人力年代到算力年代 开启数字经济新将来

时间:2022-05-13 16:10       来源: www.models444.com

从茹毛饮血的原始社会到万物智联的智能社会,随着着技术的进步和人类对美好生活的需要,生产力得到了快速进步。大家都知道,生产力由劳动资料、劳动对象和劳动者组成,其中人是最活跃的生产力要点,技术是推进生产力变革的最重要要点。

从古到今天,人类生产力的进步历史可以用“四力”来划分。第一个是人力年代,主要靠人自己的劳动力来从事生产活动,生产力的高低完全受限于人自己的体力大小;第二个是畜力年代,人类掌握借助动物和牲畜来从事生产劳动,开始解放部分人力;第三个是动力年代,人类通过科技革命将蒸汽和电力等各类能源转化为动力来驱动机器,以机器代替人力达成了规模化生产,生产力得到重大突破;目前,人类生产力进步进入第四个年代——算力年代, ,以芯片和软件平台为主的计算能力改变了人类的生产方法、生活模式和科研范式,算力愈加成为科技进步和经济社会进步的底座,代表着人类智慧的进步水平。

人类生产力进步阶段与算力第肯定律 

在人力年代,从远古的石器年代开始,生产力主如果以人力为主,人类主要依赖自己的体力劳动与一些辅助兴的石器工具来从事生产活动。全社会的生产力大小主要取决于参与体力劳动的人口规模和个体体能,生产力提高主要依靠于劳动者所用的石器工具的改良升级。马克思曾说过,石器不止是人类劳动力(生产力)进步的测量器,而且是劳动借以进行的社会关系指示器。因此,劳动和石器的配合程度决定了人力年代生产力的高低。因为石器的演变过程缓慢,生产力整体处于相对稳定状况,社会进步前进速度较慢。生产力有哪些用途对象主要为采集或打猎,其价值主要体目前满足人类基本的存活需要。

在畜力年代,即以大规模耕种为代表的封建农业社会,生产力主要依赖畜力,人类开始驯化动物以获得更大能量的生产力。青铜器和铁器的出现加快了马车和牛耕的应用,标志着人类的生产劳动开始了牲畜动力的用,而不再仅仅借用于人力本身。在国内历史上,用牛拉犁这种技术长期作为农业生产力的代表持续上千年,直至工业革命的出现。欧洲历程的从手推磨坊到马拉磨坊也是逐步用畜力取代人力的过程。这一时期,生产资料如土地、材料等与人力年代相比没发生本质的变革,但劳动工具却发生了替代性变化,畜力代替人力除去耕种和运输外还用于战争,社会生产力从量上得到了较大的提高,但还未达成质的跃迁。

在动力年代,即十九世纪中叶到二十世纪中叶之间的工业社会,各类能源转化为动力,驱动机器来参与大规模生产,突破了人力和畜力的时间和体力极限,大幅提高了全社会的生产力。蒸汽机的革新和广泛应用直接推进了首次工业革命(机械化),使生产力进步摆脱了工厂手工业阶段,进入机器大生产阶段,促进了工业经济蓬勃进步。汽油、柴油发动机的出现使得汽车、工程机械得以广泛普及,人类达成了全球范围内的大迁移。电力的出现使得世界由“蒸汽年代”进入“电气年代”,即第二次工业革命(电气化),发电机、电动机相继创造与远距离输电技术的出现使得电气工业飞速进步起来,电力在生产和日常得到广泛的应用。同时,工业化的大进步又进一步加速新生产资料的出现和使用,如石油和钢铁等。新生产力和生产资料一同推进社会进步达成了质的飞跃。

在算力年代,即二十世纪下半叶开始的信息社会,生产力主要体现为对数据等新生产资料的高效处置能力。电子计算机的异军突起和广泛运用为全球智能化、信息化和互联网化 进步提供了基础条件,加快了人类对新生产资料的挖掘能力,拓展了人类认识和探索未知范围的能力。生产资料从以石油、钢铁为核心渐渐转变为以数据为核心,并演变到分子原子等微观范围。当下,算力不再是电子计算机年代信息技术范围的专有服务,而是渗透到各行各业及企业生产全过程,算力参与度和所占比重愈加高。算力不仅能够帮助企业减少运营本钱,而且还能提供智能决策支持。算力真的达成了对人力和脑力的替代,成为人类能力的延伸和推进社会进步的变革性力量。正如美国学者尼古拉斯·尼葛洛庞帝在《数字化存活》一书中所言“计算,不再只不过与计算机有关,它还决定了大家的存活”。算力不止是数字经济年代的核心生产力,而且也正日益成为大家生活方法的要紧原因。总之,算力就是生产力,大家称之为算力第肯定律,“算力年代”真的到来。

算力的广泛应用与算力第二定律 

算力作为数字经济年代中最重要的生产力,体目前算力在经济社会各个范围和层面都得到了广泛的应用,包含数字经济、数字社会和数字政府范围。算力的迅速进步除去受技术进步驱动外,还受益于全球化进步所带来的互联网化需要的爆发、大家对便捷高效且充满多元化个性化的美好生活的不断追求和对未知世界的不懈探索,与自动化生产所能带来的效率提高,这是算力广泛应用的根本动力,从而推进算力应用场景日趋丰富。

从宏观层面来看,算力作为“新基建”的核心资源,将成为支撑数字经济、数字社会和数字政府进步的技术底座。第一,算力支撑数字经济向纵深进步,使得国内数字经济占GDP比重由2015年的14.2%提高至2020年的38.6%;具体来看,算力加快工业、农业和服务业走向数字化、互联网化、自动化,日益优化的高性能计算使得数据价值被充分挖掘并用,从而推进大规模制造升级为大规模定制、农作物生产开始出现智能预测与服务范围千人千面的个性化需要日益凸显。第二,算力在数字社会的应用范围得到不断拓展,已涉足到医疗、教育、科研、就业、社区服务等各方面。截至2020年底,远程医疗协作网覆盖所有地级市2.4万余家医疗机构,电子社保卡累计签发3.6亿张,达成全部地市覆盖。加强算力基础设施建设、创建智慧型平安城市,成为数字年代提高居民幸福感及国家整体竞争优势的重要。最后,伴随数字政府建设加快推进,中央及地方持续投入政务数据中心并建造全国电子数据库,促进“掌上办”、“一网通办”、“异地可办”、“跨省通办”加速普及,省级行政许可事情达成网上受理和“最多跑一次”的比率达到 82.13%,很大地推进了算力在政务范围的应用,在提高服务效能的同时最大化节省办事本钱。

从中观层面来看,伴随社会数字化转型的不断深入,愈加多的组织和个人加速上云,为算力的高效整理和迅速进步奠定了基础。另外,买家对以社交、娱乐、购物、健康管理等为代表的数字化服务内容和体验升级提出愈来愈高的需要,企业对以达成商品和服务的革新、创建新型的商业模式、为用户带来更好的体验为代表的目的展开持 续追求,很大地推进了算力在行业范围的全方位渗透。但受行业数字化转型成熟度、云渗透率等重要原因的影响,不同行业的算力渗透和进步指数不一。整体来看,数字化转型越高的行业,算力指数也越高。从全球来看,网络、制造和金融行业的算力水平排行榜前三,网络行业因其电商、游戏、支付、社交等数字化业务与作为ICT基础设施的服务商是算力需要最大的行业,通过算力加持为用户提供实时、自动化、沉浸式的服务内容和体验与企业上云服务。国内各行业算力应用水平与全球大体一致,网络算力占整体算力近50%份额,紧随其后的是政府、服务、电信、金融等数字化转型成熟度较高的传统行业。将来,伴随行业自动化水平的提升,算力将辐射到现代农业、智能家居、智慧电力等多个不同范围,应用于现代农业中的商品分拣、农作物监测, 智能家居中的家庭安保,与智慧电力中的电力巡检等场景。整体来看,算力将逐步深入到更多的传统行业,且从通用场景开始渗透到更多行业特定场景。

目前,算力应用正日益由网络行业向交通、工业、金融、政务等传统行业加速渗透,应用场景也从通用场景拓展到行业特定场景,算力发挥了前所未有些用途。5G与物联网的大规模部署使得算力的底层技术能力得到大幅加大,加上AI广泛应用使得智能算力大幅增长,与量子计算迅速突破可期,这将助推算力规模呈现出爆发式增长态势。从算力资源的作用出发,业界将算力分为基础算力、智能算力和其他算力。据信通院估计,将来五年全球算力规模将以超越50%的速度增长,其中智能算力增速将远超总算力,在算力增长中发挥核心拉动力,比重也将从2020年的41%提高到2023年的70%以上。赛迪研究院觉得,2020年国内通用算力规模为77 EFLOPS,人工智能算力为56.23 EFLOPS。预测到2025 年,国内基础算力和人工智能算力总量将分别超越300 EFLOPS和1800 EFLOPS。华为则发布了较为乐观的预测,将来10年人类将迎来YB年代,全球智能算力将增长 500倍。罗兰贝格从应用侧预估,将来十年无人驾驶、智慧工厂、数字虚拟货币等热点应用对算力的需要将分别增长390倍、110倍和2000倍。综合目前进步态势与将来趋势剖析,全球算力预计将以每12个月翻一倍的速度增长,大家称之为算力第二定律。

算力的经济价值与算力第三定律 

算力的全方位渗透为各行各业带来了显著的效果和经济价值,日益成为推进数字经济、国民经济高水平进步的重要动力。依据有关研究表明,算力与经济增长紧密有关,算力指数平均每提升1个点,数字经济和GDP将分别增长 3.3‰和 1.8‰;算力指数越高,算力的提高对经济增长推进的倍增效应就越突出。另外,从统计数据剖析可以得出,全球各国算力规模与经济进步水平呈现出显著的正有关关系,算力规模越大,经济进步水平越高。依据研究表明,算力产业对其他产业能级的带动用途日益增强,特别对电子元器件、计算机、材料、软件和信息技术服务等产业的直接带动用途较大。算力产业每投入1元,将平均带动3-4元的GDP 经济产出,大家称之为算力第三定律。

在行业范围,算力投入对制造、交通、医药、零售、能源、农业等范围的经济产出带动用途较为明显。比如在生物医药范围,算力提高使得基因测序时长从 13年缩短到1天,新药研发鉴别周期从5000天缩短到了100天;在天气预报范围,算力的进步把天气预报准确率从过去的21.8%提升到了目前的90%;在工业生产范围,把整个生产步骤在数字世界中重建,通过仿真模拟进行优化使得生产效率提升了30%。算力已成为当下提高数字经济活力和推进企业转型的重要指标。

算力在多个行业范围和业务场景获得了愈加广泛的应用,但不同业务对算力的需要不同,主要表现为低时延、高移动性、大算力、潮汐性等多样化需要。典型的低时延场景如 VR/AR,此类场景用户参与度较高,时延需要主要来自人与人或人与设施之间的流畅交互,并成为影响客户体验的决定性原因;典型的高移动性场景如自动驾驶,在此类场景中,汽车要在复杂的交通环境中准时感觉到环境的变化并做出反应,需要不断切换算力服务节点地方,从而达到自动驾驶所需要的毫秒级时延;典型的大算力场景如武器研发、飞行模拟、气候模拟、生育模拟和基因测序等高精尖科学研究场景,其计算任务密集,需要的精确度极高;典型的潮汐需要场景如办公楼视频监控,其伴随时间的变化在白天和夜间计算需要量会发生明显的波动。将来算力需要依托互联网化、自动化、绿色化、可信化等前沿技术通过服务化的方法满足业务多样化的需要。

将来已来,怎么样积累数据资源、提高算力水平、优化算力产业、已经成为企业、地区乃至国家的一同焦点,不只惠及全社会,也影响着被裹挟在年代洪流里的每个人。

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