会议要点

1. 解读国家算力调度政策意义

数字经济和数据要素的重要性：中央将数据要素定位为核心生产要素，并通过政策推动，成立国家数据局牵头数据相关事务。数据作为宝贵资产，在AI、大数据、大模型发展中显得尤为重要。

东西部经济发展不平衡的解决策略：运用新基建概念，特别是数据中心、AI、大数据的布局，帮助西部地区发展数字经济、摆脱地域限制，利用当地环境和能源成本优势。

算力调度政策意义：加快构建国家一体化算力网络，提升算力资源配置效率，促进数字经济高质量发展。算力调度政策为AI等现代科技提供硬件支持，是未来数字经济发展的关键。

2. 国策引领算力调度新格局

政策目标：国家通过算力调度政策支持人工智能应用大模型的训练需求，确保国内相关领域的应用与发展，并平衡全国算力负载。

国际借鉴：在算力调度技术上，我国参考了发达国家如美国的云边端模式，利用数据切片技术优化信息流转，以云计算为核心提高效率。

数据局角色：国家数据局牵头制定相关政策，以统筹国家数据资源利用，助推数字经济发展，确保政策制定与执行效率。

3. 解读全国算力调度的技术挑战

算力上网建设核心是为数据准备，因数据量增长导致需求，局部地区负荷压力后出现调度需求

算力调度涉及全领域数据，传输延迟是技术难点，需基础设施和数据标准化突破

硬件、芯片、系统存在技术挑战，核心技术依赖进口，如显存、GPU生态，对国外专利和关键部件受限

4. 解析中国算力调度发展战略

算力调度政策初期重点在硬件布局和市场引导，确立国家算力枢纽，在全国范围内推进基础网络和数据中心的建设

十四五期间算力调度突出弹性、敏捷和无损传输，国家指导龙头企业加强服务器基建，以提高数据处理和传输效率

十五五期间预计将继续发展算力调度，国家数据局的建立旨在规划算力调度未来方向，实现东西联动、梯次布局

5. 模式与产业前瞻

算力调度商业模式仍在探索阶段，目前主要模式为硬件资源租赁，未来增长点可能在于数据交易、确权和登记。

国内外整个算力调度产业链包括基础设施建设、数据中心建设和运营、云服务及软件应用等多个环节。

未来政策预期：可能有关大模型结合算力的政策多发，以及数据标准化、交易所整合和异构数据中心的区块链概念深化。

会议实录

1. 解读国家算力调度政策意义

各位参会者、各位投资者晚上好，我是东吴计算机分析师王世杰。昨天晚上，国家发改委数据局等五部门联合印发了关于深入实施“东数西算”工程、加快构建全国一体化算力网络的指导意见，也被我们大家理解为算力调度的一项重要政策。我们认为算力是AI以及数字经济的硬件底座，而算力调度则是高质量发展算力的一个重要方向。今天，我们请到了算力调度领域的专家来为我们专业解读这个政策。

请问专家，您能听到我的声音吗？ 我可以听到。那么请专家从高层管理的角度讲一下，国家为什么要推进算力调度，它的目的和意义何在？

好的，主要有几个方面。首先，自“十四五”规划起，数字经济就是国家重点发展的领域,其中最关键的要素就是数据。从过去几年的政策来看，国家一直在积极推动数据相关的发展。去年出台的“数据20条”政策，其前身是2020年4月，国家首次将数据要素定位为与土地、劳动力、资本和技术并列的第五大生产要素。政策的连续演进，直至去年清晰提出了激活数据要素潜能的概念。今年3月，国家组建了国家数据局，整合了发改委和国家网信办旗下的数据要素相关业务，彰显了数据要素的重要性。

在全球范围内，每个国家都在重视数据的价值，尤其随着人工智能和大数据的发展，尤其是大模型技术的兴起，对数据的需求和算力的要求大幅提升。美国非常早就开始数据中心和分布式资源的布局。我国在这基础上追赶，并结合国内经济发展不平衡的实际情况，加大对西部地区算力调度和数据中心建设的支持力度。

特别要提的是，西部地区虽然在传统基础设施建设方面面临一定挑战，但数字经济为其带来了新的发展模式。2020年，国家发改委提出了新型基础设施的概念，并将与新技术相关的包括人工智能、大数据、区块链在内的元素划归新基建类别。这为西部地区带来了经济发展的新路线，尤其是在数据中心建设方面，西部地区像内蒙古、西北和贵州因其适宜的气候和低廉的电费，具有发展数据中心的天然优势。

就这样，我们可以看到，在政策推动和地区协调发展的需求下，算力调度和数据中心建设成为推动国内经济战略调整的关键。这些措施不仅促进了人工智能等先进技术的发展，也为我国经济的均衡增长开辟了新路径。这些都是原因和目的所在。接下来我们会根据这些政策的发展和变化，以及今年国家数据局的成立，持续关注相关领域的进展，谢谢。

非常抱歉，有些许中断。专家，您继续刚才的话题，请您再阐述一下。”

我之前从东西部发展不平衡的话题开始了讲解。我再整理一次我的论点。我国追赶国际脚步是一个重要因素，在国内，东西部经济发展不平衡是另外一个重要原因。东部沿海地区较为发达，而对西部地区的发展有一定限制。传统的基础设施在西部很难生效，但2020年国家发改委提出的新基建概念，特别是其中的信息基础设施，为西部地区开辟了新的建设路径，让西部拥有了在数据中心等新技术领域的发展优势。正如前面提到的，西部地区在数据中心建设方面有得天独厚的条件，可谓转危为机，赋予该地新的发展机遇，这正体现了算力调度政策的深远意义与目的。

2. 国策引领算力调度新格局

好的，了解。从产业的角度来看，国家在推进算力调度工程建设的长期目标，是旨在构建一种怎样的算力体系以及算力应用环境。当前国家的大政策重点有两个方面：技术层面上，主要以AI芯片为代表，满足人工智能应用大模型训练需求，以确保国内在AI和相关大模型领域的应用与发展。特别是在算力规模快速增长之后，要保持算力规模的稳定和增长，达到全国范围内算力资源的均衡分配。

众所周知，算力需求大的地区通常经济较为发达，但相应成本也高。因此，国家也在尝试通过均衡全国资源的方式，确保算力布局和计算过程中都能以最优的性价比和效率完成。这就将算力调度提升为一项新型基础设施，其性能价值和成本效率都需要予以最大程度的优化。这样不仅能保证任何地方的算力需求都能被快速高效地满足，还能大幅提升整个国家在新基础设施建设上的竞争力。

在比较中外算力发展水平时，我们不难发现欧美日韩等国家在算力相关技术，如芯片、CPU和GPU等方面已经取得了显著的优势。尤其是硬件支持层面，以英伟达和英特尔为代表的公司与中国之间存在较大差距。因此，虽然我们需要学习他们的部分做法，但也不能完全摒弃自主研发。比如在新架构如ARM方面，尽管我们可能会开发，但最佳适配仍然掌握在他人手中。站在巨人的肩膀上，我们应当追赶，但不是盲目超越或取代。同时，国内在AI芯片、AI算法以及相关硬件配套等领域有着巨大的本土替代潜力。在这些通用性技术上，中国与国外的差距并不大，某些领域甚至处于领先地位。

谈及国外的算力调度技术，当前国际上普遍采用的是云边端一体化架构。美国的几个主要运营商就利用这一体系来进行数据流的优化分配和传输。三大运营商中，移动和电信在云边端平台的实现上做得较为出色。相比之下，由于欧美国家人口较少，地域较广，他们的核心调度需求并不如国内紧迫，所以在算力调度平台的发展上，国内可能更具优势。

国家数据局参与政策制定的原因可以这样理解：应对当前全球数字经济发展趋势，数据作为一种生产要素，协同高效地管理变得尤为重要。多个政府部门在数据管理上的协作若出现问题，会对国际竞争力造成不利影响。对内，跨部门的沟通和政策制定周期往往较长，利益诉求复杂，易拖延数据相关工作的进度。鉴于此，自2018年以来，国家便开始逐步布局，将数据工作逐渐集中到新成立的大数据局统一管理。经过大约五年的酝酿，形成了以国家数据局为核心统筹部门，负责制定整个数据方向的政策，以增强全国在数据管理上的统一性和效率，同时促进相关产业的发展。

3. 解读全国算力调度的技术挑战

我能这样理解吗？这个算力上网建设本质上是为数据要素做准备，有其底座，因此需要国家数据局的参与。或者说，数据越来越重要，需求和量越大，导致算力调度需求的出现。只有在数据要素规模扩大，导致某些地区不堪重负后，数据调度的需求才会显现。

嗯，关于政策中提到的算力调度，我们主要讨论的是什么类型的算力？您可否明确一些指的是超算、人工智能算力和通用算力吗？

实际上，算力调度包括所有类型，因为不同行业的数据量各不相同。如果仅为单一行业做调度，则实现起来并不现实，更不需要国家层面牵头。目前的算力调度政策和东数西算概念，就是面向全部的数据。

那么，算力调度技术上有哪些难点？

从技术角度来看，最大的难点是传输。调度过程的传输需要时间，而且距离越远，延迟越高。算力调度的细分领域众多，从基础设施层面来说，如光纤光缆技术的突破非常关键。数据的速率、打包、格式和规范，这些差异性在传输过程中也会造成挑战。此外，网络环境的传输效率和核心网络技术也是难题之一。硬件层面，比如光交换机性能上的问题，以及芯片层面，例如GPU计算架构的效率提升、重复计算问题、能耗成本问题等，都是需要解决的技术挑战。

系统方面，从单机多卡训练到多机多卡训练，实现大规模算力集群间的调度，也是软件层面的一个技术突破点。尽管硬件、软件和芯片方面存在技术难题，但我们的核心技术仍受制于外国。国外的性能优势不仅在管理或算法上，更多是在专利和关键部件上，例如显存主要依赖韩国进口，GPU则依赖于英伟达的生态系统。因此，在建设算力调度的数据中心时，我们受到了制约。

政策为算力调度设定了时间节点和要求。至于全国性工程的推进节奏，因敏感性可能无法细说。确切的时间节点可能仍属于保密级别，我们没有接触到。我只能按照我所了解的，模糊地介绍一下现状。

4. 解析中国算力调度发展战略

算力调度政策的首个里程碑是在2020年，那时“东数西算”的计划已经发展了一段时间。在这个阶段，我们国家基本上完成了建设几个大型的算力中心，或者说是算力枢纽。如内蒙古、甘肃、贵州等，大约有7个国家级算力枢纽已建成，从国家到地方层面，确立了算力调度的几个主要城市节点，包括省会和其它主要城市。

其次，在“十四五”期间，国家要求大幅度减少整个算力节点间的时间延迟，并在网络覆盖层面进行了显著提升。特别地，“十四五”中期完成了全国的普及服务，这项服务包括将所有基础网络和光纤光缆接入每一家门户，即使是青海、甘肃这些国家级自然保护区的行政村，不论是否有游牧民族聚居。截至2021年，该普及服务目标已经实现。

在确定了地域算力枢纽后，第二步是全面铺设国家网络基础设施。“十四五”期间，还有一个目标，是将5G基站和光纤光缆的千兆和万兆网络进行更深层次的铺设。这些措施将完成相关的时延指标和数据量标准。最近这段时间，国家强制要求包括苹果、腾讯和华为在内的龙头企业，将部分或大量服务器迁至贵州的贵安新区。国家开始用政策引导这样的迁移，这标志着算力调度成效开始显现。

到2025年年底，我们会看到基础设施硬件布局和应用效果方面的显著成就。

紧接着在“十五五”期间，算力调度无疑将继续成为讨论焦点。国家数据局的成立就是为了应对这样的挑战，我们可以预期“十五五”期间将发布新的指导原则和目标。目前我们知道，未来的布局可能会依据所谓的东西联动、梯次布局的模式，这意味着核心算力节点将在如贵州、甘肃、宁夏、内蒙等地形成四大联动区域。这四大区域亦对应京津冀、长三角、粤港澳和成渝四大经济圈的梯次布局。

举例来说，京津冀的数据中心会与河北、辽宁的数据中心协同；河南的数据中心可能被划归内蒙古；陕西、山西的数据中心则可能与甘肃和成渝地区的其他经济圈合作。这样的枢纽节点在省级及其周边大中型城市之间的集中布局将通过边缘型小型数据中心的需求导向布局实现。

在这样的国家计划下，“十四五”期间算力调度的要求主要聚焦弹性和敏捷性，特别是在无人驾驶等应用场景下的快速响应和传输带宽的灵活性。而“十四五”期间后续的目标将转向无损和感知两个方面，即在实现快速传输与接入能力后，进一步确保数据传输中无丢包，并能对传输数据的类型进行智能化判断。

最终远景是达到可视化的算力调度，即整个计算与网络相结合的过程应能针对用户需求自动分配适当的算力节点。应用、算力和网络这三个方面的关系将可视化建模，形成高效的映射关系。用户可以在智能化的环境和特定需求下进行高效的资源匹配，这样既保证资源的最佳利用，又避免了严重的资源浪费。

现在的算力调度投资确实庞大，就其商业模式而言，由国家牵头进行投资是因为工作量巨大，不宜完全交由市场主导。目前算力调度的商业模型依然以国家投资为主，私企的投入相对有限。但对于那些参与建设数据中心和算力节点的企业来说，通过政府采购机制参与硬件设施销售，以及后续提供的软件平台或中台服务，这使得参与算力调度的企业确实具备了一定的盈利能力。总体来看，尽管整体的商业模式仍不完备，参与算力调度的企业当前收益仍然可观。

5. 模式与产业前瞻

是这样，目前从国家层面和整个行业来看，商业模式还比较单一。比如说，目前看到的模式主要是通过三维调度进行收费，根据调度的费用和数据量来定价，即根据用户使用硬件的情况来收费。这是一个典型的商业模式，相当于出售硬件资源。由于目前行业规模虽在增长，但并未爆炸性增长，因此除了硬件出租，其他商业模式还在探索中，没有形成明确模式。甚至有些公司不仅出租服务器和数据，还包括将算力调度平台的运维运营也提供给客户，因为平台的数据非常宝贵，数据即资产。我认为，基于这些数据，后续可能会发展如数据交易、确权、登记等领域，形成新的盈利点。

另外，由于目前规模未达到预期，如果未来实现预期的爆炸性增长，尤其是大模型等领域规模上升到供不应求的程度，每一个算力调度中心都会有大量的数据需求。这样，它们可以像运营商一样，通过提供基础调度服务来实现盈利，例如提高服务价格。就像政府和企业使用运营商的专网价格远高于通常的面向消费者C端互联网服务一样。如果三维调度的平台效率高、性能好，则可以吸引优质客户并且能够收取更高的价格。目前最看好的两个发展方向是：基于数据的登记确权交易和对现有硬件算力的租赁运营。

对于算力调度产业的参与方而言，会有多种类型的公司参与到整个算力调度产业的建设，包括后续的运营。整个产业链大致分为上游、中游和下游三个部分。上游主要包括基础设施建设及设备供应，如主干网络、光缆、电力系统、光模块、服务器温控设备等。中游则涉及数据中心建设、运营以及云服务业务，其中算力分为数据中心建设和服务建设两部分。此外，中游还包括应用层面的服务，如云计算、大数据服务、人工智能、物联网和5G。下游则关乎算力的具体应用场景，涉及产业界、工业互联网、智慧城市、金融科技、智能制造、高端装备、智能驾驶、数据政务和医疗安防等领域。

明年的政策预期，与算力相关的政策，尤其是大模型结合算力的政策，将会更加丰富。政策的重点将包括数据认证确权、打包标准化交易。还存在一个挑战是需要足够的政策支持以促进这些技术的发展。政策层面预计会出现统一的标准化文件，可能以白皮书或国家红头文件形式出台，每个行业都会有关于数据标准化的行业标准。未来可能会推动全国各地的数据交易所和数据登记所不断整合，保障数据调度完成后，数据不仅仅是企业内部使用，还能进行数据交易。技术层面预计会在人工智能和区块链等领域出台更多的调度和算力相关政策。因为当前算力枢纽节点互相调度数据，可以被视为异构的数据中心，符合区块链概念。此外，针对AI人工智能的大模型等方面的政策将会有所引导，并可能给周边产业，如芯片设计和工艺等带来利好。