盤點今年產業領域的熱詞，算力一定位列其中。算力如同水力、電力一樣是關鍵生產力已成共識，但要讓算力像水、電一樣用起來并不容易。為此，工業和信息化部等6部門日前出臺了《算力基礎設施高質量發展行動計劃》，其中一個重要目標就是要讓算力強起來、用起來，真正賦能千行百業。
算力就是生產力，并非夸大其詞。有了電，家里的電器、工廠的機器才能運轉，這是很直觀的生產動力。同樣，在數字時代，有了算力，人臉識別、虛擬現實、自動駕駛等應用才能更好實現，可見這也是重要的生產動力。數據已成為關鍵生產要素，通過對數據的分析、加工和處理，算力為改造提升傳統產業、鞏固延伸優勢產業、培育壯大新興產業、前瞻布局未來產業提供了澎湃動能，是新時代的生產力，也是推動經濟增長的新引擎。
要支撐經濟社會高質量發展，當前的算力水平仍有差距。這首先表現為，量有了但是質不足。目前我國算力總規模排名全球第二，僅次于美國。但從結構看，通用算力占了大半，高性能算力占比有待提升。算力可以簡單分成通用算力、智能算力和超算算力，正火熱進行的大模型訓練需要的正是智能算力，超算則更多用于國家高科技領域和尖端技術研究。當下，智能算力是數字化、智能化創新的關鍵驅動引擎，也是算力增長的主要動力。要推動算力量、質齊頭并進，就要優化算力結構，多元化配置算力資源，逐步提升智能算力占比，打造以智能算力為核心的多種算力形式的組合，滿足多樣化、個性化、極致化計算需求。
差距還表現為利用率低。目前，中國和美國都是算力領域的領跑者，主要差距在計算效率和應用水平。作為生產力，算力本應像水、電一樣能即需即取、隨取隨用，但事實上，算力存在用不起、用不上的問題。從源頭看，高性能算力本就稀缺，尤其是當前智能算力需求的爆發式增長更加劇了智能算力資源的缺乏，導致使用成本增加；從前端看，數據存儲跟不上，最終利用的比率就更低；從中間環節看，數據處理實時性存在不足；從后端應用看，使用算力的軟硬件成本還很高昂。
由此可見，想要降低算力使用門檻是一個復雜的系統工程。比如，通過“東數西算”“走出去”等優化算力設施建設布局，能有效降低算力使用成本，豐富算力資源；采用“云邊端”協同發展，可有效解決延時性問題，還能減少運營成本。
存力跟不上，是算力利用率不高的重要原因。如果把算力想象成中央處理器，存力就是內存。想要加快數據的處理速度，僅僅有強大的中央處理器，內存卻不夠顯然不行。尤其是，存力不僅僅是容量，還包括安全可靠、綠色低碳等綜合能力，兩者兼顧才能讓數據存得下、跑得快、用得好。
要讓存力與算力均衡發展，需從技術、產業、應用三方面下功夫。通過促進全閃存、藍光存儲等存儲技術創新發展，抓住存儲閃存化升級機遇；提升關鍵存儲部件自主研發能力，推動存儲產業上下游協同發展；加強存算網協同相關技術研發，在算力中心建設上合理配置存算比例等，推動存力、運力與算力協同發展，讓算力動起來、活起來、用起來，才能真正轉化為生產力，為各行各業的數字化轉型注入新動能。 （作者：黃鑫 來源：經濟日報）
