2021年1月21日，瞭望智庫聯合莫干山研究院在京舉辦發佈會，正式推出《賦能數字經濟 擁抱算力時代》課題研究報告（下稱“報告”）。該《報告》由瞭望智庫和莫干山研究院共同發起，在多個國家部委相關領導的指導下，在數字資產研究院、中國民生銀行研究院、北京大學、華為技術有限公司的大力支持下，旨在梳理數字經濟發展新趨勢，探究相關產業鏈各環節呈現的新特徵，總結算力為經濟社會帶來的新變革，尋找政產學研用各界協作新模式。
以下為《報告》節選：
伴隨着新一輪科技革命和產業變革的多年持續深入發展，數字經濟已經有了全新的內涵和發展範式，各行各業開啓全面數字化，深刻影響社會生產生活，促進全球經濟格局重塑。
目前，數字經濟的增長速度是普通經濟的 3.5 倍，數字經濟投資回報率更是非數字經濟的 6.7 倍。數字經濟正在經歷高速增長、快速創新，越來越廣泛地影響其他經濟領域。一個以計算能力為基礎，萬物感知、萬物互聯、萬物智能的智能化數字經濟世界，正在加速到來。
新計算：從“工具”到“能力”的蜕變
從茹毛飲血的原始社會到萬物互聯的數字智能社會，伴隨人類智慧進步的需求，計算工具經歷了從簡單到複雜、從低級到高級、從手動到自動、從自動到電子的發展過程。
萬物互聯時代下，全球信息數據總量爆炸式增長，算力成為影響數字經濟發展的核心要素；傳統摩爾定律失效，單一IT架構無法滿足激增的算力需求，對算力的合理利用和不同計算單元的協作變得日益重要；多元化的場景應用和不斷迭代的新計算技術，推動計算和算力不再侷限於數據中心，開始擴展到雲、網、邊、端全場景，計算開始超脱工具屬性和物理屬性，演進為一種泛在能力，實現新蜕變，我們稱之為“新計算”。
從技術層面上看，計算科學領域正在從傳統的計算模擬與數字仿真，走向基於高性能計算與科學大數據、深度學習深度融合的第四範式；未來，內存技術、圖計算、神經元計算、量子計算、擬態計算等新型計算技術將相繼登上人類歷史舞台。
從作用層面上看，伴隨人類對計算需求的不斷升級，計算在單一的物理工具屬性之上，逐漸形成了感知能力、自然語言處理能力、思考和判斷能力，藉助大數據、人工智能、衞星網、光纖網、物聯網、雲平台、近地通信等一系列數字化軟硬件基礎設施，以技術、產品的形態，加速滲透進社會生產生活的各個方面。
小到智能電腦、智能手機、平板等電子產品，大到天氣預報、邊界出行、醫療保障、清潔能源等民用領域拓展應用，都離不開計算的賦能支撐。計算已經實現從“舊”到“新”的徹底蜕變，成為人類能力的延伸，賦能數字經濟各行各業的數字化轉型升級。
與傳統計算相比，新計算具備四個特徵 :
其一，新計算是暴力計算。5G 的到來進一步加速萬物互聯，海量數據持續湧現，且數 據結構從單一模式變為多模式，非結構化數據日益增加，新計算要滿足對海量複雜數據的實時處理。比如，人工智能行業需要在短時間內對數據進行更大規模的清洗、標註、訓練，其本質就是暴力計算。
其二，新計算是泛在計算。數據在哪裏，計算就在哪裏。隨着數字化應用場景不斷豐富，大數據泛在分佈於端、邊、雲。從本地計算的集羣到超大規模的數據中心，從邊緣計算到端雲協同，計算無處不在。
其三，新計算是協同計算。應用場景的複雜多樣帶來數據的複雜多樣，要求多個計算技術、計算維度協同處理。
其四，新計算是綠色計算。通過大量採用雲計算、人工智能和系統作業等方式，新計算能以低功耗、高性能的併發處理能力，達到每比特成本最佳，芯片、硬件架構和應用能效比最優的目標。
總體來看，新計算面向的是萬物互聯、智能未來的發展需求。在傳統計算要求基礎上，新計算既要保障數據獲取、存儲、傳輸、計算、應用的自主創新，更要實現數據安全及治理的有力可靠，為數字經濟提供可持續的支撐。
“算力時代”到來
算力並非新鮮事物，它指代了人類對數據的處理能力，也集中代表了人類智慧的發展水平。算力的大小代表着對數字化信息處理能力的強弱。
數字經濟時代的“算力”，由大數據、雲計算、人工智能、區塊鏈等數字化技術綜合體形成，主要包含五個方面：一是計算速度，芯片、服務器、計算機、超算系統都反映這方面的能力；二是算法；三是大數據存儲量；四是通訊能力，包括5G基站多少、通訊的速度、延滯、帶寬、可靠性、能耗；五是雲計算服務能力，包括數據處理中心服務器的數量。
從產業需求來看，數據量與算力需求處於循環增強狀態，數據量的不斷增加要求更強的算力處理數據，同時哺育人工智能等新技術不斷訓練、應用，這些技術的落地應用產生又催生更多數據、反過對算力提出巨大需求。
1992年，全人類每天只產生100GB數據；今天全球70億人，每人每天產生的數據高達1.5GB，僅一輛自動駕駛汽車，一天就能產生64TB數據，足以填滿32塊硬盤。據IDC和EMC統計，近10年來全球算力的增長明顯滯後於數據的增長。
以人工智能為例，據OpenAI測算，從2012年開始，全球人工智能訓練所用的計算量呈現指數增長，平均每3.43個月便會翻一倍，計算量擴大了30萬倍，遠超過算力的增長速度。
一方面，摩爾定律放緩成為不爭的事實；另一方面，數據量卻在持續增加。圖靈獎獲得者JimGray提出“新摩爾定律”：即每18個月全球新增信息量是計算機有史以來全部信息量的總和。
超大規模的數據量對處理效率不斷提出更高要求——沒有強大的算力，數字經濟將失去核心支撐。
從產業變革來看，科技革命驅動算力引發產業變革、突破發展天花板，推動數字經濟向更高階智能發展。
20世紀90年代起，美國迅速抓住計算機產業發展起步的機遇，掀起數字革命，締造出強大的經濟帝國，日本、歐洲等國家與地區緊隨其後，同樣成效巨大；過去20年裏，互聯網加速全球信息化改造，各產業企業深挖流量紅利，通過迅速拓展用户數量帶動市場效應高增長，為全球的數字化發展積累了深厚的基礎。
但隨着互聯網滲透率不斷提高，依靠規模擴張的發展方式陷入瓶頸；在大數據、人工智能、雲計算和區塊鏈等新技術的推動下，數字經濟浪潮席捲全球，深入經濟發展各個環節，從電商到社交、從VR/AR到自動駕駛、從人工智能到工業互聯網……無論是傳統產業的升級優化還是新興產業的孕育誕生，都需要依靠強勁的算力來適應新的行業變化與需求，完成從量變向質變的跨越發展。
換言之，此前數字化技術與算力的創新已為數字經濟打下了一定的基礎，但當前仍只是數字經濟的幼苗階段，相較於數字經濟的森林生態而言，還是非常小的一部分。
未來，算力與數字經濟共促共進的關係將進一步強化：即算力不斷髮展推動數字經濟持續向前，數字經濟持續向前加重對算力的支撐依賴，“算力時代”正在到來。
新計算產業正在成為數字經濟核心驅動產業
區別於傳統計算產業，算力時代的計算產業是在萬物互聯的時代背景下，構建起來的多架構共存、多技術融合、多領域協同和多行業滲透的軟硬件產業體系。
具體來説，“多架構共存”是指計算架構從單一x86架構擴展到異構處理器、人工智能處理器架構，不同計算單元的協作增強；基於不同行業不同特點，ARM、MIPS、Power、RISC-V等各種非x86架構百花齊放；
“多技術融合”表示，與人工智能、量子計算等技術統合，形成多種形式的運算能力；
“多領域協同”是指，計算從雲端向物聯網、邊緣計算普及；計算無處不在，不同計算領域相互協同；
“多行業滲透”是指，超越IT產業本身，成為數字化基礎設施，支持多個行業的數字化轉型。
適應算力時代對於算力的多元化需求，對應的產品和服務也進行了相應調整，在產業上呈現出新的發展特點：
一是異構、極致。針對數據“體量巨大、結構豐富、分佈廣泛”的特點，以多樣性的處理器架構滿足對海量數據的實時處理能力；
二是綠色、節能。以節能、環保為準繩的新技術，應對數據中心能源消耗問題，推動計算產業可持續發展；
三是泛在、協同。雲計算、人工智能、物聯網多技術協同計算；需要政府、產業聯盟、研發機構、開發社區等不同主體和組織相互聯動、共同發展。
四是普惠、高效。提高每比特算力的應用能效比，降低使用成本，推動與各行業應用深度融合發展，讓算力如電力一樣觸手可及。
具體到產業劃分上，圍繞算力，計算行業可分為兩大部分，一是核心產業，一是外圍產業：
核心產業是新計算產業的基礎，屬於IT產業，以軟硬件的方式對外提供計算與服務能力。既包括傳統IT產業中的處理器、服務器、操作系統、中間件、數據庫和基礎軟件等應用及相關服務，也包括人工智能芯片、異構處理器、物聯網、邊緣計算等新興的軟硬件。核心產業中基於物聯網、邊緣計算的機構將是未來算力時代的重要增長點。
外圍產業是新計算產業中核心產業與行業應用相結合所催生出來的、滿足業個性化需求的應用與服務，以服務和解決方案為主要內容：一方面提供滿足行業需求的通用平台與服務，比如公有云服務、人工智能平台、大數據分析平台等；另一方面又推動實現新計算核心產業與行業應用的深度融合，打造工業互聯網、智能交通、智慧醫療、智慧城市等與實體產業領域深度融合的解決方案。
作為算力的重要承載，新計算產業正在成為數字經濟的核心驅動產業。一方面，新計算產業鏈龐大，包括芯片、元器件、操作系統、基礎軟件、應用軟件、系統集成等多個部分，是數字經濟下具有高附加值的高科技產業；另一方面，新計算產業是一切數字化應用建設及發展的源頭驅動，有助於推動處於需求端的製造、交通、能源、醫療等多個行業突破瓶頸，提升生產效率，創新商業模式，優化用户體驗，拉動產業增值，創造新的市場增長。
從長遠來看，新計算產業發展前景極其廣闊，新計算形成的產業羣體和生態體系，會在持續賦能各產業數字化的同時，促使整個國民經濟產業結構發生變化，進而加快新型現代化產業體系的構建。