2025全球计算大会丨邵广禄：数智驱动，开放共享，加速计算产业高质量发展
2025-01-20
以下文章来源于微信公众号——全球计算联盟GCC
近日，由全球计算联盟（GCC）主办的“2025全球计算大会——全球计算联盟启航大会”在深圳召开。中国电信科技委主任邵广禄应邀参会，进行了“数智驱动，开放共享，加速计算产业高质量发展”主旨演讲，分享了他对计算产业未来发展的研判、洞见和期望。主要观点如下：
1、数字经济已成经济发展主引擎，驱动算力需求爆炸式增长。预计到2030年，全球通用算力增长10倍，达到3.3ZFLOPS；AI算力增长500倍，超过100Zflops。
2、算力就是生产力，算力加持下的互联网和AI技术将大幅提升企业的运营效率。预计2030年，将有30%的企业完成充分的数字化，AI 将全面融入软件工程，推动代码生成、代码检测、代码测试等技术不断成熟，让新业务开发效率倍增。
3、计算产业将面临四大技术趋势：算力架构对等化、算力资源协同化、安全能力全域化、算力能效绿色化。
4、计算产业将面临三大挑战：一是底层技术突破，并快速产业化部署。二是从基础研究，到技术创新，到产业发展，到企业收益和社会经济增长，要形成正向激励的闭环。三是生态形成合力，政府管理、市场机制和社会组织的三者协同。
5、计算产业正处于最好的高速发展机遇期，机遇与挑战并存，不进则退，慢进也是退。
邵广禄主任演讲内容
以下为邵广禄主任演讲内容，经整理发布，以飨读者。
尊敬的各位专家：
很高兴参加“2025全球计算大会”，学习新技术、新观点，共同推动计算产业的发展。
一、回顾过去的20年，数字经济已经成为经济发展的主引擎。
比如，中国数字经济的TFP贡献率，从5.3%，提升到22.5%。美国大力发展IT技术、互联网技术、云计算技术，以及AI技术等，拉动了美国的全要素生产率TFP的长周期增长，TFP对GDP增长的贡献占比40%～50%。
二、数字经济的快速增长，特别是AI的发展，算力需求将出现爆炸性增长。
预计到2030年，全球通用算力增长10倍，达到3.3ZFLOPS；AI算力增长500倍，达到105Zflops。
三、随着AI的发展，算力应用场景越来越多。
比如，AI将帮助科学家更精准地模拟现实和探索未知。
在气象领域，天气预报精度从当前的10公里级，提升到公里级，算力需求将提升100~1000倍。
算力将提升AI性能，AI将更聪明，基于AI的自动驾驶和智慧交通，可以将人类的最佳智慧和经验内置到汽车上，大幅提升出行体验，大幅降低交通事故。
在自动驾驶方面，预计2030年，L3将大规模商用，L4甚至L5 技术取得突破性进展，单车算力将超过5000T FLOPS，云端算力需求超过200E FLOPS。
AI将更普惠，比如，AI医疗，将大幅提升医疗质量，更早识别疾病迹象。
互联网和AI技术将大幅提升企业的运营效率。
对于企业来说，先进的算力，可以帮助企业家和工程师充分挖掘数据价值，以数据驱动业务创新。互联网和AI，使企业的创新和运营，可以更多地在数字世界完成，远程工作将方便员工灵活地安排工作和生活。预计2030年，将有30%的企业完成充分的数字化，这些企业的运营和创新工作将有 很大一部分在数字世界中完成。可以预见，AI将全面融入软件工程，推动代码生成、代码检测、代码测试等技术不断成熟，让新业务开发效率倍增。
总体上看， Scaling law未来几年持续有效，算力就是生产力。
四、面向以上应用场景，我们觉得，未来五年，计算技术至少需要解决以下四大问题：
一是以CPU为中心的主从架构，难以匹配多样性算力需求；需要以算力架构的对等化，解决瓶颈问题。
二是算力分布不均衡，需要以算力资源的协同化，实现算力的优化配置。
三是数据安全能力的全域化。
四是算力的数百倍增长，需要算力能效的绿色化。
五、计算产业的四大趋势
（一）算力架构对等化。
AI的发展，对计算范式和基础软件，都提出了新需求。
以CPU为中心的计算架构，需要把数据汇聚到CPU，处理和交换甚至格式转换，这过程消耗了大量算力、时间和能量，而且，硬件的I/O输入输出、网络带宽都是瓶颈，影响整体效能。
我们的想法是，将计算、存储等池化资源，在部件层面，对等互联，组成计算节点，提升效率和效能，以满足数据为中心的计算任务的要求。
实现对等计算架构的关键，是互连总线技术的创新，要把高带宽、低时延，从板卡级，扩展到整个数据中心，这个创新的挑战，在于行业的合作，构建开放、平等、互通互操作的总线、接口和协议标准等等，避免七国八制的小散弱。这方面，产业联盟可以发挥大作用。
（二）算力资源协同化。
据统计，中国有近500个超大型数据中心、近百个智算中心，如何将算力资源协同调度，实现算力资源的最优配置，是计算产业发展的重要方向。
在实践中，我们体会，算力资源的协同化，至少包含三个协同：跨地域算力协同、云边端协同、管理和商业模式的协同。
在这个领域，已经有很好的技术方案和探索，现在需要强化共识，加快规模化产业部署和整合，形成全国的基础设施，解决算力分布不均、小散弱、算力利用率低，信息孤岛等问题。
在以上三个协同基础上，我们还要探索智能协同。
在自然界，有很多生物群体，在没有中央控制的情况下，通过协作，能产生集体智能，能够完成单个个体难以实现的复杂任务。比如，海鸥燕子等鸟类，大象狼群等哺乳动物，通过集体协同行动来提高觅食效率、减少能量消耗、提高生存机会。
智能协同，就是想探索类似功能的突破，比如引入AI Agent技术，提升多算力资源的智能协同，提升整体性能。
（三）安全能力全域化。
我们知道，数据总是处于存储、传输、计算的三个状态之一，必须保证这三个状态下的数据安全，才能实现数据的全域安全保护。
当前，围绕存储和传输两个状态，已经有比较完善的保护机制，“计算中”的数据保护，如何做？近几年，一些新技术开始出现，比如机密计算、隐私计算、同态加密等，现在需要在产业层面规模化部署，成为基础设施。
没有安全体系，就很难有医疗、金融、政务等千行百业的高质量数据集，也难有高质量的行业大模型的规模化应用。
（四）算力能效绿色化。
据统计，2023年全球数据中心能耗约占电力需求的2%，这占比还在快速增长中。
在实践中，我们体会到，算力能效绿色化，是个系统工程，需要系统性的构建绿色化算力。比如，
在芯片上，新的封装和架构要持续优化，不断提升算力密度和能源效率；
芯片出光，以减少高频数据交换引发的损耗。
数据中心利用AI实现供电、服务器、负荷的协同，形成更优的PUE。
另外，通过算力网络将数据中心协同起来，更好匹配时延、绿电、成本等差异，达到在全国甚至在全球的PUE最优。
六、从近几年看，算力是AI快速发展的重要因素。从算力提供商的角度看，计算产业要解决好三大挑战。
一是底层技术突破，并快速产业化部署。
二是从基础研究，到技术创新，到产业发展，到企业收益和社会经济增长，要形成正向激励的闭环。
三是，生态合力。通信产业快速发展，其重要经验，是政府、市场机制和社会组织的三者协同。各国政府资源和政策，有ITU协调；全球各运营商网络的互联互通等技术标准方面，有3GPP等共同制定；在产业发展方面，有GSMA等社会组织协同。这些体制机制，保障了通信产业在技术方向上不发生大偏差，投资不发生大浪费，产业敢于持续大规模投资，产业发展又快又稳。
我们觉得，计算产业，也需要在政府管理和市场机制之间，建立一些社会组织，推动底层技术标准的一致性，建设开放共享的产业链生态，推动计算产业又稳又快的发展，做强做优做大。
很高兴看到，在各界共同努力下，GCC勇于担当，聚合各界力量，制定了详细的发展规划。
祝愿各界精诚合作，积极加盟GCC，推进技术创新，产业协作，推进价值创造。
计算产业正处于最好的发展机遇期，机遇与挑战并存，不进则退，慢进也是退。
让我们共同努力吧。谢谢大家！