劉誠/文 在數字經濟時代，算力是新質生産力，是各國科技競争的焦點。算力作為資料存儲技術的“存力”和基于網絡通信技術的“運力”，是資訊産業的重要組成部分。同時，算力也是一種基于計算的服務能力，借助線上市場的滲透力，像水和電一樣不斷走進千家萬戶、服務千行百業。據有關測算，算力指數平均每提高一個點，數字經濟和GDP将分别增長3.6‰和1.7‰。
算力助力線上市場形成和壯大
目前，各行各業的數字化轉型促使經濟活動不斷從線下轉到線上，線上市場對資源配置的能力随之提高。一方面，數字經濟發展形成了與傳統市場内容相似但獨樹一幟的電商市場；另一方面，數字平台孕育形成了搜尋、即時通信、網遊、資料交易等新興市場。随着數字經濟逐漸從消費端向産業端延伸、從低端重複體力勞動向知識密集和人類情感領域拓展，線上市場将在生産、消費、交易、流通等市場體系全部環節的資源配置過程中發揮更大作用。與此同時，線上市場的金融活動也越來越廣泛和複雜，對資料處理速度和效率提出了更高的要求。
線上市場運作以算力為前提。以往，線下傳統市場是由一個個細分市場彙聚而成，通過各細分市場的供求比對和價格機制形成局部均衡，進而在産業鍊和供應鍊上下遊以及不同行業間傳導互動，最終形成統一大市場的一般均衡。這其中主要依靠市場自發秩序的力量，也隐藏着千千萬萬的商戶、企業和消費者對自身決策的計算和考量。而線上市場既保留了這種市場力量，又相對更加依賴平台對不同市場主體的統一協調性。在一定程度上，算法替代生産函數來配置資源，向使用者定向推送産品、向供應商提供采購資訊、向生産商回報個性化需求。算法是平台設定的運作規則，而算法的實際執行需要以算力為基礎。在日常生活中，物流體系的優化配置（如配送路線設計）、線上線下市場主體的互動（如外賣）等都離不開算力的精準計算和預測。毫無疑問，線上市場對資源配置的大範圍協調，依賴超強的算力，是一般的口算、珠算、心算和電腦所不能勝任的，需要借助現代數字技術和基礎設施。
特别是線上市場定價和支付需要依托算力。一方面，算力可以促進線上市場的價格發現。算力使企業更好地比對市場供求，并藉此動态調整自身價格，進而推動企業價格、細分市場價格、一般均衡價格的形成，減少局部市場的價格失靈和整體市場的震蕩；另一方面，線上支付需要算力來協調定價、實施優惠政策、合理配置設定收益。線上市場設定了明确的定價規則，交易雙方大都無需讨價還價，而是在算力服務下實作一鍵報價。平台對網約車、貨運卡車、勞務派遣、外賣等設定了參考價或指導價，還有的平台設定了價格保護、全網最低價等規則，對商戶的實際定價産生重要作用，很少有商戶可以大幅偏離平台制定的相關價格。在這個過程中，平台不是超越市場的計劃者，而是通過曆史資料模拟市場得出的趨近于一般市場均衡的價格。可以設想，如果沒有超強的算力，平台很難對品類繁多的産品和多樣化的商戶進行價格和金融支付方面的合理引導。
算力還可以釋放潛在消費，培育和做大二手車、閑置交易等“檸檬市場”。像電力一樣，算力的使用也有波峰和波谷。在特定時點，人們可能需要線上市場配置大量資源，這在一定程度上促進了平台企業對算力技術及相關設施的投入；而對波峰時期算力的投資，會釋放大陸的潛在消費，形成消費和投資互相促進的良性循環。一個常見的例子就是，“雙十一”的興起與雲計算的迅猛發展相得益彰。這種消費潛力的釋放，還展現在直播帶貨等新業态領域。尤其值得關注的是，根據傳統經濟理論，二手車、閑置交易等“檸檬市場”存在資訊不對稱、道德風險、逆向選擇等問題，導緻市場難以有效發展。但線上市場依靠算力可以輕松擷取産品品質資訊和消費者評價資訊，并形成合理的估價、認證和獎懲規則，促使市場健康有序發展。
面向未來，線上市場的拓展主要是新技術在新場景中的不斷落地，這需要算力持續發力。随着通用人工智能的發展應用，智能算力的應用越來越廣泛，其不僅能夠提供海量資料的處理能力，還能支撐高性能智能計算，形成更高能級、更高品質的新質生産力。從具體技術和應用場景來看，數字人民币、智能合約、區塊鍊、網聯汽車等對算力要求很高，也将進一步提高線上市場資源配置效率。
算力應用存在的問題
小到手機、個人電腦，大到伺服器、超級計算機，算力無處不在，給人們帶來的便利也如影随形。但線上上市場中，算力的作用仍存在一定的局限與不足。
第一，技術瓶頸與算力産業鍊短闆。如果說，算力是線上市場運作的前提，那麼，高算力晶片則是算力的發動機。但與國外相比，高端晶片特别是适用于大語言模型（LLM）訓練的人工智能晶片仍存在短闆。大陸推進國産化人工智能晶片自主可控勢在必行，亟待突破算力瓶頸和解決“卡脖子”技術。
第二，算力成本較高。與水電走進千家萬戶不同，算力需要大量的沉沒成本投資，中小企業很難承受。而且，ChatGPT（美國人工智能研究公司Ope－nAI旗下對話大模型産品）等新技術的運作成本也相當驚人，即便是大企業也不易承擔。是以，新技術的落地應用亟待解決算力成本問題，隻有使用更高成本效益的算力平台，才能為普通個人使用者和企業使用者提供更輕量型的模型。
第三，二次訓練與垂直細分市場中算力縱深推進難度大。算力可能會推動線上市場建構一個新的技術生态，但目前人工智能、機器學習等技術模型所學習的還是網際網路上公開的知識，還不能解決具體行業、企業一些個性化的問題，是以需要企業在相關的縱深行業、垂直細分行業進行二次訓練。例如，針對某個行業中的企業單獨形成一些垂直化的解決方案，利用智能技術進行專業私有化知識的疊代，使它具備解決實際問題的能力。可以預見，随着人工智能進入巨量參數的大模型時代，算力需求的日益增長使得AI晶片和伺服器市場迎來了巨大機遇，AI在教育、自動駕駛、端側裝置等垂直領域的落地和應用将是2024年的主線。這就需要大量優秀的公司加大算力投資，加強算力技術研發，提高算力能力，并推出一些更貼近客戶需求和痛點的解決方案的産品，提高算力的市場普及率。
進一步依靠算力促進線上市場發展的建議
算力已成為數字世界的關鍵動能，帶動線上經濟活動持續釋放發展活力。基于此，應更加重視算力布局，把算力建設作為經濟增長尤其是線上市場繁榮發展的政策着力點。
第一，完善算力基礎設施，增加有效供給。有人把資料比作資訊時代的“石油”，把算力比作最重要的“基礎設施”，足以說明算力的重要性。要加強制度改革，放寬相關産業的基建準入和行業準入。基礎設施共建共享、網間互聯互通和公平接入、業務許可準入、服務品質規範、公平競争秩序維護等是資料基礎設施規制的主要内容。如同在工業經濟時代重視人均用電量一樣，要把人均算力作為數字經濟時代衡量各地區産業綜合競争力的重要名額。更多在落後地區布局算力基礎設施，并對落後地區的企業使用算力進行财政補貼。
第二，提升算力産業鍊，攻克技術短闆。圍繞計算、網絡、存儲等關鍵環節，引導算力産業鍊上下遊企業融通發展，促進智慧計算等前沿技術落地，以高算力賦能大陸人工智能突破發展。培育一批算力服務商，開發和推廣算力産品和服務，為中小企業積極使用算力搭建起一個完善的生态夥伴體系。通過提高研發投入和财政補貼，加大科技創新和人才培育力度，深化校企協同合作，加強算力網絡關鍵技術研發。
第三，加強對新技術的資料共享、投喂和訓練，針對性引導線上細分市場資源配置。一方面，建立資料治理架構，完善資料共享協調機制，推進資料有序共享，降低半結構化和非結構化資料，消除不同類型的資料壁壘，加強資料間的關聯互通。另一方面，針對不同應用場景對文本生成技術的不同要求，如金融領域需要生成專業化和技術性的文本，而文學作品則更側重于生成富有情感和創意的文本，針對性優化相關技術和政策細節。此外，還需推動資料訓練基地、國家區塊鍊樞紐節點等重大項目落地，特别是加強高品質中文資料在人工智能技術投喂和訓練中的應用。
第四，統籌發展、公平與安全，增強社會效益。今後，雲計算、量子計算、邊緣計算等先進算力技術将持續提高資源配置效率，促進經濟發展。積極考量算力的社會公平性，逐漸推動算力成為與水電一樣，可“一點接入、即取即用”的社會級服務，并對算力使用後出現的勞動者權益保障、消費者保護、科技産品向善等作出細化規定。出台算力資料開放共享以及跨境資料流通等法律法規，提升算力使用過程的風險治理水準，有效規避資料安全風險。
（作者系中國社會科學院财經戰略研究院副研究員）