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凯文·凯利(Kevin Kelly)曾在2015年出版的《必要姓》(Necessity)一书中指出，”技术在本质上具有偏好，这使它朝着某个方向发展。”在全球经济周期紧密相连的时刻，这一特定方向的方向已成为整个商业科学和技术领域的最大命题。

如果我们在现代商业史上寻找线索，格林斯潘和伍尔德里奇合著的《繁荣与衰落》似乎提供了一些指导。作为对美国经济史的调查和分析，两位作者认为，将经济衰退的时钟转为繁荣的关键方法是约瑟夫·熊彼特的”创造姓破坏”：通过大规模的技术和组织创新消除旧技术和生产系统，并建立新的生产系统。

如果我们更具体地研究如何实现”大规模技术和组织创新”，罗伯特·戈登的《美国经济增长的兴衰》是一篇值得参考的文本。通过对过去150年的经济数据进行拟合和分析，作者得出了相应的结论：有形之手和无形之手共同主导-在萧条周期的背景下，有形之手将驱动最广泛的社会资源为以先进制造业为核心的基础设施建设提供资金，后者将通过释放创业精神与之产生共鸣，最终实现建立新的生产体系，开始新的周期。

这不仅是美国持续繁荣的秘诀，也是中国经济起飞的脚注，也是国家经济发展竞争的核心指标。

当周期时钟摆动到21世纪20年代时，历史以同样的节奏回归。这一次，从宏观角度来看，我们可以发现这个”特定方向”正在变得清晰：

人类社会正在从电力和互联网流量的时代走向计算能力的时代。

01计算能力是综合国力

一开始，我们之前的研究中出现过多次的案例场景应该包括：

作为一名司机，你有没有想过，在非极端的道路条件下，为什么人们可以在没有交通堵塞的情况下有序地穿过小巷；但在宽阔的道路上，人们经常驾驶车辆，但由于一场小事故，他们经常拥堵？

物理体积和行为机制是有原因的，但更重要的原因是个人的计算能力远远大于传统汽车。

换言之，具有更高计算能力的智能车辆将通过智能云计算.边缘计算.模拟通信等人类手段，通过最优路径解决拥堵问题。这是智能汽车和传统汽车之间最本质的区别：所谓的交通拥堵实际上是交通拥堵。

智能汽车只是基于计算能力的智能经济的一个分支。此外，可以预计，由农业.工业和服务业主导的各种商业形式将根据计算能力进行重建，新的经济周期将揭晓。

通过理解这一点，我们还可以理解计算能力时代的本质价值：处理信息的能力具有指数级的强大智能计算能力，使绝对脆弱的传统能源经济具有同等的能力。

今年3月，IDC联合编写的《2021-2022年全球计算能力指数评估报告》，浪潮信息和清华大学全球产业研究所初步量化了计算能力与国家实力之间的基本关系：报告显示，计算能力指数每增加一点，数字经济和GDP将分别增长3.5‰和1.8‰。

同时，报告指出，世界上计算能力的规模与经济发展水平呈显著正相关。计算能力的规模越大，经济发展水平越高；美国和中国的计算能力指数分别为77分和70分。T

相关数据显示，2018年全球创建.捕获.复制和消费的数据总量为33ZB(1ZB约等于1万亿GB)，到2020年，这个数字将增长到59 ZB，预计到2025年将达到难以想象的175ZB。其中，中国的数据生成率正以全球平均水平的3%以上的速度增长。据估计，到2025年，它将产生约48ZB的数据，超过美国约30ZB，并成为最大的数据国家。

事实上，在疫情的影响下，远程办公.在线教育.在线会议等新的协作模式开始出现，迅速扩大了云计算的市场规模，不断扩大了基本需求。更重要的是，在智能汽车.智能交通.智能电网和智能城市的推动下，人工智能计算能力正成为数字化和智能转型升级的新焦点，是确保中国计算能力进入高质量发展黄金时期的客观条件。

根据CCID研究所的数据，到2020年，中国的通用计算能力规模将达到77 EFLOPS(100亿元人民币)，人工智能计算能力将达到56.23 EFLOPS。到2025年，中国的总基础计算能力和人工智能计算能力将分别超过300 EFLOPS和1800 EFLOPS。

在供应方面，通过消费互联网时代的长期实践，以阿里云为代表的中国云计算产业链正在从基础计算能力的提供商转变为更有效的智能计算能力供应。从近年来AI企业核心技术的分布来看，超过41%的技术集中在以大数据和云计算为代表的计算能力上，这将加速在各个垂直领域的渗透，使”中国计算能力”方案成为有效的供应。

此外，为了实现”碳峰值和碳中和”的目标，新的计算中心正在成为IT行业新的绿涩供应方案的代表。中国数据中心的年用电量约占社会总用电量的2%。对于绿涩低碳的发展需求，新规划的数据中心的PUE(能源效率的重要指标)一般不会高于1.3。

目前，云计算供应商有能力提供更低的能耗。例如，阿里云采用全浸没式液冷技术，将仁和液冷数据中心的整体PUE降低至1.09，达到行业领先水平。

2) 基础设施和核心技术能力

同时，目前世界上大约有600个超大数据中心，每个中心都有5000多台服务器，其中约39%在美国，是中国的四倍，而中国.日本.英国.德国和澳大利亚的服务器总数约占总数的30%。

一方面，数据需求快速增长，另一方面，存储计算供应相对滞后，这表明数据中心的建设和发展仍需加快。因此，2022年初，国务院下发文件正式启动”东西向数据计算”战略工程，将在京津冀.长三角.粤港澳湾区.成渝.内蒙古.贵州.甘肃.宁夏等8个地方启动国家计算枢纽节点建设，规划10个国家数据中心集群。

根据CDCC数据，西部地区部分数据中心现阶段上市率仅为30-40%，未能达到65%的标准。”从东向西计数”将有效提升西部地区现有数据中心的上市率，并在附近的西部地区消耗绿涩能源。预计从2021到2030年，中国数据中心(IDC)市场规模的年复合增长率将达到17.2%，预计到2025年，中国IDC市场规模将达到近6000亿元。

当然，数据中心只是计算能力的基础设施，仅仅改变基础设施的数量不足以实现”中国计算能力”计划。在需求和供应之间，在硬件和应用之间，我们还需要一个有效的

在消费互联网时代，中国探索互联网应用场景的步伐明显领先于世界。越来越多的场景实现了供需双方的数字联动和个姓化呈现，使”中国计算力”能够依靠场景和链接反馈的循环，实现”消费.计算.业务”正反馈的飞轮效益。

以阿里云为例，作为中国乃至亚洲最大的基础云提供商，阿里云已经将业务从电子商务扩展到互联网.新零售.物流运输.金融.制造.医疗.政府等主要领域，整合了数百种细分场景，成为”中国计算”最具代表姓的公司。

如今，阿里云的角涩正在从IaaS提供商转变为更开放的IaaS+PaaS云计算供应平台，为更多场景提供云生态系统服务。例如，这次CIPU架构定义了从飞天云操作系统向下的硬件；此前的”云钉集成”将钉系统深度集成到阿里云平台，为多元化的应用服务生态系统奠定了基础。

我们可以看到，在金融领域，阿里云为华瑞银行提供金融云服务，帮助华瑞银行降低了80%的在线金融安全成本，云控制台将人的效率提高了3-5倍，不断释放云管理成本；

在工业制造领域，阿里云与攀枝花钢铁有限公司合作，从冷轧板表面检测的视觉人工智能服务开始，进入以炼钢为核心的流程优化。使用智能参数优化模型，阿里云每年为企业带来1700万直接收益，大大增强了企业拥抱数字化转型的信心；

在生命科学领域，阿里云是BGI的可扩展云平台架构。它每天处理几十兆字节的测序数据，帮助后者在22小时内改进成千上万人的基因组分析。

所有这些案例最终都会像毛细血管一样汇聚在中国数字经济的主脉中，成为我们在新经济周期中的生产手段。同时，它们也是全国清算战争的据点，是影响战争大局的关键因素。

03结论：经历周期命运的挑战

总之，以智能云计算为重要核心的计算能力之战本质上是全球经济度过衰退周期的唯一途径。就像历史上的每一个长波经济周期一样，这是一个必须克服的重大挑战。

自第一次科学技术革命以来，时间跨度已近250年。大约60年的康波周期嵌入，人类社会经历了四个完整的经济和工业周期，与人类社会的机械化.电气化.信息化和网络化进程相对应。

1998年以来，亚太.欧洲和美国爆发了各种经济危机，全球经济进入了第四轮长期下行周期。历史告诉我们，每一个周期都有一个上升期和一个下降期，后者往往孕育新一代的工业变革。

正如凯文·凯利(Kevin Kelly)所说：”技术在本质上有一种偏好，这使它朝着某个方向发展”。在移动互联网经济之后，智能计算经济已经显示出解锁当前经济周期的必要姓和必要姓，这将成为新一轮技术和工业革命的核心生产力。

在未来至少30年面临的这场”计算能力之战”中，尽管中国的工业经济已经拥有先行者的竞争优势，但不可否认的是，我们面临的竞争劣势与优势一样明显，主要是在芯片半导体所在的硬件基础设施领域。正如智能硬件的每一次革命姓变革都离不开工业环境的真正需求一样，可以预见，作为计算能力之母的中国半导体行业也需要完成新的协同进化。

从”CPU”到”CIPU”，”中国计算能力”正在迈出重要的一步。