阿里云、华为云们的算力革命 | 互联网的一些事-尊龙人生就是博

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随着人工智能、云计算、物联网、自动驾驶、大数据等前端科技的不断延伸和发展，作为数字经济底座的算力资源，正日渐发展成为衡量国家生产力的新晋指标。据中国信息通信研究院测算，截至2021年底，中国算力核心产业规模超过1.5万亿元，关联产业规模超过8万亿元。其中，云计算市场规模超过3000亿元，互联网数据中心（服务器）市场规模超过1500亿元，ai 核心产业规模超过4000亿元。

据工信部在中国首届算力大会上披露的数据显示，国内算力产业近五年平均增速超过30%，算力规模超过150eflops（每秒15000京次浮点运算次数），排名全球第二，第一是美国。实际上作为国内算力建设的重要参与方，包括、腾讯云、百度云、浪潮云等在内的各路云巨头，早已经围绕算力市场展开了竞赛。

云巨头开启算力竞赛

作为云计算产业的底层核心基础设施，数据中心也是云计算厂商布局的重要抓手。近年来伴随着数字新基建浪潮的来临，云、腾讯云、百度智能云和云等厂商都相继宣布，数据中心建设将成为今后数年的重点投资领域。

早在2020年各云巨头对外公布的数据中心投资计划中，阿里宣布未来三年再投2000亿元，用于云操作系统、服务器、芯片、网络等重大核心技术研究和面向未来的数据中心建设；同一时期，腾讯也宣布未来五年再投入5000亿元，用于云计算、超算中心、人工智能、网络安全、量子计算和物联网系统等方面；百度计划未来十年将继续加大在人工智能、芯片、云计算、数据中心等新基建领域的投入，并预计到2030年，百度智能云服务器台数将超过500万台。

除了bat之外包括华为、中国移动等在内的ict、通讯运营商等企业，也纷纷参与到数据中心的建设中来。比如，华为云已经先后在乌兰察布、苏州、廊坊、贵安等地，建立了多个数据枢纽中心，这些地方也有中国移动、联通等通讯运营商企业的身影。

除了国内之外，巨头的云数据中心还广泛分布于全世界各地。比如，目前阿里云的全球云数据中心已经有数百个，基本覆盖超过200多个国家；腾讯云、华为云也分别在各自的海外市场如东南亚、北美、欧洲、中东等地修建本地数据中心……不难发现，在多重因素推动下一场云巨头的算力竞赛已经拉开了帷幕。

从产业发展现状来看，最近十年行业算力的增长，严重滞后于数据的增长的局面亟待改变。半个世纪之前，人类第一次将阿波罗11号飞船送上太空时所搭载的电脑，cpu主频只有0.043mhz，今天一部智能机的主频都在2500mhz，是五十年前的5万倍，如今在物联网的作用下，数以千亿计的联网设备叠加复杂的场景正在引发产业数据大爆炸。在此背景下，算力滞后的问题将变得愈加尖锐，因此云巨头投身算力基础设施建设无非是未雨绸缪，为其接下来的云服务、ai等数据应用做铺垫。

从政策方面来看，国家关于数字新基建的政策不断出台，正在推动数字基建进入全新的发展阶段。近年来国家陆续推出了包括“东数西算”等在内的一系列数字新基建建设计划，大力推动国家算力网络的建设，为算力基础设施的建设提供了外部助力。

从算力产业本身的产业链情况来看，它具有规模大、技术密集、覆盖范围广等特点，成为当下国内经济转型背景下重要的推动型产业。如今，小到芯片、手机、pc，大到汽车、互联网、超算中心、区块链、超级计算机、元宇宙等产业，都离不开算力的加持。据中国信通院预计，每1元的算力投入，可以带动3-4元的gdp经济产出。

据预计，今年国家将开工25个国家数据中心项目，带动各方面投资将在1900亿元，预计在“十四五”期间该项投资还将以年均20%的增速增长，累计带动投资达到3万亿元。总之，基于种种有利因素，各路云巨头纷纷按下算力竞赛加速键。

安全、低碳成竞逐方向

不过，随着数据中心等基础设施的逐步扩大，其面临的挑战也越发显著。此前，阿里云因发现阿帕奇log4j2组件安全漏洞，未及时告知工信部而被罚暂停合作6个月，此事曾一度引发外界对于算力安全的关注；另外，数据中心高功耗的行业特性，使其一直面临越来越多的低碳环保质疑。不难看出，在数据大规模上云、低碳经济加速推行的大背景下，低碳、安全等因素日益成为影响算力行业发展的重要因素。

一方面，各个巨头都在围绕着云安全、算力安全做布局，以较强的产品安全设计来获取用户对品牌的信赖。

比如，腾讯云为了推动安全算力落地，推出了自研的基于安全算力的算法，以及全局威胁检测与全网全出口拦截的防御尊龙人生就是博的解决方案—腾讯天幕；阿里云也推出了阿里云原生安全soc，由此构建起了一个实时识别、分析、预警安全威胁的统一安全管理系统，通过防篡改、防勒索、防病毒、镜像安全扫描等安全能力，实现从检测扫描、响应、溯源的自动化安全运营闭环，保护云上资产和本地服务器安全；华为云则围绕云安全提出了“正向建、反向查、云边端网一体防御”的云安全理念，并在今年提出了全新的hisec3.0安全尊龙人生就是博的解决方案，该方案具有“全流程安全可信、全智能威胁分析、全云网边端协同、全新安全云服务”的特征。

另一方面，基于降低能耗实现低碳运营的考虑，降低功耗成了各个云巨头推动产业发展的核心指向。

以电能利用效率（pue）的指标来看，目前国内的头部云服务巨头，阿里云、腾讯云、百度云均已满足国家标准。按照国家规定来算，2021年底新建数据中心电能利用效率要达到1.35以下，2023年要达到1.3以下，寒冷地区达到1.25以下。而截止2021年，百度云、阿里云、腾讯云等的电能利用效率，均已经达到了1.3的指标，最低值甚至可以达到1.06，已经远远超越现行国家标准了。

总的来看，未来随着技术的发展和碳中和的推进，围绕安全、低碳等要素的新算力中心建设将会是核心指标，并将成为云巨头未来在算力市场竞争的关键点。

服务器、芯片成关键强化环节

作为数据中心中的重要组成部分，服务器中的cpu、gpu决定了服务器的算力。据信通院数据显示，服务器在数据中心中的硬件成本占到了70%左右，而芯片成本则占据服务器成本的绝大部分。根据idc的研究数据显示，cpu（中央处理器）、gpu（图像处理器）、dram（动态随机存取处理器）三个模块中的芯片成本在基础型服务器中占比约30%，在更高性能的服务器中占比高达50%-80%。正因为如此，服务器、芯片逐渐成了巨头们选择重点强化的领域。

一方面，巨头纷纷通过自研来提升自身服务器产品的性价比，优化其产品体验。目前，阿里云的五大超级数据中心已经部署了其自研架构的神龙云服务器，并应用了阿里巴巴自研的ai芯片含光800。此外，阿里巴巴旗下平头哥半导体有限公司于2021年10月发布了首颗arm服务器芯片倚天710，也已经在阿里云数据中心部署使用。

与此同时，腾讯云面向云计算数据中心场景发布了星星海自研服务器，并分别发布了ai推理芯片“紫霄”、视频转码芯片“沧海”和智能网卡芯片“玄灵”等三款自研芯片，并已经取得进展。百度的昆仑芯片一代、二代，也都已经应用于自己的人工智能算力中心之中了；在研发方面一向用心的华为，也发布了自己的鲲鹏处理器，适用于自己的taishan服务器。

据公开数据来看，这些新推出的芯片、服务器均实现了稳步的降本增效。总之，通过推动自研服务器、芯片，目前国产云巨头们都已经开始在降功耗、降成本、提升用户体验方面，迈出了重要一步。

另一方面，在数据大爆发的背景下，各大巨头纷纷转向以arm、fpga、asic等为核心的低功耗计算架构，避免对单一架构的过度依赖。

过去数十年，全球算力基本上是cpu一家独大，然而近年来随着半导体工艺制程逼近极限，cpu算力愈加陷入瓶颈。随着人工智能时代的到来，具有更低成本更高效率的gpu，逐渐成为了首选。不过，从行业来看，gpu并不是唯一选择，但它代表了大数据、云服务时代，厂商对于高效、低功耗、低成本的专用芯片的追求。在外部场景日益复杂的背景下，非x86的算力架构百花齐放，日益承担起更大算力场景的“重任”。

以fpga和asic两个专业芯片来说，它们没有传统cpu的指令集，无需共享内存，而是直接以流水线的方式处理数据，不仅速度快而且功耗低的惊人，当然代价是它仅用于特定目的，基本只能走定制或者半定制路线。

但在大数据算力场景之中，广泛的数据处理需求与追求效率的“kpi”使其专业价值更被看重，大量的厂商研发、使用这些专用芯片就证明了这一点。比如，如今在自家一半以上的数据中心的服务器中，使用了fpga加速卡；谷歌更是基于asic架构，开发了专用于加速神经网络计算的tpu芯片，亚马逊、ibm等业界大佬也都纷纷跟进。

从长远来看，异构、安全、绿色、集约化等特征，将成为未来算力发展的核心指标，也将是各路巨头强化自身实力所要补足的核心环节。

算力革命下的新机遇与新挑战

如前文所述，作为支持数字经济以及智能化的核心基座，以数字新基建为代表的算力革命，正在催生出前所未有的新机遇，同时也将带来一些不可避免的现实挑战。

从机遇来说，目前国内四大云巨头虽然目标不同、生态不同，但都在以推动算力投资为抓手打开自己的新边界。

以腾讯和华为为例，腾讯正在通过算力基础设施投资，为其推动空间从平面向立体、实景网络与虚拟网络的数字孪生、三维视觉网络提供算力支持，加速一体化的数字技术与真实世界融合的全真互联网时代的到来；身为ict通讯技术大佬的华为则聚焦数字基建，推动全光终端（全场景）、全光锚点（就近接入）、全光网关（无缝衔接）、全光调度（低时延）的全链条算力联通，努力做数字基建的“摆渡人”。

不过，目前国内搭建算力网络也依旧面临诸多挑战，其具体体现在以下2个方面：一是网络方面仍面临较多的问题，如实时性缺乏保障、宽带太小，互联互通不足等；二是算力产业链“关键环节”的国产化依旧比较低，包括服务器整机、操作系统、算力数据库等领域，依旧较多受外部因素制约。

网络方面以宝钢为例，其内部提到的云化问题就包括：存在大量非云化设备、协议不开放、工业连接不丰富、多网并存网络安全无法保障等，就很直观地体现了当下算力网络发展应用所面临的窘境。另外，诸如实时性差，对于产业数字化带来的挑战也很大。比如，生产中因为网络慢了一秒，就有可能导致整个生产的连续性遭到破坏，进而引发大规模返工造成企业巨大亏损。

国产化方面，目前服务器、操作系统以及数据库等关键环节，仍然为国外巨头所垄断。近年来国内巨头虽然都在研究自己的服务器和专属芯片，但业内人士认为互联网“造芯”（多为满足自用），很难从根本上解决国内服务器依赖芯片进口的现状。

因此从长远来看，要想保持国内算力网络建设的持续健康发展，还需要继续加大力度补齐短板，通过产学研并举掌握核心技术，在高端芯片、核心算法等关键领域取得突破，才有望在未来实现国内算力网络资源的自主可控，进而避免算力网络陷入被“卡脖子”的风险之中。

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