传统确定一个蛋白质结构，通常需要几个月甚至是几年，过去半个多世纪人类共解析了五万多个人源蛋白质的解构，但是基于深层神经网络的AlphaFold仅用一年时间就将结构信息预测比例从17%大幅提高到58%。

在交通领域，数字世界和物理世界走向融合，未来城市每辆车的具体位置、每个路口有多少辆车、车移动的方向等都能用全量实时数据进行感知和调整，每年可为一座千万级人口的城市节约1500亿元，避免94%的人为交通事故，提升通行效率15-30%……

这些超乎想象的事实背后，都有同一个身影：智慧计算。《2021-2022全球计算力指数评估报告》显示，算力指数平均每提高1点，数字经济和GDP将分别增长3.5‰和1.8‰，当一个国家的算力指数达到40分、60分时，计算力对于GDP增长的推动力将增加1.5倍和3.0倍。

智算正在以蓬勃的创造力带来磅礴的推动力。

这是浪潮信息生态伙伴大会IPF这几年持续聚焦“智算”的原因所在。今年的IPF2022给人以耳目一新的感觉，正如其主题：“智算创见 数实相融”。智算从看见到创见，推动数字世界与物理世界从相联到相融。

算力算法“基建化”的底层逻辑

“智算要想真正迸发出创造力，就需要算力算法基建化，即国家将算力、算法做成公共资源开放出来。” 浪潮信息CEO彭震在接受采访时这样说。

算力基建化，已经得到了业界的广泛认可，而且推进迅速。在国家统筹布局下，全国性的算力枢纽工程开始建设，最近资本市场上炙手可热的“东数西算”就是如此。算力基建化，正在发挥越来越重要的作用。以浪潮建设的南京智算中心为例，运行一年多的时间，算力规模相当于1个小时内可以完成100亿张图像处理、300万小时语音翻译、1万公里自动驾驶数据处理，现已服务55家用户单位，覆盖了包括智能制造、气象检测和智慧交通等13个行业。

然而，为何算法也需要基建化？一方面是源自行业的进化，算法正在从专用算法走向通用算法。以前人们对神经元计算的认知比较浅，自然语义理解、文本识别、语言翻译、问答对话等不同应用场景采用专用算法效率更高，但是随着高泛化能力和高通用性的大模型的出现，无监督学习也使得开发者在模型训练初期基于高质量的数据，让AI可以自动做数据标识和训练，一个模型可以覆盖众多场景。

另一方面是源自AI落地的痛点，这几年AI很热，但在落地的最后一公里上却遇到难题，归根结底是高昂的开发成本和技术门槛，数据的收集、标注和训练耗时耗力、复杂繁琐，相比起来，大模型催生出“预训练大模型+下游任务微调”这样更高效、简单的新模式，算法进入工业化时代。

在这样的背景下，算法大模型就成为类似智算中心那样的新基建。以浪潮发布的全球最大规模中文人工智能巨量模型“源”为例，单体模型参数量达2457亿，训练采用的中文数据集达5000GB，“源1.0”上线不到5个月的时间，就已有超过200家单位试用，支持了100多个行业应用。

“今时四宇求新，於赫有智，智隆于算。构基建为本，利之以芯，范之以理，修之以智。革新凭其威，技艺信其敏。感世事之大千兮，未尝有极。识倏忽之人情兮，安有常则？故内引智算于先，外察渊慧于势。智能为炉兮，元脑为工，算力为炭兮，数据为铜。汇引众力，则无惧关山难越。聚用众智，则敢为智算之先。” 很难想象这段精辟解析智算的诗是“源1.0”所作，机器智能正在媲美于人。

算力算法基建化，不仅可行，而且可能。

智算新基建的三张面孔

然而，理想很美好，现实很骨感。算力算法基建化，也遇到了算力供给与需求矛盾突出，算法的多样性、专业性和巨量化难题，能耗高企，以及生态割裂等四大挑战。

或者换句话，算力算法的新基建并不只是集中建设那么简单，它的“新”要求其至少有三张新的面孔：一个普惠的新基建，一个绿色的新基建，一个能够用起来的新基建。

一个普惠的新基建，要破解的就是业界对算力指数级增长的需求与通用CPU芯片算力供给无法匹配的矛盾，以及算法大模型高昂的成本和技术复杂度带来的挑战。破局的关键在于技术，在IPF2022上，浪潮的融合架构升级到了3.0，以数据为中心的计算架构，实现节点内存共享、跨节点级加速器共享。同时，浪潮不断强化大模型算法的升级，目前正在从单模态、自监督学习为特征的第二阶段进化到多模态、自监督学习为特征的第三阶段，未来更是升级到物理世界交互式的超模态主动学习阶段。这一切都让普惠的算力和算法成为可能。

一个绿色的新基建，破解的就是数据中心在能耗上的巨大压力。数据预测，2033年数据中心能耗将达2600亿千瓦时，2030年数据中心用电量高达4000亿千瓦时。显然，如此高耗能的数据中心，不是称职的新基建。在这次大会，浪潮高举液冷大旗，联合京东发布天枢（ORS3000S）液冷整机柜服务器，PUE低至1.1，而亚洲最大的液冷数据中心研发生产基地——天池，更是在业界首次实现冷板式液冷整机柜的大批量交付，年产量10万台，帮助数据中心PUE降到1.1以下。

如此重磅的消息发布，令人吃惊，只能说明一点：浪潮认为液冷的爆发点来了。对此，彭震表示，过去五年浪潮一直在探索液冷，现在一方面是技术已经成熟，另一方面是国家对于绿色低碳的要求，这些汇聚到一起，就催生出液冷的爆发。

显然，浪潮在液冷上的全栈式布局，就是要将液冷变成一个更为广泛使用的技术，实现大规模的普及。液冷不仅有看得见的收益（绿色低碳），更有“意外”的收获。京东的相关人士透露，数据中心用了液冷之后，就几乎不再需要风扇，带来的变化是机器没有了振动，机房变得非常安静。更重要的是，没有了振动后，硬盘磁头的寿命将能实现大幅度提升，设备故障率大幅下降。

新基建“建”很重要，但归根结底“用”起来才是关键。这也是浪潮花了很大精力构建元脑生态的原因所在。彭震说，元脑生态就是一个资源平台，聚合了众多应用开发合作伙伴，以及各种各样的算法，AIStore可以实现最新商机、热点资讯、技术趋势、AI方案的分享，而AIStation则是一个支撑和赋能平台，帮助企业迭代优化、不断完善AI生产和赋能模式。

“从某种程度来说，元脑生态就是一个推动整个社会智慧化、数字化转型的类组织化的存在，为大家创造一个展现自己、彼此连接、赋能助力的土壤。”彭震这样说。

所以，算力算法新基建，不仅能建得好，还能用得好。

后记：智算如火，浪潮如水

智算如火，这是我参加IPF2022的第一个印象。

回顾这几年的IPF，从2015年的“计算+”到2016年的科学计算、关键计算、智慧计算的细分，再到2017年聚焦“智慧计算”，以及2019年提出“计算是生产力”、2020年提出“智算中心是新基建”，再到去年的“智算之道 筑基创新”和今年的“智算创见 数实相融”，智算就如同星星之火，形成燎原之势。

从看见智算的力量，到创见智算的价值，智算如火，驱动数实从相知、相恋走向相爱。正如清华大学全球产业研究院副院长李东红所说，“算力相关产业发展加速推动‘数实融合’，为数字经济发展提供核心支撑力和驱动力。”

这是数字化转型步入深水区的必然选择，如果说计算力改变的是生产力，那么智算力带来的则是创造力。彭震说，信息化更多的是将业务流程电子化，而现在则是用数字化描绘整个世界，这时候需要的就是算力+算法+数据三要素有机融合的智算。

浪潮如水，这是我的第二个印象。

彼得·德鲁克曾说,“没有人有能力预测未来，预测未来最好的办法是创造它。” 浪潮，不仅看见了智算的未来，同时在创造这种未来。

正如其名，浪潮有着“水”的特质，在技术维度，是持续迭代，“滴水石穿”，对技术的进化路径有着清晰的认识，一步一个脚印坚实前行，从融合架构的演进，和算法的不断强化，以及液冷一鸣惊人背后的“寒窗苦读”，和发布国内首个元宇宙服务器MetaEngine都是这样；在生态维度，是“水善利万物而不争”的初心，是“不积小流，无以成江海”的开放态度，不断实现生态进阶。

最终，是让智算新基建梦想照进现实，算力就像“水”一样即开即用，简单而普惠。

1983年，阿尔温·托夫勒的《第三次浪潮》一书热销，该书提出“信息技术将成为社会发展的主要推动力”。也是这一年，山东一个只有几百人的电子设备厂生产的第一台微机问世，开发者们为它起了一个响亮的名字：浪潮，后来公司的名字也改成了“浪潮”。这是浪潮公司的名字由来。

近四十年后的今天，推动数实相融的智算正在成为新的“浪潮”，而浪潮同样站在“浪潮”之巅，让“浪潮”加速。