才招引筹划、学科专业调整、科技工程谋划等精准对接，扩大数字经济卓越工程师等培养规模，储备一批数字技术创新人才。支持重点院校、科研院所联合骨干企业，建设实训基地，培养算力领域的工程师。其次，深化教育改革，注重培养学生的创新能力和实践能力，加强学科交叉和融合，促进产学研用合作，构建更加科学、灵活、多元化的教育体系，提高教育质量，培养高素质人才，为算力产业高质量发展提供充足的人才保障。再次，聚焦国家对算力的战略需求，通过教育、科技、人才的良性循环促进人才结构合理布局和协调发展，努力培养造就从战略科学家、一流科技领军人才和创新团队，到卓越工程师、大国工匠和技术工人的各类互补性人才。推动高校与企业在半导体、通信技术、大数据等领域开展国家工程硕士和博士联合培养，逐步形成适应算力产业发展需要的卓越工程师培养专业结构。最后，要实施算力工程师能力素质提升行动，打造高水平工程技术人才实训平台。加大卓越工程师选树激励力度，在全社会营造尊崇工程师的良好氛围。
作者：余东华（山东大学）
来源：财贸研究
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