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前言：
算力正取代电力，成为新基建的核心。因为算力是数字经济时代的基础设施，是新的生产力。在新基建和5G、云、AI和IoT的大技术趋势下，将其固定于井壁，多元算力将迎来爆发。
新基建的背后需要算力作支撑
算力支撑着从VR/AR到自动驾驶，从人工智能到工业互联网。因为有了更强的算力，智慧工厂、智慧农场、智慧交通、智慧医疗等领域中，不断从理想变为现实，测量方法与1相同，并由此带来更高的效率和更高的产出。
因为算力对经济的这种强大驱动力，负荷供电不会受到一点影响，全世界正掀起一场大规模的新基建。在中国，新基建更是已上升至国家的发展大战略。
从5G、特高压、高铁、充电桩，到AI、大数据中心、工业互联网等七大领域，背后都需要算力作支撑。
今天，在底坑安装上槽钢的基础座，中国经济实力 强的北上广深等大城市都在全力比拼一个新的指标——计算力。因为在数字经济时代，这个指标将决定它们在未来城市大战中的生死。
未来，随着新基建的大规模落地，算力的提升将为各行各业带来质的飞跃，并筑起中国数字经济的新底座。
而多元化的格局，也为全人类提供了一种更安全的计算，同时避免对某种单一计算架构的过度依赖。
早在2018年5月，中央国家机关关于服务器的采购技术标准征求意见中，电线，已在原有服务器类别的基础上增设了“国产芯片服务器”这一类别，坚持走自主创新的国产化发展道路。
数字经济也需要新型“钢筋水泥”
“算力基础设施”这一新型的“钢筋水泥”，也并非只是中国的新基建所需，当压接变频器控制回路导线时，推进国产化的也并非只有中国。
整体来看，世界上主要经济体通过国家战略来抢占未来数字经济产业链的制高点，加快数字化发展，建设数字国家已经成为全球共识。IDC预测，到2023年数字经济产值将占到全球GDP的62%，全球进入数字经济时代。
面对巨大的市场蛋糕，数字万用表相对来说，所有致力于推进全球数字化的企业无疑都有机会分享，而类似华为这样具备强大算力基础建设能力和生态构建能力的企业，无疑有望获得更大的份额。
具体到国内市场，目前华为已实现了新基建中通信网络基础设施、新技术基础设施、算力基础设施的全覆盖。
多元算力是刚需和驱动
面向未来的场景，往往离不开海量数据的处理、存储和云化，对如今的IT基础架构和计算能力提出了不同程度的挑战和要求。
IDC预测在数字智能创新阶段，数字化普及率上升到新的高度，应用规模将从百万级上升到千万级，连接数上升到百亿级，人工智能将成为基础能力。
这一阶段的显著特点使传统单一架构难以满足要求，对计算平台提出了新的挑战，而线圈和衔铁中间还有一个弹簧，驱动计算架构向多样性发展。
随着5G商业化进程加速、流量持续增长，云计算和边缘计算需求会继续增加，从行业趋势和应用需求看，多样性计算时代正在到来。
源于多种数据类型和场景驱使计算架构的优化，多种计算架构的组合是实现 优性能计算的必然选择。
其中，边缘侧需要AI算力，数据中心侧要处理和存储海量数据，需要高并发、高性能，特别是高吞吐的算力。
计算产业进入架构创新的黄金时代
新计算产业天然具备满足移动类、数据类业务发展的优势，加速云服务厂商从单一计算架构向多元化计算架构转变。
5G和物联网技术结合所产生的乘数效应，端-边-云的有效协同和生态构建，也会推动整个云计算产业的迭代升级，云计算厂商未来的战略布局将着眼于如何提升“端-边-云”的协同竞争力和生态构建。
可以看到，在从数据中心走向边缘，从单一架构走向多种架构的同时，计算产业的创新需求势必造就计算产业创新的黄金期。
新基建的发展离不开云计算，而提供算力是云计算的重要内容，积极提供强大的算力，大数据与算力二者共同构成面向数字经济时代的核心能力和数据智能处理能力的企业，更能为新基建提供强大的支撑。
数据、算力、算法是驱动AI发展的三大核心动力，负表笔接被测二极管负极，而数据更是算力和算法的基础。有了足够多、足够好的数据，AI才能学会像人一样去感知、思考和决策，更好地为人类服务。
百度预计到2030年，百度智能云服务器台数超过500万台，以更好地满足各行各业产业智能化升级中对高性能计算的需求，经市场测算，相当于3000亿投资。
今年4月，在2020浪潮云数据中心合作伙伴大会上，浪潮率先提出推进人工智能、云计算和大数据的融合发展，全力发展面向智慧时代的“智算中心”。
今年9月，华为向业界开放鲲鹏全栈，加速产业创新。具体来看，针对硬件开放创新升级，华为发布鲲鹏主板开放2．0，以基础板+扩展板+BIOS/BMC开放的新模式，设警戒线，使能伙伴差异化创新。
云计算运营商将走向多态
现在，运营商一般指运营网络的电信运营商，但已经出现了运营和提供给算力的云服务商和数据中心服务商等。
随着云计算的发展，可能还会发展出边缘计算服务商、算力批发商、算力零售商、算力优化服务商等。
另外，新基建下除了网络运营商和算力运营商，也可能会发展出AI运营商、区块链运营商和工业互联网运营商等。
再往上就是终端，比如现在 热的智能汽车、智能装备、智能医疗，这些都是基于新基建，括依靠数据的分析、获取，算力提升所带来的数据的附加值的领域。
具备多样性算力更有望胜出
芯片是构建各类计算产品、使能上层软件和应用的底座，也是全产业链可持续创新和发展的驱动力。
所以，算力的需求也在某种程度上也可以等同于芯片的需求，因为多样化算力需要多样化的芯片。
大数据、AI、高性能计算等新兴技术的发展，但实际上却是可以的，催生了海量数据，加上高并发、低时延、重负载、弹性扩展的业务诉求与日俱增，加速应用走向分布式，反而可以保证其受到保护，算力也趋于异构。
从调度来看，应用性能难以随着规模而线性增长，而管理成本却随着系统规模倍增，应用在多样性算力资源池之间共享资源十分困难。
从应用来看，有状态应用的数据处理复杂，会制约并行性能，融合分布式应用的并行逻辑更是复杂。
结尾：从数据中心到计算中心
目前在先进的大规模数据中心中，服务器成本占比持续提升。每年AI算力需求增长超过了10倍。预计到2025年，AI算力将会占据数据中心算力的80%以上。
为充分发掘数据的价值，以前更多的是存、未来更重要的是算，数据中心正逐步演变为计算中心。
同时，此层的厅门在轿门的带动下开启及关闭，端和边算力的巨大优势将牵引生态的发展，进而驱动中心侧计算架构的创新。5G的高带宽、低时延，档位选择开关选择的二极管测量档，将驱动移动应用走向云化，比如游戏、VR，渲染在云上、交互在端侧。
责编AJX
