基础算力的产业挑战与突破路径（2/2）

另一方面是“共享算力时的交叉访问”。现在很多企业和个人会用“云算力”——也就是租用云服务商（比如阿里云、腾讯云）的算力资源，这些资源是多用户共享的，就像好几个人共用一个储物柜，要是锁没关好，就可能打开别人的柜子。2023年就发生过这样的事：某云服务商的算力调度系统出了漏洞，导致一些企业存在云端的数据，被其他租用算力的用户意外访问到，虽然没有造成大规模损失，但也暴露了共享算力的隐私风险。

再看“算力资源管控”。现在算力已经成了和水、电、石油一样重要的“生产要素”，谁掌握了算力，谁就能在ai、科技竞争中占优势。但这种重要性也带来了两个问题：一是“算力滥用”，二是“算力垄断”。

“算力滥用”就是用算力干违法的事。比如有些不法分子会用高算力设备破解密码——比如银行账户密码、网站后台密码，因为算力越强，破解速度越快；还有人用算力大规模生成虚假信息，比如ai换脸视频、虚假新闻，用来诈骗或者造谣。这些行为不仅危害个人和企业利益，还会扰乱社会秩序，要是不管控，算力就成了“违法工具”。

“算力垄断”则是少数企业或国家掌控了大部分算力资源，导致其他人用不上或者用不起。比如全球排名前5的云服务商（亚马逊aws、微软azure、谷歌云、阿里云、腾讯云），掌控了超过70%的公共算力资源，相当于这5家公司手里攥着大部分“算力水龙头”。中小企业想租用算力，不仅价格高，还可能面临资源被限制的问题——比如在ai模型训练的关键时期，算力被大公司优先占用，中小企业只能排队等。这就导致“人工智能+”的发展没法普及，只有大公司能玩得起，中小微企业只能看着，不符合公平发展的原则。

三、区域算力均衡：“东数西算”+算力普惠，让算力“不偏科”

咱们国家地域辽阔，东部和西部的经济、资源情况差别很大，反映在算力上，就是“东部不够用，西部用不完”——区域算力失衡，这就像一个人一条腿粗、一条腿细，跑不快也跑不稳。而要实现“人工智能+”全面落地（比如让ai在东部的工厂、西部的农业都能用起来），就得先解决这个“失衡”问题，让算力在全国范围内“均匀分配”。现在主要靠两个办法：“东数西算”工程和算力普惠实践。

先说说“东数西算”工程，这名字听起来有点专业，其实就是“把东部的数据，拿到西部去计算、存储”。为啥要这么做？因为东部和西部的“优势和需求”刚好互补。

东部地区（比如长三角、珠三角、京津冀）经济发达，ai应用场景特别多——工厂里的智能生产线、医院里的ai诊断、城市里的智慧交通，都需要大量算力。但东部的土地资源紧张，建一个大型数据中心要占不少地，而且电费也高（东部工业用电、商业用电价格比西部贵），再加上环保要求，很难再大规模建数据中心，导致算力供应跟不上需求，出现“算力缺口”。

而西部地区（比如内蒙古、贵州、甘肃）刚好相反：土地多，建数据中心不用愁地方；能源也丰富，尤其是风电、光伏这些清洁能源（比如内蒙古的风能、甘肃的太阳能），电费比东部低很多，而且这些清洁能源符合“双碳”目标，不会造成太多污染。但西部的经济相对落后，ai应用场景少，算力需求低，建好的数据中心大多处于“闲置”状态，算力资源浪费严重。

“东数西算”工程就是把这两边的优势结合起来：在东部建“算力枢纽”，负责处理需要实时响应的任务（比如手机刷视频、在线支付，这些需要数据马上计算、马上反馈，慢了就会卡顿）；在西部建大型数据中心，负责处理“非实时任务”（比如数据存储——把手机里的照片、视频存到云端，不用马上取；还有ai模型的离线训练——比如训练一个识别农作物病虫害的ai模型，需要算大量数据，但不用实时出结果，可以慢慢算）。

通过这种布局，东部的算力压力缓解了，西部的闲置资源也被激活了。截至2024年，这个工程已经在内蒙古、贵州、甘肃等西部省份建成了10个国家数据中心集群，累计承接了东部超过5000项算力迁移任务——比如上海的某互联网公司，把用户的历史聊天记录、视频备份这些数据，迁移到贵州的数据中心存储；深圳的某ai企业，把ai模型的训练任务放到内蒙古的数据中心计算，既省了电费，又缓解了深圳的算力紧张。

再看“算力普惠实践”，简单说就是“让更多人用得起算力”。之前因为算力资源集中在大公司手里，中小微企业、科研机构想租用算力，要么价格太高，要么抢不到资源，导致很多好的ai项目没法落地。现在各地都在想办法解决这个问题，主要有两种方式：

一种是建“公共算力平台”，推出“算力优惠券”。比如长三角算力调度平台，专门针对中小微企业推出补贴——符合条件的企业（比如做ai创新的初创公司），租用算力时可以领30%-50%的“优惠券”，相当于打五到七折。比如一家做ai教育的小公司，原本租算力一个月要花10万元，领了优惠券后只要花5-7万元，大大降低了成本。

另一种是高校、科研院所搭建“共享算力平台”，向科研团队开放免费算力。很多高校的ai实验室，会把自己的服务器整合起来，建成共享平台，给本校或者合作机构的科研团队免费使用。比如某大学的ai实验室，2023年通过共享平台，给超过2000个科研项目提供了免费算力——有研究ai医疗的团队，用这些算力训练识别肺癌的模型；有研究农业ai的团队，用这些算力分析农作物生长数据。这样一来，就算科研团队没那么多钱租商业算力，也能开展基础研究，推动“人工智能+”在更多领域落地。

总的来说，基础算力产业现在正处在“攻坚克难”的阶段：既要突破技术瓶颈，解决芯片、能耗的问题；又要守好安全底线，保护数据隐私、管控算力资源；还要兼顾区域公平，让算力在全国范围内均衡发展。这些问题虽然难，但只要一步步推进技术创新、完善政策监管、落实普惠措施，未来算力肯定能更好地支撑“人工智能+”的发展，让咱们的生活、工作变得更智能、更便捷。