浪潮信息歐洲CEO Jay Zhang談德國算力：數字經濟現狀與創(chuàng)新

北京2022年12月21日 /美通社/ -- 浪潮信息與IDC聯合編制的《2021-2022年全球計算力指數評估報告》在德發(fā)布，該報告量化揭示了全球15個國家的GDP、數字經濟和計算力之間的關系。平均而言，15個重點國家的計算力指數每提高1點，數字經濟和GDP將分別增長千分之3.5和千分之1.8，這一趨勢預計將持續(xù)到2025年。就此，德國IT科技媒體Lanline采訪了浪潮信息全球業(yè)務副總裁，歐洲首席執(zhí)行官 Jay Zhang，深度討論了德國數字經濟現狀與創(chuàng)新，人工智能、邊緣計算等新興技術發(fā)展情況。

向智能工廠邁進

《2021-2022年全球計算力指數評估報告》評估了不同行業(yè)在通用計算、人工智能計算和邊緣計算方面的投資，以及新興技術的應用成熟度?？傮w而言，互聯網行業(yè)仍領先于傳統行業(yè)。排名前5位的行業(yè)還包括金融、制造、電信和公共事務。

制造業(yè)是實體經濟發(fā)展的核心支撐力量，也是全球算力水平最高的傳統行業(yè)之一。制造業(yè)在推進數字化轉型的過程中，不僅要支撐大型ERP系統的運行，還需要兼顧物聯網、傳感器等新技術的應用。

從全球角度來看，制造業(yè)對兩項新興技術的投資最大：物聯網 (IoT) 和機器人技術。 2021年，制造業(yè)在物聯網和機器人方面的支出分別占全球的37%和60%以上。然而，最近的一項調查發(fā)現，受訪的德國工業(yè)企業(yè)只有29%正在積極實施物聯網項目，這意味著他們沒有釋放作為智能工廠基礎的基于數據的決策和敏捷生產流程的全部潛力，還面臨著缺乏可靠的數據策略以及 IT 和 OT集成的挑戰(zhàn)。

德國擁有強大的工業(yè)基礎。該國的長期數字投資使其在疫情期間更具彈性，是經濟快速復蘇的關鍵。然而，供應鏈中斷、能源成本上升和通貨膨脹加速等不確定性可能會抑制德國經濟的數字化進程。德國公司最近的一項調查顯示，95% 的公司都存在這樣的擔憂。

推動可持續(xù)發(fā)展

德國等新興國家在算力方面的優(yōu)勢不在于計算能力，而在于高效的計算資源、新興技術的廣泛應用以及完善的基礎設施支持。新興國家的數據中心總數約占15個國家數據中心總數的33%，這些國家的PUE指標普遍領先全球。據BITKOM調查，目前德國有超過3000個數據中心，裝機功率超過40千瓦。

特別是歐洲國家優(yōu)先考慮向循環(huán)經濟轉型。據估計，到2023年，歐洲將投資超過 600 億美元，以數字技術推動可持續(xù)發(fā)展。IDC 高級副總裁 Matthew Eastwood 認為數字基礎設施的發(fā)展與高管對企業(yè)ESG目標的意識增強之間存在關聯：“CXO們將推動高質量數據中心發(fā)展并為企業(yè)ESG目標做出貢獻 ”。

邊緣計算推動產業(yè)協作

報告發(fā)現15個國家的邊緣計算發(fā)展有所改善。除了美國和中國的突出表現外，德國和英國等國家在邊緣計算方面的努力也比發(fā)展中國家快得多。受行業(yè)數字化轉型需求拉動，德國邊緣計算支出增長29.3%。IDC預計，未來5年邊緣計算能力投資增速將遠超核心計算能力，到2025年全球邊緣計算服務器支出將占服務器總量的24.9%。

邊緣計算本質上是一種面向特定用例場景的分布式計算范式。“60% 的數據是在端創(chuàng)建的，應用程序和基礎設施將跟隨數據到達邊緣”，Matthew Eastwood 解釋道。 “這意味著更多的計算能力將轉移到邊緣，更接近能夠更有效地實時使用數據的服務?！?因此，行業(yè)和系統之間的協同是影響邊緣計算部署的重要因素。 歐洲電信運營商、解決方案提供商和垂直行業(yè)組織正在加強產業(yè)協作和業(yè)務能力整合，通過不斷完善的生態(tài)系統賦能各行各業(yè)。在德國，自動駕駛已實現跨運營商網絡的無縫切換，保障了碰撞預警系統等關鍵業(yè)務的連續(xù)性。

對更多AI用例的需求

人工智能計算體現了一個國家的前沿計算能力。對15個國家的分析表明，人工智能計算支出占總計算支出的比例從 2016 年的 9% 上升到 12%，預計到 2025 年將達到 25%。

去年，德國積極使用人工智能的公司比例超過了 10%。與 2019 年相比，使用人工智能的公司數量幾乎翻了一番。萊布尼茨歐洲經濟研究中心 (ZEW) 最近為德國聯邦經濟部進行的一項調查也顯示了這一點。目前，德國聯邦經濟部萊布尼茨歐洲經濟研究中心（ZEW）最近進行的一項調查顯示了這一點。在調研中，約五分之一的受訪公司在人工智能領域處于“試驗階段”，另外五分之二的公司至少開發(fā)了初始用例。這表明人工智能在經濟中的傳播速度有多快。然而，只有七分之一使用人工智能的公司將其作為公司商業(yè)模式的基礎。

這些發(fā)現與 AI 專家 Peter Seeberg 的評估相吻合：“德國非常擅長開發(fā)基礎技術。關于人工智能，我們需要在德國和歐洲學習，以采取下一步行動，將這些技術轉化為應用程序和關鍵業(yè)務用例。這也是我們可以從美國和中國學習的地方。” Seeberg 堅信人工智能將為工作場所帶來積極的變化；智能機器人將從事重復、乏味的工作，而人類將更多地關注創(chuàng)造性工作，并希望能夠產生同理心。Seeberg 希望未來能看到德國政府為 AI 成熟度設定目標：“德國應該在 2030 年達到頂峰?！盡atthew Eastwood 也表示，缺乏數據處理和分析是組織投資 AI 基礎設施的一大障礙?！?/p>

計算能力如何推動創(chuàng)新

算力的社會價值日益凸顯。計算能力可以促進疫苗和藥物開發(fā)，顯著提高藥物發(fā)現，降低平均研發(fā)成本，降低臨床失敗的風險，人工智能輔助藥物發(fā)現近年來已成為全球市場的焦點。綠色算力能保障社會可持續(xù)發(fā)展，在應對氣候變化凈零排放需求的驅動下，算力綠色化、集中化轉型持續(xù)加速。 計算能力還可以幫助企業(yè)應對減排壓力，并在數字化轉型中取得商業(yè)先機。

協作是關鍵

數字經濟開放合作是各國融入全球的重要組成部分。國際政治風險正在影響算力產業(yè)鏈上各國的協同合作。各國家應不約而同地尋求與其他國家在數字經濟方面的合作，特別是在促進國際合作和計算能力的共同發(fā)展方面。國際合作在跨境信息共享、計算能力基礎設施本地化、互聯網國際監(jiān)管和治理等方面面臨諸多現實挑戰(zhàn)。因此，領先國家必須承擔起構建數字經濟全球化新機制的責任。

盡管疫情顯著推動了德國公司的數字化，但仍有挑戰(zhàn)需要克服。缺乏可靠的寬帶基礎設施、缺乏 IT 專家，技術工人以及有限的財力和時間資源是阻礙公司更快實施數字化項目的主要因素。 此外，公司認識到成功的數字化轉型需要數字化思維，讓員工適應數字化未來是一項關鍵任務。 政策制定者面臨著創(chuàng)建監(jiān)管框架以促進創(chuàng)新技術和新商業(yè)模式的挑戰(zhàn)。