原创 阿里云、华为云们的算力革命

配图来自Canva可画

随着人工智能、云计算、物联网、自动驾驶、大数据等前端科技的不断延伸和发展，作为数字经济底座的算力资源，正日渐发展成为衡量国家生产力的新晋指标。据中国信息通信研究院测算，截至2021年底，中国算力核心产业规模超过1.5万亿元，关联产业规模超过8万亿元。其中，云计算市场规模超过3000亿元，互联网数据中心（服务器）市场规模超过1500亿元，AI 核心产业规模超过4000亿元。

据工信部在中国首届算力大会上披露的数据显示，国内算力产业近五年平均增速超过30%，算力规模超过150EFlops（每秒15000京次浮点运算次数），排名全球第二，第一是美国。实际上作为国内算力建设的重要参与方，包括阿里云、腾讯云、百度云、浪潮云等在内的各路云巨头，早已经围绕算力市场展开了竞赛。

云巨头开启算力竞赛

作为云计算产业的底层核心基础设施，数据中心也是云计算厂商布局的重要抓手。近年来伴随着数字新基建浪潮的来临，阿里云、腾讯云、百度智能云和华为云等厂商都相继宣布，数据中心建设将成为今后数年的重点投资领域。

早在2020年各云巨头对外公布的数据中心投资计划中，阿里宣布未来三年再投2000亿元，用于云操作系统、服务器、芯片、网络等重大核心技术研究和面向未来的数据中心建设；同一时期，腾讯也宣布未来五年再投入5000亿元，用于云计算、超算中心、人工智能、网络安全、量子计算和物联网系统等方面；百度计划未来十年将继续加大在人工智能、芯片、云计算、数据中心等新基建领域的投入，并预计到2030年，百度智能云服务器台数将超过500万台。

除了BAT之外包括华为、中国移动等在内的ICT、通讯运营商等企业，也纷纷参与到数据中心的建设中来。比如，华为云已经先后在乌兰察布、苏州、廊坊、贵安等地，建立了多个数据枢纽中心，这些地方也有中国移动、联通等通讯运营商企业的身影。

除了国内之外，巨头的云数据中心还广泛分布于全世界各地。比如，目前阿里云的全球云数据中心已经有数百个，基本覆盖超过200多个国家；腾讯云、华为云也分别在各自的海外市场如东南亚、北美、欧洲、中东等地修建本地数据中心……不难发现，在多重因素推动下一场云巨头的算力竞赛已经拉开了帷幕。

从产业发展现状来看，最近十年行业算力的增长，严重滞后于数据的增长的局面亟待改变。半个世纪之前，人类第一次将阿波罗11号飞船送上太空时所搭载的电脑，CPU主频只有0.043MHz，今天一部智能机的主频都在2500MHz，是五十年前的5万倍，如今在物联网的作用下，数以千亿计的联网设备叠加复杂的场景正在引发产业数据大爆炸。在此背景下，算力滞后的问题将变得愈加尖锐，因此云巨头投身算力基础设施建设无非是未雨绸缪，为其接下来的云服务、AI等数据应用做铺垫。

从政策方面来看，国家关于数字新基建的政策不断出台，正在推动数字基建进入全新的发展阶段。近年来国家陆续推出了包括“东数西算”等在内的一系列数字新基建建设计划，大力推动国家算力网络的建设，为算力基础设施的建设提供了外部助力。

从算力产业本身的产业链情况来看，它具有规模大、技术密集、覆盖范围广等特点，成为当下国内经济转型背景下重要的推动型产业。如今，小到芯片、手机、PC，大到汽车、互联网、超算中心、区块链、超级计算机、元宇宙等产业，都离不开算力的加持。据中国信通院预计，每1元的算力投入，可以带动3-4元的GDP经济产出。

据预计，今年国家将开工25个国家数据中心项目，带动各方面投资将在1900亿元，预计在“十四五”期间该项投资还将以年均20%的增速增长，累计带动投资达到3万亿元。总之，基于种种有利因素，各路云巨头纷纷按下算力竞赛加速键。

安全、低碳成竞逐方向

不过，随着数据中心等基础设施的逐步扩大，其面临的挑战也越发显著。此前，阿里云因发现阿帕奇log4j2组件安全漏洞，未及时告知工信部而被罚暂停合作6个月，此事曾一度引发外界对于算力安全的关注；另外，数据中心高功耗的行业特性，使其一直面临越来越多的低碳环保质疑。不难看出，在数据大规模上云、低碳经济加速推行的大背景下，低碳、安全等因素日益成为影响算力行业发展的重要因素。

一方面，各个巨头都在围绕着云安全、算力安全做布局，以较强的产品安全设计来获取用户对品牌的信赖。

比如，腾讯云为了推动安全算力落地，推出了自研的基于安全算力的算法，以及全局威胁检测与全网全出口拦截的防御解决方案—腾讯天幕；阿里云也推出了阿里云原生安全SOC，由此构建起了一个实时识别、分析、预警安全威胁的统一安全管理系统，通过防篡改、防勒索、防病毒、镜像安全扫描等安全能力，实现从检测扫描、响应、溯源的自动化安全运营闭环，保护云上资产和本地服务器安全；华为云则围绕云安全提出了“正向建、反向查、云边端网一体防御”的云安全理念，并在今年提出了全新的HiSec3.0安全解决方案，该方案具有“全流程安全可信、全智能威胁分析、全云网边端协同、全新安全云服务”的特征。

另一方面，基于降低能耗实现低碳运营的考虑，降低功耗成了各个云巨头推动产业发展的核心指向。

以电能利用效率（PUE）的指标来看，目前国内的头部云服务巨头，阿里云、腾讯云、百度云均已满足国家标准。按照国家规定来算，2021年底新建数据中心电能利用效率要达到1.35以下，2023年要达到1.3以下，寒冷地区达到1.25以下。而截止2021年，百度云、阿里云、腾讯云等的电能利用效率，均已经达到了1.3的指标，最低值甚至可以达到1.06，已经远远超越现行国家标准了。

总的来看，未来随着技术的发展和碳中和的推进，围绕安全、低碳等要素的新算力中心建设将会是核心指标，并将成为云巨头未来在算力市场竞争的关键点。

服务器、芯片成关键强化环节

作为数据中心中的重要组成部分，服务器中的CPU、GPU决定了服务器的算力。据信通院数据显示，服务器在数据中心中的硬件成本占到了70%左右，而芯片成本则占据服务器成本的绝大部分。根据IDC的研究数据显示，CPU（中央处理器）、GPU（图像处理器）、DRAM（动态随机存取处理器）三个模块中的芯片成本在基础型服务器中占比约30%，在更高性能的服务器中占比高达50%-80%。正因为如此，服务器、芯片逐渐成了巨头们选择重点强化的领域。

一方面，巨头纷纷通过自研来提升自身服务器产品的性价比，优化其产品体验。目前，阿里云的五大超级数据中心已经部署了其自研架构的神龙云服务器，并应用了阿里巴巴自研的AI芯片含光800。此外，阿里巴巴旗下平头哥半导体有限公司于2021年10月发布了首颗ARM服务器芯片倚天710，也已经在阿里云数据中心部署使用。

与此同时，腾讯云面向云计算数据中心场景发布了星星海自研服务器，并分别发布了AI推理芯片“紫霄”、视频转码芯片“沧海”和智能网卡芯片“玄灵”等三款自研芯片，并已经取得进展。百度的昆仑芯片一代、二代，也都已经应用于自己的人工智能算力中心之中了；在研发方面一向用心的华为，也发布了自己的鲲鹏处理器，适用于自己的TaiShan服务器。

据公开数据来看，这些新推出的芯片、服务器均实现了稳步的降本增效。总之，通过推动自研服务器、芯片，目前国产云巨头们都已经开始在降功耗、降成本、提升用户体验方面，迈出了重要一步。

另一方面，在数据大爆发的背景下，各大巨头纷纷转向以ARM、FPGA、ASIC等为核心的低功耗计算架构，避免对单一架构的过度依赖。

过去数十年，全球算力基本上是CPU一家独大，然而近年来随着半导体工艺制程逼近极限，CPU算力愈加陷入瓶颈。随着人工智能时代的到来，具有更低成本更高效率的GPU，逐渐成为了首选。不过，从行业来看，GPU并不是唯一选择，但它代表了大数据、云服务时代，厂商对于高效、低功耗、低成本的专用芯片的追求。在外部场景日益复杂的背景下，非X86的算力架构百花齐放，日益承担起更大算力场景的“重任”。

以FPGA和ASIC两个专业芯片来说，它们没有传统CPU的指令集，无需共享内存，而是直接以流水线的方式处理数据，不仅速度快而且功耗低的惊人，当然代价是它仅用于特定目的，基本只能走定制或者半定制路线。

但在大数据算力场景之中，广泛的数据处理需求与追求效率的“KPI”使其专业价值更被看重，大量的厂商研发、使用这些专用芯片就证明了这一点。比如，如今微软在自家一半以上的数据中心的服务器中，使用了FPGA加速卡；谷歌更是基于ASIC架构，开发了专用于加速神经网络计算的TPU芯片，亚马逊、IBM等业界大佬也都纷纷跟进。

从长远来看，异构、安全、绿色、集约化等特征，将成为未来算力发展的核心指标，也将是各路巨头强化自身实力所要补足的核心环节。

算力革命下的新机遇与新挑战

如前文所述，作为支持数字经济以及智能化的核心基座，以数字新基建为代表的算力革命，正在催生出前所未有的新机遇，同时也将带来一些不可避免的现实挑战。

从机遇来说，目前国内四大云巨头虽然目标不同、生态不同，但都在以推动算力投资为抓手打开自己的新边界。

以腾讯和华为为例，腾讯正在通过算力基础设施投资，为其推动空间从平面向立体、实景网络与虚拟网络的数字孪生、三维视觉网络提供算力支持，加速一体化的数字技术与真实世界融合的全真互联网时代的到来；身为ICT通讯技术大佬的华为则聚焦数字基建，推动全光终端（全场景）、全光锚点（就近接入）、全光网关（无缝衔接）、全光调度（低时延）的全链条算力联通，努力做数字基建的“摆渡人”。

不过，目前国内搭建算力网络也依旧面临诸多挑战，其具体体现在以下2个方面：一是网络方面仍面临较多的问题，如实时性缺乏保障、宽带太小，互联互通不足等；二是算力产业链“关键环节”的国产化依旧比较低，包括服务器整机、操作系统、算力数据库等领域，依旧较多受外部因素制约。

网络方面以宝钢为例，其内部提到的云化问题就包括：存在大量非云化设备、协议不开放、工业连接不丰富、多网并存网络安全无法保障等，就很直观地体现了当下算力网络发展应用所面临的窘境。另外，诸如实时性差，对于产业数字化带来的挑战也很大。比如，生产中因为网络慢了一秒，就有可能导致整个生产的连续性遭到破坏，进而引发大规模返工造成企业巨大亏损。

国产化方面，目前服务器、操作系统以及数据库等关键环节，仍然为国外巨头所垄断。近年来国内巨头虽然都在研究自己的服务器和专属芯片，但业内人士认为互联网“造芯”（多为满足自用），很难从根本上解决国内服务器依赖芯片进口的现状。

因此从长远来看，要想保持国内算力网络建设的持续健康发展，还需要继续加大力度补齐短板，通过产学研并举掌握核心技术，在高端芯片、核心算法等关键领域取得突破，才有望在未来实现国内算力网络资源的自主可控，进而避免算力网络陷入被“卡脖子”的风险之中。