技術革命周期與我國算力競爭戰略選擇

[關鍵詞]算力 技術革命周期 算力經濟 競爭戰略 DeepSeek 復雜經濟系統 杰文斯悖論新質生產力

引言

“世界萬物的本原是數”，古希臘哲學家畢達哥拉斯用“數”這一抽象概念來解釋世界的多樣性和復雜性。如今，以“大數據、大模型、大算力”模式為代表的通用人工智能（AGI）迎來爆發式增長，人工智能賦能干行百業的時代已然到來。“萬物皆可數、萬物皆可算”逐漸從觀念走向現實。世間萬物不會自動生成可用數據，數據也不會自動生成賦能干行百業的新知識，挖掘、生成、整理、分析海量數據，需要一種全新的生產力形態，即算力。伴隨劃時代的技術變革，生產力經過了“人力一馬力一電力一網力一算力”的演化過程，算力就是信息化、數字化、智能化時代的新質生產力。就像電氣化時代的人均電力消耗指標一樣，高性能計算的人均算力消費反映了一個國家的科技創新和技術實力。因此，新一代技術革命可以稱為“算力革命”。算力在大國博弈過程中發揮戰略性地位和支撐性作用，央視和國資委聯合制作的紀錄片《大國基石》中明確提出了“算力即國力”的觀點。我國在算力基礎設施建設、算力調度、算力綠色發展等方面積極謀劃，先后發布了《國家數據基礎設施建設指引》、《算力基礎設施高質量發展行動計劃》、《數據中心綠色低碳發展專項行動計劃》等文件。中央和地方各級政府、企業投入大量資源實施算力項目建設，如啟動國家“東數西算”工程，我國已成為世界算力大國。2023年我國基礎設施算力規模達到230EFlops，在全世界占比31%，位居全球第二①。

我國阿里巴巴、騰訊、華為等互聯網企業巨頭亦投入巨資進行算力中心建設，美國xAI、Meta、OpenAI等巨頭都在積極布局十萬卡乃至更大規模的智算集群，在“規模法則”（Scaling Law）②支配下，中美展開新一輪算力基礎設施競爭。本文認為，不斷完善的算力基礎將加速算力技術革命展開期的到來，算力將作為一種關鍵的、通用的低成本投入品給整個經濟帶來巨變，世界將進入算力經濟時代。算力經濟是一種復雜經濟系統，算力基礎設施不但要與算法、數據匹配，還要服務于應用場景，才能發揮其經濟發展主動能作用。算力設施布局要以經濟邏輯為指導，擺脫一味堆算力總量的競爭思路：算力競爭要聚焦于算力經濟，以創新、普惠、綠色、共享、協同發展踐行新發展理念。以Deepseek為代表的人工智能大模型企業通過算法技術創新、自主供應鏈打造、開源生態建設、降本推行普惠服務等策略構建算力經濟新模式，為我國算力競爭戰略轉型和算力經濟高質量發展提供模板，助推我國進入算力技術革命展開期。

1“技術一經濟范式”下的算力技術革命周期

卡蘿塔·佩蕾絲（2007）通過梳理200年間5次技術革命歷程，總結出“技術一經濟范式”的分析框架。該分析框架認為技術革命是緊密地交織在一起的一組技術創新集群，一般包括一種重要的、通用的低成本投入品。根據蒸汽時代、電氣時代等歷次技術革命經驗推斷，算力作為AI模型訓練推理以及進行復雜計算的基礎支撐，是AI產業的基礎投入品，只有具備實用、通用、低成本等特征，才能成為新一輪技術革命的主動能，使得整個生產體系得以更新。

“技術一經濟范式”提出了技術革命周期的“兩期四階段”模型。“兩期”即導入期和展開期，“四階段”即導人期的新產品、新產業爆炸性增長階段和基礎設施高速發展階段，以及展開期的創新和市場潛力全面擴張階段與市場成熟階段。在技術革命導人期，新技術打亂傳統產業結構，更新基礎設施：在技術革命展開期，新技術逐漸形成持久盈利模式，重塑整個經濟結構。每一時期、每一階段的技術和產業發展呈現出不同的特征，在規劃和管理上具有與之相對應的側重點。因此，摸清算力技術革命周期的發展階段，可以根據歷史經驗厘清各個階段算力發展的主要矛盾，錨定適配的競爭戰略。當前，以深度學習技術和生成式AI為代表的組合式技術創新推動算力技術革命進入導入期。自然語言處理、圖像識別、數據標注等核心技術呈現涌現式創新，ChatGPT為代表的AI大模型、自動駕駛汽車為代表的AI賦能產品推動新產業加速增長。政府和企業關注到算力巨大的應用潛力，積極推進算力基礎設施建設。從歷史經驗看，技術革命離不開一個基礎設施網絡。如同蒸汽機時代的鐵路，由計算．存儲、通訊等設備組合而成的算力基礎設施集群是算力革命進入展開期的必要條件。隨著國家“東數西算”工程啟動，我國算力資源形成八大國家算力樞紐節點、十大數據中心集群的核心布局。隨著算力基礎設施的不斷完善和算法、數據技術的飛速發展，技術與應用不斷結合，算力在國民經濟中的作用越來越大，但遠未達到煤、電等曾引領技術革命的通用性投人品的程度。Gartner最新調研結果顯示：2024年6月，只有8%的中國企業將生成式人工智能部署在生產環境中，較之2023年4月的6%，僅增加了2%，低于全球20%以上的企業采用率。綜上所述，我國目前正處于算力技術革命導人期與展開期的過渡階段。如今，DeepSeek等開拓的“技術一經濟范式”拓寬了算力應用的邊界，為順利過渡提供了樂觀的信號。

正如卡蘿塔·佩蕾絲（2007）所言，“當眼下的信息革命接近它在財富創造上潛力的極限時，那種爆炸性的事件才更有可能發生”。經歷過算力基礎設施強勁增長的算力革命導人期，能否順利進入算力革命的展開期，需要算力競爭的底層邏輯的改變，即算力競爭戰略由算力設施之爭轉向算力經濟之爭。經濟邏輯就是盈利的邏輯，能夠激勵更多的生產和消費主體成為算力經濟體的關鍵一環，使算力由小范圍產品成為大規模產品，從而迎來真正的算力時代，即算力市場的成熟期。“每次革命把真正的新產業和新產品與其他更新的產業和產品結合在一起。當關鍵性的技術突破將它們結合在一起，使之成為強大、互動、連貫的商業盈利金光大道，并作用于整個經濟之時，它們共同產生的影響才變得真正無處不在”。算力展開期能否順利到來，將會決定算力能否如電力一樣成為引發技術革命的新動能，而不只是生產力躍遷歷史上的曇花一現。

2當前全球算力競爭聚焦于算力基礎設施

2.1我國算力基礎設施發展迅速

人類從計數開始便產生了算力需求，經歷了漫長的人工算力和機械算力時代。電子計算機的誕生標志著現代算力時代的開啟，經歷了網絡計算、云計算，在AI的推動下進入智能算力時代。中國算力發展緊跟世界先進算力步伐，總算力規模位居世界第二。截至2023年底，基礎算力方面，美中分別全球占比36%和28%;超級算力方面，美中分別全球占比54%和20%；智能算力方面，美中分別全球占比43%和33%。算力規模的擴大來自雄厚的基礎設施條件③。算力設施的基本框架由算、存、運構成。根據國家統計局數據，截至2023年底，全國在用數據中心機架總規模超過810萬標準機架，服務器規模超2500萬臺，近5年年均增速超過25%。《數字中國發展報告（2023年）》數據顯示，全國累計建成智算中心達60個。先進算力離不開存儲和網絡運力支撐。根據2024年10月11日發布的《中國存力發展報告（2024）》，截止至2023年底，我國存力規模達到1200EB。同時，國內各省（區、市）平均互聯網省際出口帶寬超過55Tbps，已有207個城市建成千兆城市，較2022年提升近1倍。

2.2算力競爭聚焦于算力設施的原因

算力競爭聚焦于算力設施既是技術革命醞釀期和展開期的必要積淀，也是增強國家核心競爭力的關鍵要素，還是市場競爭的產物。（1）算力設施支撐人工智能模型訓練、推理和應用部署，這是智能產業發展的內在要求。大模型訓練需要進行大量的迭代和復雜梯度計算，屬于計算密集型和存儲密集型任務。訓練GPT-3需要3000以上的英偉達A100GPU; DeepSeek-V3訓練使用了2048個英偉達GPU。大模型訓練會在機內和機間的集合通信操作產生大量信息，千億參數規模的模型數據量可達百GB級別，許多精細化場景對延遲有極高的要求，因此高帶寬網絡尤為重要。AI時代的核心生產要素是數據，迅速增長的海量數據需要與之相匹配的存力設施。《全國數據資源調查報告（2023年）》顯示，2023年全國數據生產總量達32.85ZB，同比增長22.44%；（2）算力設施是大國的競爭要地，算力設施的缺失會導致國家在戰略產業、未來產業的競爭中喪失先機。占得先機的國家能夠提前進行人工智能產業布局，甚至制定技術框架和行業標準，通過形成技術反饋回路不斷提升創新租金和市場占有水平。后發國家因產業鏈依賴，不得不向先進國家繳納壟斷租金。因此，全球重要國家紛紛將算力設施建設制定為國家戰略。美國在1993年便宣布實施“信息高速公路”計劃，特朗普政府最近又宣布了5000億美元投資的“星際之門”計劃，用于建設美國AI基礎設施。我國于2023年發布了《算力基礎設施高質量發展行動計劃》，在算力、運力、存儲力方面均設定了較高的目標。2024年政府工作報告提出，適度超前建設數字基礎設施，加快形成全國一體化算力體系；（3）企業和地方政府為獲得AI時代發展先機，具有強烈的算力基礎設施建設意愿。以阿里、騰訊、華為為代表的互聯網領軍企業在2010年之前便啟動了云計算建設，通過云計算維持行業領先地位，引領數字經濟發展。算力基礎設施建設是地方推動產業升級、吸引投資的有效措施。“東數西算”工程為我國西部地區經濟發展注入強勁動力，是縮小與東部地區經濟差距的良機。

2.3我國算力設施大規模擴張存在的問題

（1）進口依賴。芯片是智算基礎設施的核心，在高端芯片市場領域，2023年上半年，中國加速芯片市場容量超過50萬張，其中中國本土芯片出貨超過5萬張，市場自給率只有10%④。海關部門公布的進口數據顯示，2024年我國芯片進口數量為5492億塊，同比上升14.5%，進口金額達3856億美元（約2.8萬億元人民幣），同比上升9.5%。算力設施原材料進口不僅消耗了大量的外匯儲備，還增加了產業鏈斷供的風險；（2）供需的結構性矛盾。根據賽迪研究院的研究結果，經過兩年的AI科技競賽之后，算力設施的原材料價格和使用價格出現了大幅度下滑。英偉達兩款芯片租賃價在10個月內降幅50%，價格下降是供給過剩的信號，這種供給過剩很大程度上來自供需的不匹配，通用算力過多而高質量的智能算力短缺，東部算力中心利用率高而西部算力中心利用率低；（3）算力在大眾市場的應用比例還比較小，大多數企業被排除在算力應用市場之外。算力的大量應用局限在少數行業中。如互聯網行業占通用算力總需求的38.6%，占智能算力總需求的52%。互聯網、政府、金融、電信、服務是算力應用的重點領域，無論在通用算力還是智能算力的應用市場占有率均超過80%．呈現出“二八效應”⑤。即使在算力應用的重點產業中，企業的AI算力的利用率也并不樂觀，除信息技術服務業、科學研究和技術服務業、教育之外，其他行業與AI存在技術合作關系的企業比例均不超過10%。算力如同水電一樣的普惠性應用時代還遠未到來。

3全球算力競爭的重點將向算力經濟轉移

3.1算力經濟高質量發展引領算力基礎設施建設

算力經濟概念是指以計算為核心的算力將成為衡量一個地區數字經濟發展程度的代表性指標和新舊動能轉換的主要手段。基于經濟學的基本概念，算力經濟的元問題是算力資源的最優配置。就必須考慮應該建設多少算力資源、算力資源應該用在哪里這些根本問題。習近平總書記指出，“要加快建設高速泛在、天地一體、云網融合、智能敏捷、綠色低碳、安全可控的智能化綜合性數字信息基礎設施，打通經濟社會發展的信息‘大動脈’”。按照國家的算力發展理念，算力經濟應是算力基礎設施建設的目標和導向。我國算力設施發展的最終目標是實現算力經濟的高質量發展，應該以經濟邏輯指導基礎設施建設，避免盲目堆算力出現的熵增問題。經濟高質量發展是創新、協調、綠色、開放．共享五大新發展理念在經濟領域的實踐，具體表現為創新驅動型經濟增長方式、平衡發展、人與自然和諧、國內外聯動和社會公平正義。

3.2算力經濟帶動算力革命展開期的到來

經濟是社會運行的底層邏輯。技術革命是新的“技術一經濟范式”取代舊的“技術一經濟范式”的過程。新技術需要建立一整套提供服務的網絡，包括特定的基礎設施、供應商、信息、維修等，以促進技術擴散。算力革命時代的服務網絡就是算力生產者、算力調度者、算力服務商在內的算力產業鏈。同時，技術擴散還需要與之配套的金融資本、市場標準、教育培訓等要素。只有高質量經濟活動才能調動如此廣泛的社會行為。在利潤動機的推動下，技術潛力得到最廣泛地應用，新的技術革命才能進入規模經濟時代，中國式現代化目標得以實現。在這一過程中，如果出現越來越嚴重的結構性緊張關系，譬如算力供需的結構性失衡，新技術革命進一步的發展將難以為繼，甚至中斷于技術革命展開期之前，掉人新周期的“中等收入陷阱”。

3.3以DeepSeek為代表的算力經濟模式分析

算力經濟應走自主可控發展之路，將技術革命主動權掌握在自己手里。DeepSeek是杭州深度求索公司自研模型，上游算力核心環節為浪潮信息提供的AI服務器集群，配備英偉達H800GPU。采用預填充與推理分離架構，通過計算與通信過程重疊設計，DeepSeek-R1全面適配華為升騰等國產芯片，推理效率達到英偉達A100的92%。在產業鏈最核心的芯片領域，DeepSeek能夠做到國產替代。無論是美國拜登政府還是新掌權的特朗普政府，在對華芯片出口管制的態度上呈現出一致性。我國必須時刻堅持底線思維，做好高端芯片斷供的準備，確保在斷供的前提下仍然可以做到算力經濟基本盤的穩定。除芯片外，中科曙光的液冷系統、潤澤科技的機柜資源等算力核心領域配件均已實現國產化。每一次技術革命，不同的國家和地區之間的增長率都表現出懸殊的差異，先行者利用技術優勢掌控他國產業鏈屢見不鮮，只有自主可控的算力經濟發展之路才能掌握技術革命的主動權。當然，自主可控不等于閉關鎖國，在算力經濟發展上要保持開放思維，積極進行國際合作，推動中國算力資源的全球化應用。

算力經濟創新主體為新的富有競爭力的新興企業，算力技術革命企業家蜂擁出現。DeepSeek成立于2023年7月，是一家非常年輕的民營創新型科技公司，員工規模140人左右。包括DeepSeek在內的杭州“六小龍”均是此類企業。這符合歷次技術革命的一般規律。技術革命是新舊“技術一經濟范式”的替代過程，是熊彼特式的“創造性破壞”過程。顛覆性的技術創新不容易出現在那些代表舊技術舊產業的大型企業中間，像電氣時代的西門子、信息時代的IBM、人工智能時代的引領者OpenAI，都是曾經的新興企業。創新是此類企業的基因，是算力經濟增長的核心驅動力，是算力革命時代能否真正到來的決定性力量。DeepSeek創始人梁文鋒在2024年7月接受暗涌記者采訪時說到：“這一次，我們的目標不是快速盈利，而是推動技術前沿的發展……”。快速盈利的思維之下，企業更注重短期行為，容易選擇技術上的拿來主義，從而走上“市場換技術”的老路，技術不是最新的，市場也是已有的，缺乏新技術和新市場的開拓過程，即使打著新經濟的旗號走的也是傳統經濟的老路。依靠長期創新并建立起技術壁壘的企業，長期來看也是盈利最豐厚的。

算力經濟是復雜經濟生態系統，價值由系統協同創造。DeepSeek創始人梁文鋒在2024年7月接受暗涌記者采訪時說過：“英偉達的成功并不僅僅是自身努力的結果，而是西方科技生態系統長期合作，共同規劃下一代技術路線的成果。中國也需要類似的生態體系。國內許多芯片研發失敗，不是因為資金不足，而是因為缺乏支撐性技術社區，僅依賴二手信息。必須有人走在前沿。”Deep-Seek雖然是一家儲備萬張A100芯片的公司，但其商業模式的成功更多的在于依托算力資源和算法技術優勢，結合中國應用場景，構建了一個涵蓋上游算力基礎、中游模型開發和數據訓練、下游商業化應用和技術合作服務的完整產業鏈條。該鏈條結合杭州東方嘉富基金、華金領越基金等金融資本以及科研院所、政府服務機構等主體，共同構建了一個協同發展的復雜經濟生態系統。隨著DeepSeek模型應用的火爆，以開源踐行開放的發展理念，使該生態系統內外各主體通過分享共享、互動產生聚合、涌現，從而催化出更多的技術和商業創新。國內有些算力中心存在算力過剩問題和“孤島效應”，正是因為建設過程中一味地追求“堆算力”，忽略了算力只是算力經濟系統中的一環。只有價值共創，才能充分發揮算力的動能作用，不但能夠催生新產業，還可以改造舊產業，從而覆蓋整個經濟體系。

算力經濟注重經濟邏輯指導技術創新，實現算力普惠服務。普惠服務是技術大眾化的重要標志，也是技術革命潛能得到充分釋放的表現。AI產品榜顯示，DeepSeek-RI模型發布后，創造了在沒有任何廣告投放情況下實現7天完成1億用戶增長的“超級產品”世界紀錄。根據智東西、21世紀經濟報道等媒體統計，截至今年2月14日，已有上百個應用接人DeepSeek，涵蓋通信、汽車、金融、云廠商等數十個行業，這一應用范圍截至文稿寫作時依然處于快速擴張狀態。使用者包括個人、企業、政府、科研院所等多元主體，充分調度了智算力、云算力、邊緣算力、端側算力等多元算力。新技術的大面積應用是技術革命進入爆發期和成熟期的重要前提。算力服務的普惠性來自3個原因：（1）實用性強；（2）價格低；（3）使用方便。DeepSeek通過經濟邏輯指導技術創新，踐行了“技術以人為本”的協調、共享發展理念。早在DeepSeek-R1模型發布之前，梁文峰在去年7月接受采訪時提到：“我們認為AI和API服務應該是人人都能負擔得起、隨時可用的……”。在這一經濟理念的引導下，DeepSeek-V3通過MoE（稀疏專家模型）與MLA（多頭注意力機制）算法創新，選用模型蒸餾技術，數據重質少量，合理分配計算資源，能在典型場景下降低80%算力消耗，同時精度損失控制在0.25%以內⑥。DeepSeek-V3訓練成本僅為557萬美元，模型API服務定價也將調整為每百萬輸入Tokens 0.5元，定價低于當前主流模型70%以上。這也促進了國內外競爭對手紛紛大幅度降價。同時，DeepSeek踐行“模型即服務”理念，提升了使用的便利性。

算力經濟符合因地制宜發展新質生產力的原則，賦能中國式算力科技革命不斷壯大。DeepSeek并未盲目踐行“規模法則”（Scaling Law），參與內卷式算力競爭，而是走出一條適合中國技術、市場特點的差異化競爭路線。短期甚至中長期，高性能芯片可能還是我國算力設施的短板，一味地拼算力將面臨成本高企甚至斷鏈的窘境。再加上計算技術更新速度很快，可能會面臨算力中心建好即過時的問題。DeepSeek通過優化算法，實現了數據在多個節點上的并行處理，并通過云平臺將多個算力中心閑置算力整合起來。這種技術處理有兩個好處：（1）通過這種方式減少對大規模芯片集群算力中心的依賴；（2）能夠充分利用光通信功能實現高速數據傳輸，該功能依托的高速網絡和光模塊是我國的優勢產業。光通信行業市場機構LightCounting公布的最新版2023年全球光模塊TOPlO榜單，中國廠商共有7家人圍。雖然美國算力技術發展早于中國，但中國具備比較優勢的要素稟賦結構、更加豐富的應用場景、更大規模的統一大市場、潛力巨大的清潔電力資源。立足優勢，補全薄弱環節，中國的算力經濟會呈現出百花齊放的多元業態。

4基于算力經濟高質量發展的算力市場機制策略

DeepSeek代表了一種先進的算力經濟模式，為推動我國算力經濟升級提供了示范。只有全方位的高質量算力經濟才能引領算力科技革命時代的徹底到來，這需要高效的算力市場來支撐。針對現實市場中的市場失靈和市場低效問題，市場機制設計理論提出主動設計市場制度、拓展市場功能，解決市場厚度、市場擁塞、市場安全與簡易性方面存在的問題。伴隨我國算力經濟的快速發展，一些理論中的問題已經出現，如DeepSeek火爆帶來的服務器繁忙，這是典型的市場擁塞問題。算力經濟是復雜系統，需要基礎設施、技術、法規、環境、利益分配等方面的綜合治理，市場高效運行需要供給方、需求方、產業、政府協同進行市場設計，才能保證符合新發展理念的全方位高質量發展。

（1）關注“杰文斯悖論（Jevons Paradox）”，布局與高質量算力經濟匹配的算力設施建設。Deep-Seek通過算法創新大幅節約了算力資源，那么是否意味著社會不需要更多的算力資源了呢？根據歷次技術革命中出現的“杰文斯悖論”，算力是一種高彈性產品，價格的大幅度下降帶來需求量的更大幅度上升，雖然單位消耗降低但總算力消耗會大幅提升，現有先進算力無法滿足暴增的需求。算力設施建設不能盲目競賽，應以需求為導向，不僅是當前需求，還要對未來需求作出前瞻判斷。技術革命歷史經驗表明，一種技術如果能夠成為技術革命的動能，必然是增加了市場厚度，解決了市場擁塞，滿足了大眾化、多元化市場需求。未來的算力需求同樣會呈現出百花齊放態勢，業態會更豐富，智能算力、云算力、端側算力、邊緣算力會在各自的細分市場深入滲透。與需求掛鉤是新基建應有的理念，也是把握“國家適度超前部署”算力基礎設施中的“度”的依據。

（2）完善研發引領長期盈利的競爭機制，以集成創新驅動發展算力經濟。集成創新是指以技術創新為核心，機制創新等多元創新協同。AI技術創新方興未艾，中國不僅是現有技術的接收者，更應是新技術的創新者，把握技術前沿才能筑牢根基，保證算力發展的自主可控。AI領域目前依然存在很多足以改變產業格局的創新亟待實現，如北京大學人工智能學院院長朱松純在第四屆智能計算創新會議提到的“大量物理和社會變量該如何標注”的問題、中科大潘建偉團隊研究的量子算力問題，前者關系到絕大多數不可觀察的物質如何數字化，后者關系到計算速度和節能的光速升級。根據創新的復雜性原理和實踐經驗，創新不只發生在發達國家，也不只發生在知名企業，要完善研發引領長期盈利的競爭機制，引導主體主動去攻克顛覆性創新技術。

（3）完善價值共創機制，壯大算力經濟商品市場和匹配市場。算力的技術復雜性帶來產品的復雜性，在算力市場中，標準化的商品市場和個性化的匹配市場將長期共存。商品市場要提供“與水電一樣一點接人、即取即用的社會化服務”（《中國移動網絡白皮書》），注重交易的便捷和低價，如手機端算力；匹配市場要提供與復雜多樣的現實場景和具體任務匹配的數字標注與計算解析，如工業大模型，往往需要定制化的云算力或智算力。商品市場盡管提供的是標準化產品，但在這技術劇變的時期，標準變化和服務升級同樣是頻繁的。這就需要消費者積極參與到產品的設計和生產過程中，與生產者共同推動價值增長。DeepSeek的開源就是為供需雙方提供了一個開放性的價值共創平臺。匹配市場高效運行對算力經濟系統內成員的合作提出更高的要求，知識分散于不同的結點中，如算力中心的技術知識和企業的生產知識。價值共創是不同知識的結合，為確定明確的技術需求，知識的所有者需要緊密合作。知識的融合存在數據泄露等安全風險，壟斷的存在會產生的定價權不平等問題，可以預見這些問題隨著算力經濟的擴展會更加顯著，從而阻礙市場進一步壯大，這就需要建立互信與平權機制。