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盘活数据价值,云计算迎接新生态
2023-12-06 18:23:44 来源:网络 作者:【
关键词:数据要素 算力 云计算 何宝宏
 
2023年,数据与算力如春潮般涌动,成为推动信息时代发展的核心动力。这一年,数据计算迎来大爆发,适应、突破、再出发,数据要素与云计算也紧跟时代发展的步伐,携手引领信息技术的潮流,描绘行业未来发展的图景。

  2023年,数据与算力如春潮般涌动,成为推动信息时代发展的核心动力。这一年,数据计算迎来大爆发,适应、突破、再出发,数据要素与云计算也紧跟时代发展的步伐,携手引领信息技术的潮流,描绘行业未来发展的图景。

  “回顾2023年,今年是充满科技创新和变革的一年,产业各界都取得了令人瞩目的成果,为数据要素与云计算产业发展带来了新的可能性与机遇。”何宝宏介绍道。

  就数据要素来看,2023年,国家数据局揭牌成立,有助于统筹推进国家层面的数据资源整合共享和开发利用,加快推动数据基础制度的建立和落地;财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》,肯定了数据资源可具有资产属性,可作为报表意义上的“资产”,企业数据的市场价值与业务贡献将在财务报表中得以“显性化”。

  就云计算市场来看,2023年生成式人工智能(AIGC)取得突破性发展,国内外云服务商纷纷推出千亿参数级别的大模型。大模型的发展加速了云计算服务向大模型时代的迁移,基于大模型的MaaS(Model as a service)将成为云计算未来的一个主流商业模式,各大云厂商企图借力大模型,建立云市场新生态。

  各显四大趋势,数据与计算奔赴智能化

  2023年,以ChatGPT等为代表的AIGC技术应用火遍全球,大模型使人工智能技术发生深刻变革。何宝宏介绍,大模型时代的到来,一方面加大了企业对大规模、高质量、多样化数据集的需求,驱动稀缺数据或行业数据开放流通;另一方面,大模型也加快了各行各业的数字化和智能化升级进程。

  具体来看,数据要素呈现出四大发展趋势。一是数据要素供给水平持续提升。2023年下半年,高质量、多模态的开源数据语料库不断涌现,助力打造优秀的通用预训练大模型。另外,众多机构和组织也开始建设面向人工智能训练的数据生态,加快高质量数据的供需对接。二是数据基础设施不断完善。各地加快算力设施建设,部分政策也支持高水平的智能算力使用,将为数据提供更高效敏捷的处理能力。三是数据安全与治理将不断强化。企业逐渐借助隐私保护、加密等技术来确保数据全生命周期的可信性和安全性,同时为提升模型质量,企业更加重视数据管理与数据治理。四是数据应用趋向智能化发展。众多企业正逐步借助人工智能大模型的内容生成、智能分析等能力,优化设计、生产、销售和风控等流程,更好推动企业数字化与智能化升级。

  作为计算领域的重要代表,云计算在历经十余年发展后,也逐步进入发展的“深水区”。谈及2023年云计算的发展,何宝宏认为云计算在政策、市场、技术、应用四个方面取得重要突破。

  云计算政策持续向好,企业数字化转型加快。党中央、国务院高度重视以云计算为代表的新一代信息技术产业发展。2015年,国务院出台《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》,2018年起,工信部印发了《云计算发展三年行动计划》、《推动企业上云实施指南》、《中小企业数字化赋能专项行动方案》等,鼓励云计算与大数据、人工智能、5G等新兴技术的融合,推动传统企业数字化转型。“十四五”规划还将云计算列为数字经济重点产业,强调“上云用数赋智”,推动企业上云、上平台,降低技术和资金壁垒,加快企业数字化转型。

  云计算市场保持高速增长,抗风险能力提高。据统计,2022年我国云计算市场规模达到4550亿元,与10年前相比增长近27倍,同比2021年增长40.91%。相比于全球19%的增速,我国云计算市场仍处于快速发展期,在大经济颓势下依旧保持较高的抗风险能力,预计2025年我国云计算整体市场规模将突破万亿元。不仅如此,云计算在企业数字化转型过程中扮演着越来越重要的角色,预计短期内企业将继续加大基础设施投入,市场需求依然保持旺盛。

  云计算关键技术持续创新,适应多场景需要。2023年云计算骨干企业在大规模并发处理、海量数据存储等关键核心技术和容器、微服务等新兴领域不断取得突破,部分指标已达到国际先进水平,有效满足了亿级用户并发场景下各类复杂应用的需求。例如,阿里云已具备毫秒级响应、EB级存储空间、单集群1万台规模等能力。在OpenStack、Docker等主流开源社区,我国产业力量发挥着越来越重要的作用,华为、腾讯成为OpenStack顶级会员。云服务商还面向人工智能应用构建开放平台,推出区块链即服务等业态,培育形成了诸多新模式。

  云计算应用范畴不断拓展,融合应用日益丰富。当前,云计算应用正从互联网行业向制造、政务、金融、交通、能源等更多行业融合渗透。在制造领域,多地深入推进工业云发展,作为推动两化深度融合、发展工业互联网的关键抓手;在政务领域,全国超九成省级行政区和七成地市级行政区均已建成或正在建设政务云平台;在金融领域,金融机构纷纷将面向互联网场景的系统加快迁移至云平台,降低信息化建设成本,提高业务创新效率。

  深耕行业发展,厚植数据创新沃土

  “来自于支撑国家部委制定相关政策的工作积累以及多年来面向数据技术、数据应用相关产业服务的实践经验,信通院每年都在迭代对于‘数据要素’的认识和判断。”何宝宏讲道。

  2023年9月,信通院举办了2023数据要素发展大会,会上发布了新一年的《数据要素白皮书》,分享了信通院对于数据要素概念和价值作用的再认识。同时,围绕公共数据、企业数据、个人数据还有数据流通技术与基础设施等细分领域,信通院还发布了《公共数据授权运营八大趋势》《金融机构外部数据管理实践白皮书(2023)》《隐私工程白皮书》《可信数据流通网络(TDN)白皮书》等一系列研究成果,并分别建立了针对性的“研究-咨询-评估评测”体系化服务能力。

  何宝宏介绍,过去一年,信通院云大所在云计算等相关领域都取得了丰硕成果。

  在政府支撑方面,信通院支撑工信部撰写《企业上云用云实施指南》,旨在加快云计算产业创新发展,指导和促进企业运用云计算技术进行数字化、网络化、智能化转型升级。

  在标准推进方面,信通院联合中国通信标准化协会已累计制定云计算相关行业标准近200项,团体标准60余项,共发布标准近90项。基于前序研究基础,积极探索研究成果的国际转化,今年10月在国际电信联盟(ITU)第13研究组召开的全会上成功立项了服务器无感知(Serverless)、云网方向的国际标准,有效提升国际影响力。

  在产业生态方面,积极搭建产学研用沟通桥梁,信通院召开第十届可信云大会,有效促进云计算知识共享,推动云技术的演进与落地。同时,院内多位专家为云计算发展建言献策,输出众多对于云计算产业规模、发展态势、演进方向等方面的研究洞察与观点。

  机遇挑战并存,各方如何各显神通

  当前,数据要素的重要性得到广泛肯定,但数据要素价值如何界定、数据要素价值如何深挖还有待探讨。何宝宏认为,目前数据要素还存在4个方面的挑战。

  首先,数据的独特属性与传统产权制度不适配,理论、法律和产业上尚未形成权属界定共识。目前行业虽然提出了“三权分置”的探索方向,但仍需分场景、分行业细化实施。对此,可鼓励运用制度或技术手段开展数据确权登记,来探索数据权利声明、认定的方案。

  其二,数据的价值/价格还没有相对标准的衡量尺度,传统的估值定价方法很难完全适用。对此,行业仍要研究数据估值理论,选取典型场景搭建估值模型,通过开展试点,培育专业机构,在实践中摸索估值、定价、资产入表的方案。未来还可探索科学的定价监测模型,建立价格监管制度。

  其三,数据流通的准入、监管没有清晰的法律界定,配套激励和保护规则不完善,市场主体顾虑较多、动力不足。对此,信通院正倡导建立容错免责机制,明确划定监管红线,运用各种手段激发政府和企业去开放、共享、交易数据的热情,以及推动多层次的市场规则体系建设。

  最后,数据安全流通技术尚未成熟,例如隐私计算技术面临性能、信任、互通等落地难题。行业亟需推动前沿技术持续攻关以及强化技术应用的市场认知,完善技术合规监管体系,促进新技术的广泛应用。

  具体到云计算领域,何宝宏表示,近年来,我国云计算创新发展虽然取得阶段性进展,但与美国等发达国家仍存在差距。

  在产业规模上,我国云计算市场规模约占全球的15%,相较于美国的50%仍有提升空间;在产业应用上,美国企业上云率高达85%,当前我国企业上云率仅为30%;在技术创新上,美国开源技术成为云计算各领域实施标准,我国在云计算核心技术始终处于跟随创新;在国际市场上,美国三巨头亚马逊云、微软云和谷歌云占据全球云计算市场排名前三位,我国企业最高列第四位,仍有提升空间;在智能算力领域,当前我国仍缺少统一的GPU开发生态,兼容并行计算平台(CUDA)在短期内仍然为最有效的发展路径。

  “面对当前的挑战与问题,产业各界应提前做好布局,积极应对。”何宝宏介绍,当前行业应从以下四个方面进行布局。

  一是我国是唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家,随着各行业数字化转型进程加快,应提升上云用云意识,释放更多市场潜力。

  二是我国拥有包括基础软硬件、IaaS、PaaS、SaaS等在内的多个云计算产业链关键环节,能够提供稳定的供应链。接下来,应注重推进产业链创新协同发展,提升我国云计算在全球的竞争力和影响力。

  三加大对智能芯片知识产权的核心自研力度,打造性能优、价格低的国产化“智算芯”,增强我国智算领域的产业链整合能力。

  四是进一步提升我国智算产业的应用场景、推广模式与评估方法,制定多维度、全面客观的智算性能评估标准,同时拓展“云+大模型”、“云+元宇宙”等多种模式,使中小企业能够以更低成本获取智能算力,从而加速智算产业落地。

      

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