日前，工信部表示即将出台指导算力基础设施高质量发展政策文件，加大高性能智算供给，引起了业界广泛关注。所谓算力，是指计算机设备或计算/数据中心处理信息的能力，也是计算机硬件和软件配合共同执行某种计算需求的能力。数据、算法、算力共同构成了承载新技术变革的三大基本要素。

当前，我国算力总规模居全球第二，保持30%左右的年增长率，算力产业创新和应用能力也有诸多亮点。当然，在推动算力高质量发展方面，仍有大量工作需要做。我们认为，以优化算力治理为切入点，需考虑几方面问题。

首先，虽然受美国《芯片法案》影响，使得我们算力质量“上限”受到约束，但我国的整体算力资源确实已与美国相抗衡。然而，算力要落到产业层面，还需从基础研发到应用路径的持续优化。以AI为例，据斯坦福大学发布的“2023人工智能指数（AI Index）报告”，我国发表了全球近30%的AI学术论文，但引用率仍不及美国；2022年美国产生了16个重要的AI系统，中国只有3个；美国和中国在AI投资领域的总额分居前两位，但美国是中国的3倍；OpenAI发布的GPT-4在120层中总共包含了1.8万亿参数，而国内的“百模大战”则多数训练能力与基础有限。因此，加快与发挥算力价值相关的基础研究和关键技术创新，仍是绕不开的核心挑战。

其次，算力资源建设还需加强协同与互联。虽然我国已经大量布局各类数据中心等基础设施，但其有效协同还面临体制机制障碍，许多超算、智算中心的算力利用效率不高。有研究发现，我国的算力调度和使用仍主要基于单一服务商，面对“东数西算”、大模型计算等场景下算力的互联互通还存在诸多挑战。事实上，算力发展只有从“粗放式”转化为“精细化”，实现架构互通、高速互联，才能提升算力综合利用水平。因此，需要进一步统筹优化算力布局，加强区域互补、协同联动发展。

再次，实现算力的绿色、低碳发展也是重要着眼点。对此，在各类算力基础设施的建设与发展过程中，需处理好四方面关系。第一，性能效率。在面向多方面的需求时，如何最大程度、最安全、最高效地发挥算力服务效率。第二，能耗管理。算力重点服务的产业数字化转型，本质上是高能耗的经济模式，各类数据中心在内的算力设施，也面临不同类型能耗的有效管理难题，所以要提高综合能效比，使单位能耗获得更多的收益。第三，环境影响。要综合考量算力设施在碳排放、能源、可持续等方面的环境影响，可能需要更专业、更系统的评估。第四，经济价值。在算力设施建设中，还需权衡碳排放等绿色目标，与经济贡献度之间的关系，实现绿色发展和经济价值的有效权衡。

最后，算力资源的高质量发展也离不开配套基础设施完善。例如，要将算力转换为现实生产力，还需数据基础设施的支撑，否则也是“巧妇难为无米之炊”。新形势下，数据已经可能从零散的资源逐渐成为要素，在算力的“加持下”进入经济增长中。但还需要有完备的数据采集、应用、处理、存储产业链来支撑数据要素化，也需要实现数据资产的可计量、价值评估、进入财务报表，还需数据交易机制与设施的创新探索。再如，算力应与广义“新基建”有效融合，一是传统基础设施的数字化改造。大数据加新技术在经济基础设施建设方面大有可为。据测算，交通网络的智能化改造可以让通行效率提升15%~30%。二是新型基础设施的优化配置。包括以技术创新为驱动，以信息网络为基础，提供数字转型、智能升级、融合创新等方面基础性、公共性服务的物质工程设施。算力设施既是“新基建”的核心，也是其他基础设施的引领。三是“元宇宙”环境下的新布局。当前热议的元宇宙确实存在诸多泡沫与炒作，但也意味着当数字化虚拟空间逐渐容纳更多的人类活动，相应的基础设施建设则变得更加重要，且与现有基础设施发展既有联系，又有差异。

总之，当数字化智能化逐渐来临，算力将成为大国竞争的核心“能源”，只有在高质量发展中使其从“原油”升级为“石油产品”，才能夯实持续创新的基础驱动力。