共商全国一体化算力网建设之策

　　2024中国国际大数据产业博览会“数算一体，驱动未来”交流活动现场。

　　8月29日，2024中国国际大数据产业博览会“数算一体，驱动未来”交流活动举行。来自政产学研各界的嘉宾、专家学者及企业代表齐聚一堂，共同探讨全国一体化算力网建设的新思路、新举措，为推动算力基础设施高质量发展注入新动力。

　　活动由中国国际大数据产业博览会执委会主办，国家信息中心、中国发展改革报社、国家发展改革委培训中心（宣传中心）、中国联合网络通信集团有限公司、中国电力工程顾问集团有限公司承办。

　　中国工程院院士刘韵洁、高文作报告，中国能源建设集团党委副书记、工会主席马明伟，中国联通大数据首席科学家范济安作主旨演讲。

　　中国能源建设集团党委副书记、工会主席马明伟：

　　推动算力网电力网协同融合

　　当前，制约算力发展的最大问题是能源问题，人工智能的迅猛发展和数据中心的大规模建设，导致支撑算力的能源消耗爆炸性增长。针对上述问题，中国能建正加快数能融合技术与一体化模式创新，积极推动“瓦特”高效转化为“比特”。

　　一是聚焦源网荷储算一体化，推动绿色算力可持续发展。依托自身优势，统筹考虑新能源电力消纳和算力需求增长，提出风电、光伏、储能、算力负荷等多元素融合互动的源网荷储算一体化解决方案。二是大力推动算力协同，助力电力网算力网“两网融合”。一个清洁低碳、安全充裕、经济高效、供需协同、灵活智能的新型电力系统，是算力系统发展的可靠保障，而稳定高效运行、灵活快速调节的算力系统，是平抑电力系统波动、促进清洁能源消纳的重要支撑。在此基础上，还可以通过智慧调度等方式，推动算力系统与电力系统的深度融合和实时匹配，实现算力资源与电力资源更加全面深入的优化配置和高效利用。三是全力支持“东数西算”，推动算力资源在全国范围内共享途径。目前，中国能建正在运用自身在电力调度领域数十年的建设经验，与国家信息中心等单位一道，积极深化全国一体化算力网调度机制研究，探索电力与算力的协同调度机制。

　　希望通过我们的努力，更好地助力数字经济基础设施“国家算力网”建设，实现智慧高效运行，让“东数西算”发挥出强国富民的更大价值。

　　中国工程院院士刘韵洁：

　　构建全链条数算融合网络

　　支撑行业大模型发展

　　算力网的应用驱动力是什么？不仅AI大模型和AI发展需要算力和数据要素，空间计算、构筑未来工业智能机器人也需要算力和数据要素。随着信息互联网技术不断发展，中国在虚实结合消费领域场景拥有巨大市场，但也面临着大型算力需求激增，大模型、算力等技术出现后对传统质量提出新要求等巨大挑战，例如“东数西算”需要数千公里的无损传输，如果解决不了这些问题，损失将很大。

　　要完成数据要素、算力网络的融合，需要确保所需的服务定制网络体系架构，需要确定性网络在CENI项目中验证成功，需要确定性光电融合路由技术。以上技术的成功，将能构建全链条数算融合网络，提高网络利用率、推动智能互联网，支撑行业大模型高质量发展。

　　中国工程院院士高文：

　　算力网是算力发展的

　　必然趋势

　　要支撑“东数西算”战略需要应对四方面挑战：算力供给、通信连接、算力调度、零碳排放算力。

　　算力和一个国家经济发展正相关，算力越大，经济发展越快，而算力网是算力发展的必然趋势.中国算力网建设是国家的重大任务，由鹏城国家实验室承担，为“东数西算”战略提供技术可持续支撑。在算力供给方面，鹏城实验室与贵阳贵安有很多合作空间，如果能充分利用双方的算力，将具有典型示范意义。在通信连接方面，要实现超低延迟、超宽带，希望在不久将来能在贵阳与深圳、贵阳与韶关间建立100T的网，如果能实现，就能做到超宽带。在算力调度方面，应不断探索构建云原生、算力云生网络和软件、架构，应对未来算力调度的挑战。在零碳排放算力方面，要深入推进“东数西算”，将算力从东部挪到西部，减少算力排放。

　　中国联通大数据首席科学家范济安：

　　算力将成AI时代核心驱动力

　　近年来，生成式人工智能技术快速发展，尤其是AI大模型不断涌现，人工智能计算的需求激增。算力在人工智能领域的应用广泛且深入，将成为推动AI技术发展的重要技术。

　　在人工智能领域，算力是支撑大模型训练、推理、优化等各环节的基础。随着AI技术的不断发展，像深度学习等先进算法的广泛应用，对算力的需求日益增长。强大的算力能加速模型训练过程、提高模型的准确性和效率，为AI技术广泛应用提供有力保障，算力作为新时代的核心生产要素，为新质生产力发展提供了关键的驱动力，新质生产力的崛起将推动社会运行机制、发展模式的深刻重构和变革。

　　算力未来的发展趋势是什么？随着算力发展迈入新阶段，在资源和需求层面不断升级的同时，将呈现出三种多样化演进趋势。第一种趋势是算力的规模化，大模型对算力的需求呈指数级的增长，AI算力也从单机走向集群趋势，算力资源正在加速整合万卡集群。第二种趋势是经济化，大模型训练成本随着算力的提高而不断提高，用户企业和服务企业会开始关注成本、提升性价比，智算性价比将成为企业选择的关键。第三种趋势是算力的多样化，智算需求从硬件到软件迈向全栈自主，向通算、智算、超算多样化、国产化方向加速落地。

　　贵阳日报融媒体记者 田一郦 丁明雪 黄宝华 姚方媛/文 覃伟/图