复旦大学云上科研智算平台的成功搭建，让多年钻研介孔材料的中国科学院院士、复旦大学化学系教授赵东元充满期待：“实验科学的数据非常多，如果通过文献数据可以找到设计一种材料的最佳路线，将会节省很多时间，我们对物质的认识也会更加深入。”
“以大规模异构算力为基础的智能计算平台将成为今后科研的重要支撑力量，推动基础学科及交叉学科建设，实现科研成果的深度融合和转化。”复旦大学校长金力说。
如今，不仅在高校，很多行业都需要算力支撑，不少地方也把推动算力水平提升、实现技术协同创新作为面向未来的战略选择。算力极大地推动了人工智能等前沿技术发展及产业创新，成为激活数据要素潜能、驱动经济社会数字化转型的新引擎。
“当前，我国数字基础设施建设加快，算力基础设施的综合能力显着提升。”中国通信标准化协会副秘书长南新生从“存、算、网”3个环节介绍，截至2022年底，我国数据存储能力总规模超过1000EB（相当于1万亿GB），算力总规模达到180百亿亿次／秒，国家枢纽节点间的网络单向时延降低到20毫秒以内。
“算力已经成为像水、电、燃气一样的基础资源，梯次优化、开放多元的算力供给体系逐步构建，在需求、标准、生态等方面快速发展，支撑着上层应用开发迭代，为产业创新提供源头动力。”南新生说。
中国信通院发布的《中国算力发展指数白皮书（2022年）》显示，我国算力应用从互联网逐步向电信、制造、教育等领域拓展。从各行业算力应用分布看，互联网行业对数据处理、模型训练的需求不断提升，占整体算力50%的份额，是算力需求最大的行业；政府行业占比12%，位列第二位；服务、电信、金融、制造、教育、运输等行业分列第三位到第八位，其中应用场景丰富的制造业对算力需求有较大提升潜力。
不再追求算力堆砌
在各类数字化要素协同中实现更大价值
|
