算力|在算力“沃土”上，种植互联网下一个奇迹十年数据中心|下一个奇迹|种植|十

十年前，英国《经济学人》曾用工业用电量为主要指标来评估国家的GDP，而在今天的全球数字化趋势下，互联网江湖中则通用的是一个全新的指标——算力。
如今，全社会将“新基建”作为应对困境、寻求新机的主轴，自然更离不开算力这种如同“水电煤”的基础支撑。
在诸多行业当中，互联网对算力的渴求更加迫切。占据全球市值榜单头部的苹果、亚马逊、Facebook、BAT等互联网巨头，也是服务器采购榜单的头号“金主”。
作为算力集群的数据中心，也以数据流转枢纽和业务承载平台的角色，成为互联网行业必不可少的基础设施。许多企业甚至不惜大力投入自建自研数据中心。
当前互联网产业到底需要怎样的算力？又该如何提升数据中心的价值效率？带着这一系列问题，我们来重新审视习以为常的互联网世界。

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互联网进化所需的计算原力
从一个相对长的产业周期来观察，会发现今天的中国互联网行业正处在进入下一个历史时期的关键节点。
一方面，中国网民规模已超9亿，加上在支付、电商、服务、内容等领域的不断渗透，互联网行业的地位变得举足轻重，这一基本盘既是移动互联网企业奇迹的成就者，也对现有的互联网数据体系提出了空前的挑战。
同时，互联网作为更先进的生产力代表，对其他产业链、价值链进行优化改造的潜能，让许多互联网巨头都开始切入产业赛道，从C端消费互联网向B端的产业互联网迁移。
这两个趋势，让作为核心资源优势的算力问题摆到了台前。

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之所以这么说，是因为上述变革都需要充沛算力提供基础保障。
首先，智能化已经在互联网产品中进入大规模应用阶段，成为必不可少的竞争要素。而人工智能所需要的计算量一直在高速增长，2018年推出的GPT 模型是 1.17 亿个参数，到今年的GPT-3 参数已经高达 1750 亿个，两年时间增长了1000倍。这就直接导致训练所需要的算力呈指数级增长。
其次，疫情推动互联网提速进入各个行业，许多应用开始不断向多种设备、终端上落地。多样化场景直接产生了庞大的异构数据，也给算力资源的释放带来了很多麻烦，软件工程人员需要在很多不同架构的计算硬件上进行开发，直接减低了工作效率。
除了性能和效率之外，万物智能还需要考虑AI算力的可持续性，不断探寻绿色环保、降低功耗的方法来进行智能计算。不仅需要在算法层面不断提升，针对数据中心服务器设施也需要向绿色部署发展，进而实现人与自然共生的计算普惠。
那么，这样“多面手”的算力到底从何而来呢？
算力通衢之一：数据中心，数据洪流的生命大坝
流量就是金钱，谁的数据中心规模更庞大，掌握的流量就越多，商业价值也就更能得以彰显。对于视流量为生命的互联网企业来说，将数据中心作为未来发展的基础战略进行关注，并不为过。
谷歌每年投入到数据中心建设的费用高达数亿美元，Facebook也纷纷在世界各地建设新的数据中心。中国互联网行业服务器的规模约占全国服务器整体规模的40%以上。

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【 算力|在算力“沃土”上，种植互联网下一个奇迹十年】但挑战也相应产生，大型互联网公司不断扩大的业务规模，大量的建设和研发成本投入，会进一步摊薄净利润，在当下经济环境中增加不确定风险。而其它类型的互联网公司，所处的ICT基础设施建设阶段不同， IDC建设及云化步伐处在不同阶段，设备利用率还有较大提升空间。
加上多源异构数据流量的存储、推理、训练、迭代等等，受制于非常多的条件。比如训练集群的性能，框架对算法的优化程度，部署环境的实际效果等等，决定了AI在落地数据中心时，成为了一个需要系统化工程来保证整体阈值的项目。
算力通衢之二：云端算力，中小企业的创新之钥
互联网业务的发展速度异常之快，而自建IDC任务重、周期长，这种速度差让云成为许多中小型互联网企业推动业务创新的最佳选择。他们逐渐摒弃传统EDC（企业自用数据中心），拥抱随用随取、按需付费的公有云。因此，选择的IDC服务商是否具有抵抗数据井喷、运维管理能力等基础设施，也就至关重要了。
云边端多场景的智能化，意味着将出现更加复杂的数据调用需求，这就给传统数据库带来存储和处理压力，这些数据在结构、存储方式、存储形式上都不一样，这就需要分布式系统来保障局部的应用性，提高数据存储和调用效率。