数字经济时代，数据已经成为关键生产要素，作为底层基础设施的数据中心也在不断升级。利用网络吸纳一个个泛在分布的数据中心算力资源，组成泛在、立体的算力网络，从而聚合多中心资源，融合多元异构算力成为数据中心发展的关键趋势。

以网络为纽带连接泛在算力资源

(资料图)

我国已建成全球最大的5G网络和千兆接入网络，为串联分散的算力资源提供了有力支撑，在此基础上，如果数据中心运营发展能够从隔离自治、只关注自己的计算任务，过渡到与其他数据中心有效连接的协同合作模式，通过网络将泛在分布的算力资源连接起来，高效聚合、统一调度分散的算力资源，使得计算资源可以按需、灵活地匹配数据处理任务，将为高效处理海量数据提供有效解决方案，为数字经济高质量发展注入强劲动能。

“十四五”规划提出，要加快构建全国一体化大数据中心体系，强化算力统筹智能调度，建设若干国家枢纽节点和大数据中心集群，建设E级和10E级超级计算中心。一方面要加强数据、算力、能源的协同联动，推动数据要素按需有序流动。我国东部地区对算力的需求量大，数据中心相对密集，而西部地区在气候、资源、环境等方面更有利于低碳、绿色数据中心建设，如何统筹布局算力基础设施，高效利用算力资源，将计算任务灵活分配到适合的计算节点，从而畅通数据流通路径，对于激发数字经济活力极为重要。另一方面要注重网络智能化发展，比如在数据传输过程中，能够根据网络的忙闲状态、网络的性能、传输成本等，智能选择中间经过的节点，动态、智能分析出最优传输路径，这对算力中心之间的互联提出了很高要求。

截至2021年底，我国在用数据中心机架总规模超过520万标准机架，平均上架率超过55%。在用数据中心服务器规模达1900万台，存储容量达800EB。我国已拥有包括超算中心、云算中心等在内的众多算力中心，根据数据，全国在用超大型、大型数据中心超过450个，智算中心超过20个。但算力中心大多独立运营，彼此之间缺少任务协同和资源共享机制，如果能够将这些分散的算力有效聚合并充分利用，以网络为纽带串联算力资源，将有效提升跨广域数据交互效率，为算力资源的协同共享提供坚实基础。

发挥集群优势智能匹配算力供需

算力作为数字经济时代新的生产力，以算力为核心的科技竞争势必成为全球战略竞争的焦点领域。目前来看，全球各国算力规模与经济发展水平密切相关，经济发展水平越高，算力规模越大，美国、中国、日本、德国排名前四，与各国的GDP全球排名一致。未来社会将是万物感知、万物互联以及万物智能的社会，泛在算力将成为数智时代发展的重要保证，而数据中心之间高效协同则为算力泛在化提供了有力支撑。

我国近5年算力年均增速超过30%，算力规模排名全球第二。从整体而言，我国算力基础设施规模已位居世界前列，但需要提高算网协同和全局调度能力，发挥算力的集群优势，突破单点算力极限，通过现有技术的加速创新、交叉技术的跨界创新，掌控、打通、连接分布式数据中心，从而智能、灵活调度算力，匹配不同数据处理任务对算力的差异化需求。

参考云计算发展历程，从早期注重把数据处理和存储集中起来以发挥规模效应，节约大量设点成本，发展到目前大量分散的边缘计算和集中的云计算共同组成较为合理的数据处理体系。数据中心发展需要从中汲取经验，一方面通过集约化建设数据中心，保障算力总体布局合理，实现区域平衡和绿色生态。另一方面，需要解决算力供给的普及性问题。亟须制定算力度量标准、异构算力接入、算力交易等具体方案，统筹推进一体化算力管理调度，使得电信运营商、大型云商和相关中小企业能够高效参与算力资源的调度分配，为计算任务智能匹配到合适的计算资源提供技术支撑。

算力调度方面，算力调度系统应具备智能解析及网络感知功能，根据数据处理任务的具体需求，按照计算规模、实时性等要求进行分析梳理，通过算网协同合理规划数据流量流向。如何实现跨区域算力调度，根据具体数据处理场景和负载类型进行云边端协同调度、多元算力融合调度等，使得用户可以使用不同地区、不同企业提供的算力资源，依赖于底层核心技术的突破。比如异构网络的端到端控制和服务化能力、网络智能感知能力、云网一体化交付能力、算网的智能调度能力等。

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步入算力时代，对数据中心的发展模式提出了更高要求。相信随着数据中心建设、管理、运营方面的经验积累，以及底层关键技术的突破，计算和网络的融合将持续深化，分散的数据中心将能够“默契”配合，高效协同完成数据处理任务，实现算力的互联互通和协同共享，从而为数字经济高质量发展注入新动能。本报记者吴双