吴军：中国企业如何抓住“算力”机遇？

　　吴军前Google高级资深研究员、原腾讯副总裁、计算机科学家
　　近日，书籍《浪潮之巅》作者吴军博士在一次对话节目中，完整分享了他对算力的看法，他对算力的概念、演进趋势、未来发展方向及其对经济发展的影响，做了较为完整的梳理。
　　其中，吴军提到了在算力竞争中，中国算力产业应该做的三件事：一是建设基础设施规模；二是提升算力效率；三是在基础设施上，提供足够的开发能力。“把算力正式用起来，要把这些事做完了以后，算力才真正能够惠及到企业和个人。”
　　以下为对话全文（有删减）：
　　提问：现在很多人说到算力都会想到矿机、比特币，算力应该有一个更广泛的含义，应该怎么理解它？
　　吴军：打个比方，过去人类经常用来衡量各个国家或各个文明时代的文明程度的一个标准，就是能量，一个国家的文明程度高，它使用和能够产生的能量总量及它的效率就会更高，比如我们说，现代文明比古代文明能量要高，这是历史学界惯用的一个方法。
　　到了近代以后，能量的重要性相对次要了，信息的重要性就很强了。举个例子，几秒钟你就传输一部高清的电影，如果放到最早有电话的时代，用电话线来传，那可能是几万年甚至是几百万年，才能传这样一部电影，这就是信息本身的进步。
　　算力本身跟信息这件事挂钩，一个文明或一个国家能够产生和利用的信息的总量，是和算力挂钩的。
　　信息，我们怎么用它呢？最基本的就是三个用法：
　　第一是我们要能够处理信息；
　　第二要传输信息；
　　第三要存储信息。
　　这三件事今天都是通过计算机来完成的。计算机能够处理传输和存储的信息总量，我们一般可以把它看成是算力。
　　用我们熟悉的发电作比喻，发电量的背后是一台一台的发电机，算力的背后是一台一台的服务器、处理器、芯片。
　　算力在过去70年的发展非常快，1946年出现了世界上第一台计算机，到2016年，AlphaGo下棋赢了李世石，这件事很轰动，但如果用70年前的技术来算，那需要用百万个三峡水电站的发电量来维持这盘棋，所以，算力的演进非常快。
　　一是物理的演进。电子计算机出来以后，最早是真空管，可以理解成一个灯泡，它加热了、红了，能够发出一点光，就可以开始工作了。当时计算机很庞大，大概用了几万个这样的灯泡。它一旦启动起来，老百姓家的灯泡就黯淡下来了，因为它实在太耗电，每秒钟只能算5400次。后来用硅做晶体管，取代了原来的灯泡，同样的能量可以把计算提高100倍。后来，大家发现把这些电路做到硅片里头，做集成电路，计算又提高了几百倍。而且每十年提高几百倍，这个就是摩尔定律。
　　但到了2000年前后，这条路就停在那里了，为什么？因为一个比小拇指、指甲盖还小的芯片里，已经有了几十亿个晶体管，它密得不得了，这个计算的速度与电传输的速度相比，电传输速度已经是一个瓶颈了，不可能突破电的传输速度，所以它不太再能提升了，即便还能提升，那也很慢。所以，这是个分水岭，进入了21世纪后，大家追求的目标不再是聚焦单独一个处理器能提供多少算力，而是要考虑到它会用多少电，比如说每一度电提供多少个算力，标准基本上就改成这样。
　　这时大家开始优化软件，有A路径、B路径、C路径，比如无人驾驶和挖矿就是不同路径，从2000年到现在，通过不同路径，又把算力提高了几万倍。比如2000年以后出现智能化，就开始用专用芯片。
　　另一方面是商业。一开始庞大的计算机，耗电量那么大，当时就是IBM做大型机，大家来租，他收每年的服务费，收的服务费，比如这一整套设备的费用每年收10左右，IBM每年服务费收很多。我以前有同学在IBM工作，被派到花旗银行去干这种事。这是一个时代，就是大家租算力。
　　到PC机出现了，每个人家里有电脑。我们就不租了，各个单位买了一大堆电脑，人手一台。但是电脑使用效率其实很低，除了上班几个小时用，晚上都闲着。如果突然有个计算，这个任务特别繁重，我一下要用500台电脑，你是没有的。单位里，这500台电脑这一年就用这一次，也不为你这一次去买这500台电脑。所以从租到不租，第二个阶段还是有很多问题没解决。
　　到了2000年以后，网络速度变得特别快，能不能把所有的高性能服务器都放在一起，放到一个数据中心去，然后再去卖算力。这样做的效率会比较高。
　　我原来在某家大公司里工作，因为各个部门之间的电脑不是放在一起使用的，统计一下电脑处理器使用的效率不到10，这已经是大型的计算机公司了。今天的数据中心的处理器使用效率都在百分之七八十，瞬间能够提高七八倍的效率。其实这就是我们今天说的云计算，商业模式和IBM以前那种有点像，但其实完全不一样。
　　再到后面要进入的阶段，IOT的设备很多，有很多计算需求，很零碎，如果每次都把请求发到云端再计算，效率实在太低。大家就想，比如，一个小区有一两台电脑，服务性能比我们家电脑当然要强很多，那我也不需要云计算中心那么大的算力，只需要一个中等规模的算力，那你能做到多大呢？类似女生背的一个手袋那么大的盒子，能够处理一栋三四十层大楼的IOT计算的请求，中间状态的叫做边缘计算。城市和国家有超级计算中心，社区和小区有边缘计算，是这样的一个过程。
　　提问：现在说全球进入了算力竞争时代，算力和经济发展是怎么挂上钩的，或者说算力怎么帮助和促进经济发展？
　　吴军：算力可以理解成发电量，根据发电量大概能够判断出经济形势怎么样，算力也是一样的。从第二次工业革命以后，服务业在全世界GDP中占的比重越来越高，传统的工业农业就开始萎缩。今天一个国家经济水平的高低不在于生产了多少辆汽车或日常消费品，而在于你提供了多少高端服务。
　　金融、科技、医疗、财务税务、法律，等等，这些服务都与计算机有关。这些行业都是离不开计算机的，比如医院里一个核磁共振的仪器，它是一台巨大的计算机。做好服务业，还有一个效率的问题，或者现在说是智能化的问题。举个例子，一个律师打官司，要看以前的很多卷宗，5000个案例用人来看，效率很低，用计算机、人工智能阅读案例，给你写一份报告，就省了很多时间。
　　如果用人工智能来看，就要用计算机运行一些人工智能的程序。这些程序很耗时间，所以就需要通过云计算来做到这件事，因为人工智能计算是很消耗算力的。你如果能够提供算力，它就可以用AI来做一些在法律上的服务。这种例子有很多。
　　手机、电脑自己也有算力，这和云计算的关系是什么呢？打个比方，你家里的算力相当于是你家里有好多电池，你的电器用这些电池是没问题的，你在家用一用，或者在耗电量不大的情况下，用这电池来供电就行了。云计算公司提供的算力相当于插头220V的交流电，你到了哪儿，你带一个插头去就行了，插上就能用。
　　当云计算的公司提供更多算力时，你的家里就可以做各种各样和计算相关的事情，那么家里智能化程度也就变高了，社会的智能化也高了，国家的文明程度竞争力也就更强了。
　　当一个国家经济发展到一定程度时，我们叫转型、升级，越是升级，智能化程度越高，这就需要有算力做保障。第二次工业革命开始时，城市里有好多马车，当然也出现了电车，电车显然比马车效率要高、也清洁。但电车能够取代马车的一个前提条件是它得发出足够多的电。当你能发得出足够多的电时，城市就升级了，盖楼就可以往高了盖。以前你不敢盖100层楼，因为人会爬累死，必须要有电梯，才能来做这件事。有了电以后，看上去很多产业还是原来的产业，但它完全进行了一次现代化的升级。
　　今天的无人驾驶做得还不是很好，但大家吹得很厉害，觉得前景很好。是因为它提供出一种新的服务，大家以后不用买车了，只要根据我们日常工作的时间点，后台程序帮我们把车自动安排好。
　　无人驾驶本身也需要算力，汽车里有非常多确保安全行驶的处理器，为了保证无人驾驶汽车找的是最佳路线和全程统一规划，就需要有一个云计算中心提供和收集信息，进行实时指导。
　　算力对于我们信息时代的作用，相当于电对于第二次工业革命（即19世纪末到20世纪初）时代的作用。
　　提问：你把算力和电力的比喻得特别清楚，那如果把算力看作一个产业，这个产业有什么优势和看点？中国的算力产业又有什么特点和优势？
　　吴军：国内现在最大的云计算公司是阿里云，它涉及到了计算的方方面面，我就拿它做例子讲。我们把算力比喻成发电，不是说光买了好多发电机组放在那儿，电自然就发出来了。即使电发出来了，还得有调度，怎么能够把电送达给每一个终端用户，终端用户拿到电，这是一个虚无缥缈的东西，电也不能放用户手上算力也是一样，它也看起来虚无缥缈，但还得能把它用上。
　　你本身得有足够强的发电能力。比如说阿里云，它最新的一个超级数据中心或者叫智能数据中心，提供了一个算力有12EFLOPS，相当于1000万台最新款M1的苹果电脑产生的算力。
　　为了提供足够多的算力，它做了三件事。
　　第一件事，就是得把所有提供算力的处理器管理起来、管理好，就像所有的发电机组在一个电网里，要有效工作。电网调配是非常重要的一件事，调配不好它就互相打架。云计算有一个操作系统，它来完成这件事。
　　第二件事，在它的数据中心里不可能放1000万台的计算机，太耗电，体积也大。针对人工智能或者一些特殊的应用，它做了一些优化，可以使得同样耗电量的处理器来处理很多专门的需求，特别是人工智能方面的需求，它的效率提升几倍到几百倍，不同的需求，提升的效率不一样。
　　第三件事，电输出去要有电网，所以要构建电网。如果电网的电线太窄、太细是不行的，发电的功率很大，电线太细就烧掉了，所以所有变电设备都要配套。智算中心也是一样，跟网络有关的所有的技术都要做一次升级，使得算力能够输出，否则好多机器在发电，接一根很细的电线，往外输电就输不出去。
　　此外，还有一件事也是很重要的。算力和电一样，看起来飘渺，手也握不住，但为什么电被接受了？电器能够使电产生效果。算力果能够让我们每个人受益，也会被接受。
　　要用无人驾驶汽车，你就得有一个智能的人机接口，就是人和计算机的接口。你可以不懂人工智能，但可以用智能接口，在APP上就能直接应用好这个算力。提供算力的公司也要提供相应的应用程序，这就相当于给终端用户提供灯泡。
　　还有一些算力是给企业的，相当于你把电动机卖给企业，但企业的工人还要有一个学习的过程。像阿里云还要去给企业做一些二次开发，把算力正式用起来。要把这些事做完了以后，这个算力才真正能够惠及到企业，惠及到个人。
　　提问：既然算力对经济发展这么重要，那今天的中国算力去参与全球竞争的决定性因素是什么？
　　吴军：首先是数量问题。我还是用电力来比喻，法国的核电发展得特别好，它自己用不完，就输出到欧洲其他国家，德国缺电只好向法国买电。阿里云的算力在全球排第三，和谷歌全球最大的智算中心比（它刚刚建的比谷歌还大），虽然“总发电量”没有美国多，但我们新建的发电站比它多，阿里云这方面的竞争力很强，也有利于国家提升竞争力。
　　再就是效率问题。提升效率后，现在一个不到10瓦的白炽灯和以前60瓦的白炽灯的亮度效果相同。以阿里云和美国做人工智能的OpenAI公司来举例，它们要训练一个人工智能的模型，取得同样的效果比如灯泡的亮度，谁需要算力更少、更经济、更节约？阿里云在OpenAI之后，做了一些计算底层的改进，算力只要美国公司的不到十分之一，很小的一个数量级，就可以达到了同样的亮度。
　　我再讲个故事。在19世纪80年代的芝加哥世博会上，世博会想用电灯照亮夜晚，就问特斯拉和爱迪生，你们谁能更有效地来输电？对于发电而言，特斯拉和爱迪生都能发，但特斯拉采用了交流输电，它输电的效率非常高。爱迪生直流输电，输电的效率比较低，只能在世博会的现场建一个电站，才能提供这么多照明的灯。最后特斯拉赢了，爱迪生输了。
　　特斯拉一辈子的英明在于，在交流输电这件事上打败过爱迪生一次，这就涉及到效率问题，不光耀能发出这么多的电，还得保证同样的电，让更多的电灯亮起来。这就是算力和效率的关系。
　　第三是开发的问题。日本在电器时代曾是世界老大，全世界用的终端电器都是日本的。同理，如果把整个算力输出到全世界，智能化的APP及各种工具、各种API的接口要做好。今天在全世界最大的云计算公司还是亚马逊。亚马逊做得好的主要原因就是它的API做得好，各种接口做得好。
　　在这方面，中国的算力企业还有很长的路可以走，在云计算的基础上，应该会有更多的软件公司和服务公司来参与APP和API的开发。
　　提问：那在这三点的前提下，作为中国的算力企业，如果想要在全球竞争中占有一席之地，应该往哪个方向发力呢？
　　吴军：中国经常说得一个词是弯道超车，其实我非常不喜欢这个词，假如你开一辆丰田，而我开保时捷911，只要我一脚油门踩下去，一瞬间就超过去了。不要老想着小技巧，用心造一个全世界算力最强的数据中心，这个意义很大。
　　商业能拉动技术，但很多工程师总是忽视这一点。我在做投资时，考量了所有云计算公司，最后发现亚马逊服务做得特别好，它提供的APP、API特别多。这就如同，不管你买什么样的房子，它都能给配电器，这点还是非常重要的。很多国内企业，在商业上还有很长的路要走。
　　在当下全球竞争中，中国云计算企业还有两点可以关注下：一是发挥成本优势。从工业的角度来讲，同样造一样东西，无论是阿里巴巴还是字节跳动，它们做了很多IT基础服务，成本还是比较低的。二是发挥地缘优势。亚太有些在新的工业上起步的企业，IT很落后，比如像越南、印度，这两个国家不能忽略。由于地域和距离因素，其他跨国公司把算力卖到印度、越南，并不直接和划算；中国可以在这方面提升这些国家的IT水平。
　　最后我想说下，算力具有独立自主的意义。我们可以把算力安全和粮食安全、能源安全划等号，我们自己需要有发电能力、有电网，等等。只有自己能够产生算力，并把算力由网络输入到每一个终端用户，输出给全世界，才能真正意义上不受制于人。
　　来源：观察者网
　　责编许加林
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