加强数据通信核心技术自主创新构筑数字经济发展新优势

本文转自：邢台日报

加强数据通信核心技术自主创新构筑数字经济发展新优势

——专访中国工程院院士倪光南

随着大模型和AIGC（生成式人工智能）等创新技术的兴起，人工智能在我国数字经济各领域的潜力正加速释放。算力作为数字经济时代新的生产力，成为新一代信息技术产业浪潮的核心要素。

日前，中国工程院院士倪光南在接受《瞭望》新闻周刊记者专访时表示，广义算力应包括算力、存力、运力三方面因素，其中运力作为经济社会发展的战略性公共基础设施，对于算力基础设施建设、支撑数字经济高质量发展至关重要。

应均衡配置算力、存力、运力

《瞭望》：您提出广义算力的概念，并认为运力、存力、算力协同发展构建中国算力基础设施，如何理解三者之间的关系？

倪光南：我国“十四五”规划纲要提出，建设高速泛在、天地一体、集成互联、安全高效的信息基础设施，增强数据感知、传输、存储和运算能力。数据的传输、存储和运算能力，可以理解为广义算力概念，即运力、存力和算力。

运力和存力、算力三者是数字基础设施核心底座的关键核心要素，是掌握数字经济发展主动权和构筑新优势的坚实保障。在数字经济大背景下，我国作为未来数据第一大国，数据的传输和存储能力，即运力和存力必须高效协同、均衡配置，用广义算力概念衡量AI算力中心（包含各类数据中心）的高质量发展。

《瞭望》：当前，以ChatGPT为代表的AI智能计算正爆发式增长，各地都在纷纷部署AI算力中心建设，运力如何在算力中心建设中提升算力效能？能否满足广域大数据量输送及算力调度的需求？

倪光南：以ChatGPT为代表的新的人工智能时代已经到来，预计到2030年人工智能算力将增加500倍。计算、数据存储技术和通讯技术已经成为各国的竞争高地，产业各方对算力普遍关注，并加大投入、作出战略部署。2022年我国也出台了《数字中国建设整体布局规划》。

其中运力是提升算力的关键因素之一，幅度可以达到20%。例如，AI智能计算网络场景下，ChatGPT-4大模型训练需要通过网络把上万张GPU卡连接起来，并在训练中对模型参数不断进行更新迭代，这个数据通量是非常大的。提升网络吞吐、降低计算通信时延，是AI智算中心充分释放算力的核心问题。传统网络往往存在资源分配不均衡的问题，某些节点可能因过载导致网络性能下降，因此数据高速传输离不开网络的负载均衡。

除此之外，运力对于数据中心之间端到端的高效搬运数据、全局调度算力和存力都发挥着至关重要的作用。比如，大家熟知的“东数西算”工程，要让用户调用千公里以外的计算资源时，像使用本地服务站的资源体验一样，这就需要一个弹性灵活、智能可靠的调度网，实现算力中心间的算力互联和高效协同。

目前我国业界已经出现了一些创新技术，可以实现数据中心互联、用户获取算力所需要的高品质连接和体验保障要求。

我国数据通信网络设备产业链基本成熟

《瞭望》：当前我国数据通信网络技术的发展水平如何？具备哪些竞争优势？

倪光南：近年来，随着我国网络强国的战略部署深入推进，我国现代化通信技术持续创新突破。

目前，我国数据通信产业体系日臻完善，数据通信网络设备的产业链已经基本成熟。

在产业链上游，我国芯片自主研发能力不断提升。例如，转发/交换芯片是数据通信网络设备的最核心器件，也是评判网络设备自主化能力的关键，国内的代表性厂商近年来持续加大转发/交换芯片的研发投入，已经推出了具有国际竞争力的芯片产品。

在产业链中游，国内主流的网络设备厂商生产的交换机、路由器、防火墙等整机设备在功能的全面性、性能支撑能力、安全性等方面，已达到全球先进水平，并在政务、金融、能源、交通等行业全面部署落地，有效保障了国家的网络安全和供应安全。同时，我们应该看到，国内部分网络设备的核心转发/交换芯片仍然依赖进口，整机自主化水平需持续提升。

打造算力时代的中国新优势

《瞭望》：对于加快推进以数据通信网络为代表的运力产业发展，您有什么建议？

倪光南：首先，从政策上鼓励加快推进网络运力根技术研发。加大在数据通信产业的战略布局，从基础的软硬件根技术入手，不断加强弹性灵活、高速无损、安全可信的高运力网络基础设施建设，不断满足数字经济发展的新要求，加快推进转型升级。

其次，以产业政策和标准激发网络技术自主创新。从“网络安全就是国家安全”和“关键核心技术自主可控”的高度着眼，政企事业单位在采购网络设备时，进一步向国产网络设备倾斜，推动从芯片到网络设备、再到应用的完整产业生态发展。要联合产业联盟组织，建立网络产品的自主技术标准、测评规范、评分原则等，实现自主网络产品标准落地。

最后，人才是经济社会发展的第一资源，对于运力产业也不例外。我们要完善专业领域人才培养机制，加快填补人才供需缺口，形成完备且可靠的创新人才梯队，为持续创新发展打下坚实的基础。