东数西算,“喂不饱”的数据中心?
作者|雨林下
编辑 | 陈伊凡
题图|视觉我国
“想没想过,新上2万个机架得多少数据才能够装到里面去?”
“可是我们和企业已经谈好了,准备投资近10个亿呢”
“你要算你当地的投资数据是吗?来,说,打算给多少政策?”
“光算电价补贴,3千个机架的大型数据中心一年最低就要1亿度电,你2万个机加要补多少?投资和运营的账怎么算?再说,数据是随时可以流动的,今天你便宜放你这,明天他便宜放他那,留一堆机房怎么办?”
“不舍得事先投入,能凭空长出新的GDP?”
“不是说不让你建,得真正用起来了才有再建的意义,现在应该考虑的重点是怎么留住数据,而不是怎么建数据中心,留住数据比建数据中心更难。”
......
这是2021年初开始,在西部掀起的数据中心建设潮下发生的一段真实对话。
自全国“东数西算”战略宣布实施起,前前后后两三年,作为基础底座的数据中心运营情况到底如何,数据中心的建设是否越多越快就越好?
根据国家***今年4月发布的数据,全国10个国家数据中心集群中新开工项目25个,数据中心规模达54万标准机架,算力超过13.5Eflops(每秒1350亿亿次浮点运算),约为2700万台个人计算机的算力,带动各方面投资超过1900亿元,尤其西部地区投资比去年同期增长6倍。
不过,这场轰轰烈烈的新基建战略在高歌猛进之余,也有一些问题逐渐显露。
数据中心还“没吃饱”
我国信息通信研究院关于数据中心的***显示,截止2021年底,我国在用数据中心机架规模达到520万架(按标准机架2.5kW统计),近五年年均复合增速超30%,其中大型数据中心机架的增长规模最为迅速,机架规模420万架,占比达到80%。
然而,机架的高增长率和上架率却并未实现同步。
虎嗅从相关权威机构最新了解到,以四川为例,除成都外的其它地区的总上架率还不足40%,远低于全国55%左右的平均上架率水平,即便相对高的天府数据中心集群上架率也只有64%,此外,虎嗅还在调研中发现,东部沿海很多IDC数据中心也纷纷存在算力不饱和的情况。
为何数据中心会吃不饱?
四川省数字经济研究中心研究员**琛告诉虎嗅,当前数据中心主要有政府投资、通信***和头部互联网企业三种投资建设主体,一般来说,头部互联网企业或通信***基于自身有业务输出和数据沉淀,在算力应用层面相对“吃得饱”,但很多城市数据中心自身缺乏实际业务,算力服务形式单一,需对外寻找场景自主售卖算力,“吃不饱”的情况就比较普遍。
吃不饱,该怎么办?
政府在评估标准、统筹调配和转型促进上提供了一定参考。
**琛表示,眼下关于数字化有很多理念未形成全社会共识,在评估层面如何不被带偏?采用量化的动态监测手段就显得十分重要。
以刚发布的天府数字经济指数来说,通过涵盖产业结构、数字融合、数字治理以及创新能力等的具体经济指标、数字指标、社会指标和民生指标,可以相对准确的刻画出地方数字经济的成熟度,为数据中心的运营路径提供更有落地性的措施指引。
另外,四川的现行经验是,在当地数据中心上架率未达到60%之前,原则上不再新上数据中心项目。
四川省********数字经济发展处处长李皓迪向虎嗅表示,四川省的算力总规模大约在3.8Eflops(每秒380亿亿次浮点运算),但存在算力结构不合理、算力分布不均衡、算力供需不匹配等问题,于是就提出了要在充分利用已有的数据中心的基础上,引导全省数据中心有序布局,建立一体化大数据中心体系。明确提出了设立统一算力调度平台的任务,以对省内资源的统一管理、统一供给、统一交付、统一安全保障。
正在力推的数字化转型促进中心也是一个全国首发的新举措。
四川省将数字化转型促进中心分为三类,主要有面向经开区、高新区等产业集聚区转型提供公共服务的区域型、面向行业产业链供应链企业转型提供**服务的行业型、以及为多个行业领域信息技术研发和**集成能力的支撑型。李皓迪解释,国家***会正在谋划启动***数字化转型促进中心建设工作,四川也在加强衔接,通过为中小企业提供无偿或低成本服务,分批分领域发布服务清单等方式,加大优质供给输出,增强中小企业数字化转型获得感。
在企业端,头部厂商基于近年实践对数据中心的发展和运营策略进行了规划。
曙光云计算集团首席战略架构师王建波认为,东数西算的实际意义,一方面建设数据中心新基建在经济下行周期有助于扩大内需,另外,也是为了打造我国自己的信息技术体系。现阶段算力直接转化成生产力的门槛还非常高,光有算力没有算法,使得产业层面很难去个性化适应和匹配。再次,各地除了有智算中心、超算中心,还有***的各种数据中心,区域内分布很分散,如何化零为整变成统一的输出,这不光是政府部门,也是企业界要解决的。
结合张北、河源、杭州、南通和乌兰察布5座超级数据中心的情况,阿里云向虎嗅给出了对数据中心的趋势判断。
首先,云计算化趋势明显。区别于传统数据中心,新型数据中心主要是为了云计算而服务,规模、成本、效率、管理运行都是云计算化,数据中心会走向规模化、集约化,大型或超大型数据中心成为主流,为提升运营效率,整体运维、监控环境会更加自动化、智能化。
第二,随着边缘计算载体下沉到社区、工厂等边缘侧,未来数据中心建设也将分成边缘型和集中型,大的更大、小的更小,近的更近、远的更远。
第三,政策对新一代数据中心用能要求增高,并且数据中心对网络依赖性强,数据中心会逐步集中于能源和网络资源的优势区域。
华为专家则向虎嗅介绍了人工智能计算中心的建设经验,当前中小企业数字转型对算力的需求主要在于“用得上、用得起、用得好”,因此会对便捷性和高效性格外重视。全国20多个城市在规划和建设人工智能计算中心,华为也在积极参与,目前围绕中心在搭建产业服务平台,并将加大培育实体化运营团队的力度,挖掘、识别、梳理区域内人工智能应用场景和发展挑战。
重要出路:数据交易,调动产业积极转型
如何充分挖掘数据潜力,进一步调动企业积极进行数字化转型,增加算力应用场景?数据交易,成为一条重要出路。
2022年6月,中央全面深化**委员会审议通过关于构建数据基础制度,更好发挥数据要素作用的意见,进一步对规范数据流通和交易作出了全面部署。
上海数据交易中心副总裁卢勇向虎嗅阐明,国家**顶层设计后,各省都计划落地新的数据要素市场。各地自己做,整体规模效应不一定最大化,未来更可能会在国家指引下,形成一个多层次的数据要素市场局面,包括有***,地方级,市州级,甚至再加入垂直领域的数据平台共同组成。
从根本逻辑来看,交易所的价值就是让数据流动起来,让更多企业方便合规的获取第三方数据。上海数交所为此也在尝试创新,通过建立“数商”体系,繁荣生态圈,让数据资源更容易被需求方找到。
卢勇认为,不同区域建数据交易平台,要结合当地产业特点。数据资源本身在何处汇聚,那在汇聚处的数据流通就会相对容易。比如上海的金融业成熟,本身就需要大量采购外部数据,因此被当做首个数据产品突破口。深圳主要服务大湾区,跨境是重点。西部的制造业发达,可以考虑围绕工业互联网深度展开。
面对传统数据流通交易中存在的确权难、定价难、互信难、入场难、监管难等问题,北京大数据国际交易所的股东方之一华控清交董事长张旭东从经济学原理的角度为虎嗅剖析了技术的意义。
传统的明文数据流通有面临两大核心障碍,首先是数据流通的价值悖论,数据只要一被“看见”就会暴露信息,就可以无限**、传播,而数据的价值在于其承载的信息的不对称性,也就是“我知道/你不知道”或“我有/你没有”,而明文数据**和传播的流通过程恰恰是数据价值丧失的过程。其次,明文数据流通,数据原持有方无法控制其数据后续的用途和用量,更无法分享由此产生的收益,但却负有有无法确定的责任,明文数据流通从法律意义上无法理清责、权、利的关系,就不敢流通。
隐私保护计算可以把数据中可见的信息部分和不用看见就可以进行计算的使用价值分离,通过**数据信息(也叫做关闭数据信道),做到“数据可用不可见”,解决数据流通的价值悖论问题。在此基础上,再运用计算合约和区块链,切实管控数据的具体使用目的、方式和次数,做到数据“使用可控可计量”,通过实现数据使用可控保障数据流通安全,这就解决了不敢流通的问题。
数据中心能级提升,艰难但必须
在11月底举行的天府数字经济峰会分论坛上,提升政府治理能力大数据应用技术国家工程研究中心专家委副主任罗建中曾坦言,东数西算的经济价值不能光从IT资源的算力去理解它,单纯只是一堆服务器放在机房里,并不构成这个特定的战略资源,也引领不了未来。
那么,引领路径怎么形成?如何去找到并实现?
他给出的建议是用园区经济的方式来打造知识产业城。具体来说,产业城会有十大功能,包括OT(Operational Technology运营技术)设计**区、软件机器人研发区、知识构件生产区、数据构件生产区、物理和数学建模区、算力算法配置区、开源信息生产加工区、产业互联网平台区、用户沉浸式体验区、数字化产教融合区。
这些功能最终会在算力枢纽上聚焦形成两个新的枢纽——算法枢纽和知识枢纽,并通过对外输出高价值的算法资源和高价值的知识工程产品和服务,实现东西部数字经济的规模化增长,得到万亿级的数字经济,而不仅仅是聚焦在千亿级的算力经济。
对此,电子科技大学人工智能研究院首席科学家、日本工程院院士、欧盟科学院院士任福继也向虎嗅表达了观点认同,下一步要考虑的就是怎么用算法来增加算力的附加价值,把数据加工成有用的东西。不过摆在眼前的困难是,人才几乎没有,这个短板要想办法补。
可以预见的是,今后如何满足不同行业的使用需求,将成为数据中心的硬指标,如何更加具备经济性,也将成为资本、建设及运营方的共同焦点。
要跑赢东数西算这场马拉松,不是一件小事,不是一件容易的事,更不是一蹴而就的事。政府作为组委会要提供的是赛道环境和路线规划的保障,扮演参赛者的企业要积极融入参与,逐渐看到数字化必然趋势的大众也会渐渐提高欢呼助威声。
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