先进数据存力:加速智能经济涌现的高性能引擎.pdf
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1、 先进数据先进数据存力:存力:加速智能经济涌现的“高性能引擎”加速智能经济涌现的“高性能引擎”执行摘要执行摘要 展望未来,人类文明正加速从数字展望未来,人类文明正加速从数字化化迈向智能迈向智能化化。以大模型为代表的原生 AI 应用从走向千行百业,以其涌现的智能为带来组织生产力跃迁、使能产业升级、提升社会福祉,乃至强化各国竞争力。智能时代智能时代具备具备三三大大核心特征核心特征。一是数据、能源与技术的重要性提升,升级为智能时代三大核心生产要素,促进通用智能“涌现”,二是智能的涌现将端到端重塑企业数据治理范式、加速数据要素市场规模化发展,三是“通用 AI 智能体”将出现,并成为千行百业实现生产力跃
2、迁的核心驱动力、使能人类文明精神世界的极大丰富。数据存储数据存储产业产业自数字时代起就作为自数字时代起就作为 ICT 核心使能技术之一,核心使能技术之一,持续持续赋能产业与社会经济发赋能产业与社会经济发展。展。在如今的智能时代,为应对全球数据量快速增长、数据要素市场蓬勃发展、原生 AI 应用智能涌现、网络安全环境日趋复杂、数据产业的低碳绿色发展需求深化等关键产业趋势,数据存储产业应从“存力”迈向“先进数据存力”数据存储产业应从“存力”迈向“先进数据存力”。先进数据存力是先进数据存力是智能时代智能时代的重要组成部分的重要组成部分与核心使能技术与核心使能技术,我们认为我们认为先进数据存力在智能先进
3、数据存力在智能经经济济中中将持续扮演“高性能引擎”将持续扮演“高性能引擎”的的角色角色,可有力驱动数据要素规模化发展、使能社会经济智能化。为落实落实自身在智能经济中的定位定位、良好地适配智能经济适配智能经济的产业环境,我们认为先进数据存力的核心发展目标有三。一是集约化汇聚全域异构数据集约化汇聚全域异构数据,二是高效高效安全可靠的数据存安全可靠的数据存储储,三是高效使能多元化应用生态高效使能多元化应用生态。从价值和影响力看,从价值和影响力看,1 GB 先进数据存力投入预计能带来先进数据存力投入预计能带来 60 元元 GDP 的增长的增长,其,其在赋能产在赋能产业升级、提升社会民生福祉与强化区域竞
4、争力三大领域可产生显著价值业升级、提升社会民生福祉与强化区域竞争力三大领域可产生显著价值。赋能产业升级方面赋能产业升级方面,到 2030 年先进数据存力自身自身有潜力成长为成为千亿级美金产业千亿级美金产业;此外还将直接带动全球数据要素市场带动全球数据要素市场规模化发展,有望在 2030 年达至少 3000 亿亿级美金;还可作为数智化解决方案的组成部分,使能使能 10 万亿美金万亿美金级智能经济的发展 2 提升社会福祉方面提升社会福祉方面,先进数据存力的应用有潜力带动全球及中国数据中心降碳 16%与24%,并作为以数智化解决方案的重要组成部分持续赋能政府治理与民生福祉水平的提升,到 2030 年
5、预计为全球及中国社会分别带来 3 万亿美金万亿美金及 1 万亿美金万亿美金的经济效益 强化区域竞争力强化区域竞争力方面,方面,先进数据存力赋能新质生产力的发展。AIGC、元宇宙、脑机接口、量子信息、人形机器人、生物制造、未来显示、未来网络与新型储能等 9 大未来大未来产产业业均需先进数据存力均需先进数据存力的使能、方可充分发挥其价值的使能、方可充分发挥其价值 虽然先进数据存力可有效赋能千行百业加速数智化转型,但不同行业企业所面临的情景与业务需求不尽相同。因此,全球各区域与企业应体系化规划并推进先进数据存力的建设全球各区域与企业应体系化规划并推进先进数据存力的建设、以正确且全面的认知对先进数据存
6、力进行适度超前的持续投资、以应对智能经济时代的业务挑战。具体而言,我们建议企业从从 6 大维度出发综合考量先进数据存力的建设大维度出发综合考量先进数据存力的建设:容量规划、资源利用率、性能要求、安全可靠防勒索、方案级 TCO 与原生 AI 应用赋能。为使能全球各区域与各行业企业科学客观地评估自身在先进数据存力建设现状,评估未来建设先进数据存力的具体策略,我们于本白皮书发布了“先进数据存力指标体系“先进数据存力指标体系”,并对全球并对全球主要经济体进行了主要经济体进行了梳理分析梳理分析,并将全球各区域细分为“普惠闪存型”、“充足传统型”、“精益聚焦型”与“后发渐进型”4 大大类类 “普惠闪存型普
7、惠闪存型”国家存力充足性以及闪存化率均较高,通过定位全球存储产业地位、出台激励与规范政策、推动联合创新以及鼓励头部企业采纳先进方案,全面发展国家先进数据存力产业,这些国家未来将继续强化在存储技术创新、数据安全与可持续性方面的投入,巩固其全球领导地位 “充足传统型充足传统型”国家存力充足性处于世界领先地位,但闪存化率低于全球平均。这些国家通常已有较好的存力容量,但闪存化进程缓慢,未来可考虑通过政策支持加速全闪化方案在数据中心场景的替换 “精益聚焦型精益聚焦型”国家闪存渗透率高,但存力充足性较低。这些国家未来需加强对新兴产业的支持,并通过普及先进数据存力技术,使更多中小企业和个人受益 “后发渐进型
8、后发渐进型”国家存力充足性和闪存化率均较低,发展较缓慢,但拥有“弯道超车”的潜力,这些国家可以通过直接投资全闪化方案,跳过传统存力技术阶段,实现快速发展 对有志于发展先进数据存力产业的国家对有志于发展先进数据存力产业的国家,我们我们有三点核心有三点核心建议建议。首先首先,一个国家需明确认知自身在全球产业格局中的位置,为自身在全球存储全栈产业生态中进行“战略定位”(如需全栈化发展、还是仅核心零部件的突破)。其次其次,基于产业的“战略定位”制定发展目标发展目标、提供提供政策支持政策支持、鼓励技术创新鼓励技术创新。尤其对中国这种旨在成为全球先进数据存力全栈技术创新引领者的国家而言,以政策支持与产学研
9、协同等机制鼓励全栈技术创新十分重要。最后最后,各国在市场应用上应在公共部门(如政府及银行等国有部门)积极开展先进数据存力方案试点,推动先进数据存力应用的落地与规模化发展落地与规模化发展。4 目录 先进数据存力:加速智能经济涌现的先进数据存力:加速智能经济涌现的“高性能引擎高性能引擎”.1 执行摘要执行摘要.1 先进数据存力定位:迈向智能经济的先进数据存力定位:迈向智能经济的“高性能引擎高性能引擎”.6 1.1 先进数据存力蓝图.7 1.1.1 智能时代远景展望.7 1.1.2 先进数据存力蓝图.13 1.2 先进数据存力定位.14 1.2.1“先进数据存力 x 数据要素市场”:数据有序流通的“
10、加速器”.15 1.2.2“社会经济转型 x 先进数据存力”:通用智能涌现的“催化剂”.18 1.3 先进数据存力核心目标.20 1.3.1 集约化汇聚全域异构数据.21 1.3.2 安全可靠绿色的数据存储.23 1.3.3 高效使能多元化应用生态.27 1.4 先进数据存力八大特性.29 1.5 先进数据存力的核心价值及影响力.33 1.5.1 产业发展升级:先进数据存力以“核心 ICT 使能产业 数据要素全产业 产业数字化赋能”三层使能机制,带动海量产业经济发展.34 1.5.2 提升社会福祉:先进数据存力使能绿色发展、良政善治与民生体验优化.36 1.5.3 强化区域竞争力:先进数据存力
11、赋能新质生产力生态发展.39 先进数据存力指标评测:建设指标体系保障先进数据存力高质量发展先进数据存力指标评测:建设指标体系保障先进数据存力高质量发展.45 2.1 发展先进数据存力的六大核心考量因素.46 2.1.1 容量规划.46 2.1.2 资源利用率.47 2.1.3 性能要求.48 2.1.4 安全可靠防勒索.50 2.1.5 方案级 TCO.51 2.1.6 原生 AI 应用赋能.52 2.2 先进数据存力衡量指标体系.53 2.2.1 区域发展级.54 2.2.2 数据中心级.55 2.2.3 存储产品级.57 2.3 全球各国先进数据存力发展程度对比.58 2.3.1 体量衡量
12、:充足供应与持续增长支撑经济社会的可持续增长.58 指标 1 单位 GDP 存储容量.58 指标 2 数据存力充足性.59 指标 3 数据存留率.60 指标 4 存力投资增长率.64 2.3.2 效率衡量:10 倍性能提升与内生智能特性加速数字经济规模化增长.65 指标 5 通用计算存算比.65 指标 6 闪存占比.67 2.3.3 基本保障:满足安全稳定的基本发展要求.68 指标 7 灾备覆盖率.68 2.3.4 前沿创新:绿色先进实现可持续发展需求.70 指标 8 单位存储容量能耗.70 指标 9 数据存力专利占比.71 2.4 全球各区域发展存力的高阶发展建议.73 2.4.1 全球各区
13、域存力发展现状.73 2.4.2 典型国家建设先进数据存力的核心启示.75 行动倡议:发展先进数据存力是实现新质生产力行动倡议:发展先进数据存力是实现新质生产力.84 3.1 先进数据存力产业发展目标建议.85 3.1.1 将数据存储作为 ICT 产业的重要独立门类单独管理.85 3.1.2 确保先进数据存力产业全栈自主可控高效协同,强化先进 SSD 颗粒的国际定价权获取 85 3.1.3 推进以全闪化为核心的先进数据存力方案在千行百业的广泛应用.86 3.2 建设先进数据存力发展高阶行动建议.87 3.2.1“定目标”:将区域级先进数据存力指标体系纳入政府产业发展目标.87 3.2.2“巧引
14、导”:围绕先进数据存力产业发展目标,制定监管与鼓励性政策.87 3.2.3“促应用”:积极推动先进数据存力方案的在金融、政务、电信等关键行业的应用,鼓励国产开源数据库等开源软件生态发展.88 3.2.4“强创新”:资助并以产学研联合实验室为核心载体,提前布局超算存储等 N+1 代先进数据存力解决方案.89 附录附录 1:参考文献:参考文献.91 6 先进数据先进数据存力存力定位定位:迈向智能经济的“高性能引擎”迈向智能经济的“高性能引擎”先进数据存力:新质生产力的必由之路先进数据存力:新质生产力的必由之路 1.1 先进数据存力蓝图先进数据存力蓝图 1.1.1 智能智能时代时代远景展望远景展望
15、回顾历史回顾历史,三,三次工业革命为人类带来了深远的变革次工业革命为人类带来了深远的变革。第一次蒸汽时代通过机械化生产提升了生产力,第二次电气时代通过电力驱动的广泛应用显著提升了生产力,前两次以硬件创新为核心,带来了物理世界的生产力跃迁。第三次信息革命则构建了一个数字化的世界,辅助并丰富了物理世界。展望未来,人类文明将从数字化时代迈入智能化时代,展望未来,人类文明将从数字化时代迈入智能化时代,数字世界与物理世界深度融合,由点及面地增强了由点及面地增强了“数实融合数实融合”进程进程,使能数字技术与实体经济深度结合,数字智能孪生世界将应运而生。展望展望未来未来,人类,人类文明文明将将从数字从数字化
16、时代化时代迈入智能迈入智能化时代化时代,数字经济的新阶段数字经济的新阶段 智能经济智能经济也也应运应运而生。而生。智能经济在吸取数字经济发展优秀经验的同时,还将兼顾到更多的社会发展需求。智能经济在吸取数字经济发展优秀经验的同时,还将兼顾到更多的社会发展需求。6G、AIGC 等下一代技术的无缝融合,将驱动孤立、分散运作的单点智能模式向多智能系统联动的新模式发展,从而使能智能经济通过创新型的智能解决方案来提高生产力、提升社会福利和改善环境效益,促进虚实产业的融合发展,带动新一轮的经济高速增长。图 1-1 智能时代远景展望 8 具体而言,我们认为智能经济有“三新”具体而言,我们认为智能经济有“三新”
17、。一是数据、能源与技术的重要性提升,升级为智能时代三大核心生产要素,促进通用智能“涌现”,二是通用智能体的涌现将端到端重塑企业数据治理范式、加速数据要素市场规模化发展,三是“通用 AI 智能体”将出现,成为智能时代千行百业实现生产力跃迁的核心驱动力,丰富人类精神文明。展望一:数据、能源与技术展望一:数据、能源与技术的重要性提升,的重要性提升,升级为升级为智能时代智能时代三大三大核心核心生产要生产要素,促进通用智能“涌现”素,促进通用智能“涌现”首先,智能经济时的数据量与数据形态复杂度都在持续提升,非结构化数据体量的快速增长首先,智能经济时的数据量与数据形态复杂度都在持续提升,非结构化数据体量的
18、快速增长与多模态化技术带来的数据张量化与多模态化技术带来的数据张量化(Tensor)成为重要趋势。成为重要趋势。一方面,数据量正在快速增长数据量正在快速增长,我们预计到 2030 年,全球产生的数据将达到 YB 级,且数据的产生场景将“云边端泛在化”。在边侧,城市治理的视频监控、工厂内高清质检摄像头产生的图片、视频等数据每年有望达到 ZB 级;在端侧,手机、PC 与智能网联电动汽车等千亿级智能终端,源源不断地收集并上传语音、文字、视频、图片等用户交互及路况导航数据;多行业、多类型的云协同发展、显著增强数据流动性,使得更多的数据被高效利用。另一方面,数据语义、知识图谱等技术数据语义、知识图谱等技
19、术的革新与成熟将牵引海量多模态数据加速整合与普及,将使组织能够更轻松地收集和处理不同类型的数据(如图像、语音、文本、传感器数据等)整合在一起,形成张量化数据集群。正如 AMD Zen 架构设计者、前特斯拉自动驾驶硬件副总裁吉米凯勒预测,“在未来,软件和硬件将协同进化,向量计算转向张量计算,推动AI 技术的进一步发展”。海量多模态数据将成为组织在智能经济时代赋能自身提质降本增海量多模态数据将成为组织在智能经济时代赋能自身提质降本增效的核心生产要素效的核心生产要素。其次,实现智能涌现将需要以太瓦时其次,实现智能涌现将需要以太瓦时(TWh)为单位的海量能源为基础,使能大模型等原生为单位的海量能源为基
20、础,使能大模型等原生AI 应用。应用。根据美国能源资讯署数据,2023 年谷歌和微软当年各消耗的电力均达 24 TWh,相当于人口 1024 万阿塞拜疆一整年的用电量,也超过了全球 100 多个国家,如冰岛、加先进数据存力:新质生产力的必由之路先进数据存力:新质生产力的必由之路 纳、突尼斯等。在可见的未来,AI 所带来的电力消耗也会呈现持续上升的趋势。展望智能经济时代,承担 Twh 量级能耗将成为实现智能经济的基础。最后,以最后,以 ICT 基础设施基础设施(6G、先进数据存力等、先进数据存力等)为核心的数字使能技术,也将有效加速多元为核心的数字使能技术,也将有效加速多元异构数据的规整汇聚,加
21、速“智能涌现”。异构数据的规整汇聚,加速“智能涌现”。无论数据以向量(Vector)还是张量(Tensor)的形式存在、也无论未来数据体量有多庞大,海量的数据都需要被集中汇聚、高效计算、安全可靠存储与有序流通,才有可能出现智能涌现。展望展望二二:通用智能:通用智能体体的涌现将端到端重塑企业数据治理范式、加速数据要素市的涌现将端到端重塑企业数据治理范式、加速数据要素市场规模化发展场规模化发展 首先,通用首先,通用 AI 智能体会在组织内端到端重塑当前“采集智能体会在组织内端到端重塑当前“采集 汇聚汇聚 治理治理 分发分发 保障”的数保障”的数据治理范式。据治理范式。第一,数据的采集将不仅仅基于既
22、定规则,通用第一,数据的采集将不仅仅基于既定规则,通用 AI 智能体会主动要求新数据点的采集与形智能体会主动要求新数据点的采集与形成以供自身主动学习成以供自身主动学习。智能体从网页、边缘、终端等场景采集多元化的数据海量多模态大数据也将作为“养料”,持续提升智能体能力的通用性。第二,源自不同种类、形式、产生场景的海量高价值多模态数据将“奔腾入海”,最终汇聚第二,源自不同种类、形式、产生场景的海量高价值多模态数据将“奔腾入海”,最终汇聚于数据中心并加速智能涌现于数据中心并加速智能涌现。根据 IDC 2023 年报告,当前全球产生的数据量中,源自数据中心的占比已超 38%,预计到 2030 年达 5
23、0%以上。第三,在数据治理环节,随着海量的数据使能数据编织第三,在数据治理环节,随着海量的数据使能数据编织(Data Fabric)等创新型数据管理范等创新型数据管理范式在千行百业的成熟与普及,而通用式在千行百业的成熟与普及,而通用 AI 智能体将成为数据编织技术的重要参与者。智能体将成为数据编织技术的重要参与者。除了能够自动完成数据清洗、校验、确保数据质量与一致性外,智能体还可以根据业务对数据的需求、安全敏感性等因素,对数据生命周期管理与热温冷数据分级等数据治理策略类问题数据治理策略类问题,提供实时洞察与建议,确保企业对数据的高效治理、以“硅基智能”使能“碳基决策”以“硅基智能”使能“碳基决
24、策”。userid:529794,docid:175173,date:2024-09-20, 10 第四,通用第四,通用 AI 智能体将深化对数据要素的挖掘,组织内的大部分数据会被更频繁地反复访智能体将深化对数据要素的挖掘,组织内的大部分数据会被更频繁地反复访问问/复制,更多的数据将被“消费”。复制,更多的数据将被“消费”。当前,在全球所有“产生数据”(Data Generated)中,90%以上的产生的数据是将组织内现有数据复制/备份产生的数据(Data Replicated),而非新发生并被收集的“被创造数据”(Data Created)。随着通用 AI 智能体对数据要素价值的持续挖掘,其
25、将在组织数据全局可视可管的基础上,主动为用户推送数据、提升数据分析效率与数据分析的智能化程度,实现从“人找数据”“人找数据”到“数据找人”“数据找人”的转变,进而带动组织组织内热数据与温数据的占比将持续提升内热数据与温数据的占比将持续提升。最后,硅基智能体的蓬勃发展与组织间通用最后,硅基智能体的蓬勃发展与组织间通用 AI 智能体的交互,以组织间数据交换及数据服智能体的交互,以组织间数据交换及数据服务为核心的数据要素产业将加速发展。务为核心的数据要素产业将加速发展。早在 2016 年,19 岁的美籍华裔天才少年 Alexandar Wang 与 MIT 同窗 Lucy Guo 创办 Scale
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