一、综述

1.理解国家算力调度政策的重要性

数字经济与数据要素的核心地位: 中央已将数据要素确立为关键生产要素，并通过政策推动设立了国家数据局来主导数据相关的事务。在Al、大数据和大模型的发展中，数据作为珍贵的资产显得尤为关键。解决东西部经济发展不平衡的策略: 借助新基建的概念，特别是数据中心、AI和大数据的布局，助力西部地区发展数字经济，突破地域限制，利用当地的环境和能源成本优势。

算力调度政策的意义:旨在加快构建一体化的国家算力网络，提升算力资源配置效率，推动数字经济高质量发展。该政策为AI等现代科技提供了硬件支持，是未来数字经济发展的关键环节。

2.国家政策引领算力调度新态势

政策目标: 通过算力调度政策，国家旨在支持人工智能应用大模型的训练需求，保障国内相关领域的应用与发展，并平衡全国的算力负载国际借鉴: 在算力调度技术上，我国借鉴了发达国家如美国的云边端模式，运用数据切片技术优化信息流转，以云计算为核心提高效率。数据局的角色: 国家数据局负责制定相关政策，统筹国家数据资源的利用，推动数字经济的发展，确保政策制定和执行的高效性。3.揭示全国算力调度的技术挑战

算力上网建设的核心是为了应对数据增长的需求，局部地区的负荷压力引发了调度需求。

算力调度涉及全领域数据，传输延迟是技术难点，需要基础设施和数据标准化的突破。

硬件、芯片和系统存在技术挑战，核心技术依赖进口，如显存和GPU生态，对国外专利和关键部件有所限制。

4.分析中国算力调度发展战略

算力调度政策初期的重点在于硬件布局和市场引导，确立国家算力枢纽推进全国范围内的基础网络和数据中心建设。“十四五”期间，算力调度将突出弹性、敏捷和无损传输，国家将指导龙头企业加强服务器基础设施建设，以提高数据处理和传输效率。预计“十五五”期间将继续发展算力调度，国家数据局的建立旨在规划算力调度的未来方向，(各行业纪要加v: teer987)实现东西联动和梯次布局。

5.商业模式与产业展望

算力调度商业模式尚处于探索阶段，目前主要模式为硬件资源租赁，未来可能的增长点包括数据交易、确权和登记。国内外算力调度产业链涵盖了基础设施建设、数据中心建设和运营、云服务及软件应用等多个环节。

未来政策预期: 可能会出现更多关于大模型与算力结合的政策，以及深化数据标准化、交易所整合和异构数据中心的区块链概念

详细介绍

1、阐述一下国家为何推动算力调度，其目的和意义是什么?

首先，自“十四五”规划以来，数字经济已成为国家重点发展的领域，其中数据是最关键的要素。回顾过去几年的政策趋势国家一直在积极推动与数据相关的发展。例如，去年推出的“数据20条”政策，其前身是在2020年4月，国家首次将数据要素定位为与土地劳动力、资本和技术并列的第五大生产要系。这一系列政策的演变直至去年明确提出了激活数据要系潜能的概念。今年3月，国家成立了国家数据局，整合了发改委和国家网信办的数据要系相关业务，进一步凸显了数据要系的重要性。

在全球范围内，各国都在高度重视数据的价值，特别是在人工智能和大数据技术，尤其是大模型技术的推动下，对数据和算力的需求大幅增加美国早早就开始布局数据中心和分布式资源。我国在此基础上追赶并结合国内经济发展不平衡的实际情况，加大对西部地区算力调度和数据中心建设的支持。

特别值得一提的是，尽管西部地区在传统基础设施建设方面面临挑战但数字经济为其带来了新的发展模式。2020年，国家发改委提出了新型基础设施的概念，将包括人工智能、大数据、区块链在内的新技术元素纳入新基建范畴。这为西部地区开辟了新的经济发展路径，特别是在数据中心建设方面，西部地区的内蒙古、西北和贵州等地因适宜的气候和低廉的电费，具有发展数据中心的天然优势。

因此，我们可以看出，在政策推动和地区协调发展的需求驱动下，算力调度和数据中心建设已成为推动国内经济战略调整的关键。这些措施不仅促进了人工智能等先进技术的进步，也为我国经济的均衡增长开启了新道路。这就是推动算力调度的目的和意义所在。未来，我们将根据政策的发展变化以及今年国家数据局的成立，持续关注相关领域的进展。

我之前的论述主要围绕两个核心观点展开。首先，我国在追赶国际科技进步的步伐中，面临东西部经济发展不平衡的挑战。东部沿海地区由于历史和地理优势，经济发展较为成熟和先进，而西部地区则相对滞后。

然而，这种不平衡也为我国提供了改革和创新的动力。在国内层面，推动东西部均衡发展成为了国家政策的重要目标。传统的基础设施建设在西部地区由于各种条件限制，效果有限。为此，2020年国家发改委提出了新型基础设施(新基建)的概念，这是一个关键的转折点。

新基建特别是其中的信息基础设施，为西部地区的发展开启了新的可能性。这一战略转变使得西部地区能够在数据中心等新兴技术领域发挥其独特优势。例如，西部地区的气候条件适宜，电力资源丰富且成本较低这些天然优势使得该地区在数据中心建设上具有无可比拟的竞争优势

通过实施算力调度政策，我们可以看到，国家旨在利用西部地区的这些优势，打破传统的地域发展限制，实现资源的优化配置和全国范围内的协同发展。这不仅有助于提升我国的整体科技实力和数字经济水平，也有助于缩小东西部地区的经济差距，促进社会公平和稳定。

因此，算力调度政策的深远意义和目的不仅在于推动技术创新和产业升级，更在于通过平衡区域发展，实现国家的长期繁荣和稳定。这是一项兼具战略性和前瞻性的举措，对于我国的未来发展具有重大影响。

国家政策塑造算力调度新范式

从产业视角出发，国家在推动算力调度工程的长远目标是构建一种高效的算力体系和应用环境。当前，国家的大政方针主要聚焦于两个层面:

技术层面，以AI芯片为核心，满足人工智能大规模模型训练的需求，确保国内在AI和相关大模型领域的应用与进步。特别是在算力规模快速增长后，要维持算力规模的稳定增长，并实现全国范围内算力资源的均衡分配。

众所周知，算力需求大的地区通常经济发达，但成本也相对较高。因此国家试图通过平衡全国资源的方式，确保算力布局和计算过程都能以最优的成本效益和效率完成。这将算力调度提升为一项新型基础设施，其性能价值和成本效率都需要最大程度优化。这样既能确保任何地方的算力需求都能被快速高效地满足，又能大幅提升国家在新型基础设施建设上的竞争力。

在比较国内外算力发展水平时，我们注意到欧美日韩等国家在算力相关技术，如芯片、CPU和GPU等方面已取得显著优势。特别是在硬件支持层面，以英伟达和英特尔为代表的公司与中国存在较大差距。因此，虽然我们需要借鉴他们的部分实践，但也不能忽视自主研发。例如，在新架构如ARM方面，尽管我们可能进行开发，但最佳适配仍由他人掌控。站在巨人的肩膀上，我们应该追赶，而非盲目超越或替代。同时，中国在AI芯片、A算法以及相关硬件配套等领域具有巨大的本士替代潜力。在这些通用技术上，中国与国外的差距不大，甚至在某些领域处于领先地位

谈及国外的算力调度技术，当前国际上普遍采用云边端一体化架构。美国的主要运营商利用这一架构进行数据流的优化分配和传输，其中移动和电信在云边端平台的实现上表现出色。相比之下，由于欧美国家人口较少、地域广阔，他们的核心调度需求不如国内紧迫，因此在算力调度平台的发展上，中国可能更具优势。

国家数据局参与政策制定的原因在于应对全球数字经济的发展趋势。数据作为一种生产要系，其协同高效管理至关重要。多个政府部门在数据管理上的协作若出现问题，将对国际竞争力产生负面影响。内部而言跨部门沟通和政策制定周期较长，利益诉求复杂，可能导致数据相关工作的进度延误。因此，自2018年起，国家开始逐步布局，将数据工作逐渐集中到新设立的国家大数据局统一管理。经过大约五年的筹备，形成了以国家数据局为统筹核心，负责制定整体数据政策的格局，旨在增强全国在数据等理上的统一性和效率，同时推动相关产业的发展。

3.揭秘全国算力调度的技术挑战

我理解的是，算力网络的建设本质上是为了适应数据要系的增长需求这需要国家数据局的参与作为基础支撑。随着数据的重要性日益提升其需求和规模的扩大，算力调度的需求应运而生。只有当数据要系规模扩张到某些地区难以承受的程度时，算力调度的需求才会明显显现。

在讨论政策中的算力调度时，我们主要涉及哪些类型的算力呢?是否包括超算、人工智能算力和通用算力?

实际上，算力调度涵盖了所有类型，因为不同行业的数据量差异巨大。如果仅针对单一行业进行调度，既不现实，也不需要国家层面的引导。当前的算力调度政策和东数西算概念，目标是面向全部数据

那么,算力调度在技术上面临哪些难点?

从技术角度分析，最大的挑战在于传输。调度过程中产生的传输时间会随距离增加而带来更高的延迟。算力调度涉及众多细分领域，从基础设施层面来看，光纤光缆技术的突破至关重要。数据的速率、打包、格式和规范在传输过程中的差异也会构成挑战。此外，网络环境的传输效率和核心网络技术也是吸待解决的问题。硬件层面，如光交换机性能的提升，以及芯片层面，如GPU计算架构的效率改进、重复计算问题、能耗成本等问题，都是我们需要克服的技术难题。

在系统层面，从单机多卡训练到多机多卡训练，实现大规模算力集群间的调度，是软件层面的一个关健技术突破点。尽管我们在硬件、软件和芯片方面面临技术难题，但我们的核心技术仍受制于国外。国外的优势不仅体现在管理或算法上，更在于专利和关键部件，例如显存主要依赖韩国进口，GPU则依赖于英伟达的生态系统。因此，在建设算力调度的数据中心时，我们面临制约。

政策为算力调度设定了时间节点和要求。然而，对于全国性工程的具体推进节奏，由于其敏感性，可能无法详细透露。确切的时间节点可能仍属于保密级别，我们并未接触到。我只能

根据我所了解的情况，大致介绍目前的现状。

4.中国算力调度发展战略解析算力调度政策的重要起点可以追溯到2020年，随着“东数西算”计划的持续推进。在这个阶段，我国已基本建成了一批大型的算力中心或算力枢纽，如内蒙古、甘肃、贵州等地，共计约7个国家级算力枢纽已在国家和地方层面确立，包括省会城市和其他主要城市节点。

在“十四五”规划期间，国家进一步要求大幅降低各算力节点之间的延迟，并在网络覆盖方面取得了显著提升。特别是在“十四五”中期，全国范围内实现了普及服务，确保基础网络和光纤光缆接入每一个门户包括青海、甘肃等国家级自然保护区的行政村，无论是否存在游牧民族聚居。截至2021年，这一普及服务目标已经达成。

确定地域算力枢纽后，下一步是全面升级国家网络基础设施。“十四五期间，目标还包括深化5G基站和光纤光缆的千兆和万兆网络铺设，以满足相关的时延指标和数据量标准。近期，国家已强制要求包括苹果.腾讯和华为在内的行业领军企业，将部分或大量服务器迁至贵州贵安新区。这种政策引导的迁移标志着算力调度效果开始显现。

预计到2025年年底，我们将看到基础设施硬件布局和应用效果的显著提升。

进入“十五五”期间，算力调度将继续成为焦点议题。新成立的国家数据局正是为应对这些挑战，预期在“十五五”期间将发布新的指导原则和目标。据目前了解，未来的布局可能遵循东西联动、梯次布局的模式核心算力节点将在贵州、甘肃、宁夏、内蒙等地形成四大联动区域对应京津冀、长三角、粤港澳和成渝四大经济圈的梯次布局。

例如，京津翼的数据中心将与河北、辽宁的数据中心协同工作;河南的数据中心可能被划归内蒙古管理:陕西、山西的数据中心则可能与甘肃和成渝地区的其他经济圈合作。省级及其周边大中型城市的枢纽节点将通过边缘型小型数据中心的需求导向布局实现集中布局。

在国家计划下，“十四五”期间算力调度的重点在于弹性和敏捷性，特别是在无人驾驶等应用场景中的快速响应和传输带宽的灵活性。而后续

的目标将转向无损和感知，即在实现快速传输和接入能力后，确保数据传输过程中无丢包，并能智能化判断传输数据的类型。

最终愿景是实现可视化的算力调度，即将计算与网络相结合的过程自动化，根据用户需求分配适当的算力节点。应用、算力和网络三者的关系将通过可视化建模，形成高效的映射关系。用户可以在智能化环境和特定需求下进行高效的资源匹配，从而优化资源利用，避免资源浪费

当前，算力调度的投资规模庞大，商业模式上主要由国家主导投资，因其工作量巨大，不宜完全市场化。目前，算力调度的商业模型仍以国家投资为主，私企投入相对有限。然而，参与建设数据中心和算力节点的企业可以通过政府采购机制参与硬件设施销售，以及提供后续的软件平台或中台服务，这使得这些企业具备了一定的盈利能力。总体来看，尽管整体商业模式尚未完善，但参与算力调度的企业当前收益仍然可观

5.商业模式与产业展望

当前，从国家层面和行业整体来看，商业模式相对单一。主要的运营模式是通过三维调度进行收费，根据调度的费用和数据量来定价，即根据用户使用硬件资源的情况收取费用。这种商业模式相当于出租硬件资源。尽管行业规模在增长，但尚未达到爆炸性增长的程度，因此除了硬件出租，其他商业模式还在探索阶段，尚未形成明确的模式。有些公司甚至提供服务器和数据出租之外的服务，包括算力调度平台的运维运营，因为平台的数据被视为宝贵的资产。基于这些数据，未来可能发展出数据交易、确权、登记等新领域，形成新的盈利点。

如果未来行业规模实现预期的爆炸性增长，特别是在大模型等领域供不应求的情况下，每个算力调度中心都可能产生大量的数据需求。在这种情况下，它们可以像运营商一样，通过提供基础调度服务实现盈利，例如提高服务价格。类似于政府和企业使用运营商专网的价格远高于面向消费者C端互联网服务。如果三维调度平台效率高、性能好，就能吸引优质客户并收取更高的价格。目前最看好的两个发展方向是基于数据的登记确权交易和对现有硬件算力的租赁运营

对于算力调度产业的参与者来说，产业链涵盖了上游、中游和下游三个部分。上游主要包括基础设施建设和设备供应，如主干网络、光缆、电力系统、光模块、服务器温控设备等。中游涉及数据中心建设、运营以及云服务业务，其中算力分为数据中心建设和服务建设两部分。此外，中游还包括应用层面的服务，如云计算、大数据服务、人工智能、物联网和5G。下游则关注算力的具体应用场景，涵盖产业奥、工业百联网.智慧城市、金融科技、智能制造、高端装备、智能驾驶、数据政务和医疗安防等领域。

预计明年的政策趋势将更加关注与算力相关的政策，特别是大模型结合算力的政策。政策重点将包括数据认证确权、打包标准化交易。挑战在于需要足够的政策支持以推动这些技术的发展。预计政策层面会出现统的标准化文件，可能以白皮书或国家红头文件的形式发布，每个行业都将制定关于数据标准化的行业标准。未来可能会推动全国各地的数据交易所和数据登记所不断整合，确保数据调度完成后，数据不仅限于企业内部使用，还能进行数据交易。在技术层面，预计会在人工智能和区块链等领域出台更多关于调度和算力的政策。由于当前算力枢纽节点之间的数据调度可被视为符合区块链概念的异构数据中心，因此这两者可能存在关联。此外，针对AI人工智能的大模型等方面的政策将会得到引导，并可能为周边产业，如芯片设计和工艺等带来积极影响