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国际货币基金组织近期发布的一份分析报告预测，人工智能（ai）将影响全球近40%的工作，在发达国家、成熟行业比例更高。和众多行业一样，ai对钢铁行业现有生产和管理产生的颠覆式影响会逐步显现，算力将成为最重要的新基础设施。

算力：支撑数字经济发展的核心设施

ai自1956年诞生，历经近70年发展，关键突破有赖于2011年出现的深度机器学习算法和大规模预训练模型，推动生成式ai快速走向商业领域。2022年11月30日，chatgpt横空出世，生成式ai迅速拓展，截至目前，仅国内就已经发布了近300个大模型，由ai生成的文章、视频、图片等各类内容已广泛应用于新闻媒体、广告营销、客服等领域，并向教育、金融、财务、法律、医疗等专业领域渗透。工业领域的一些大模型、小模型也在推陈出新，推动复杂生产由人工控制到自动化控制的升级。支撑这些变革升级的关键，在于算法、算力和数据三大要素。

算法是“大脑”，通过机器学习、自然语言处理、深度学习、计算机视觉等技术，结合行业理论、计算机等，拥有解决问题的能力，比拼的是“智力”。数据是“感知”，基于对关键问题相关数据的收集输入，对“大脑”进行训练、优化，实现“大脑”的自我学习、自我升级，比拼的是“规模”。算力是“容量”，涉及数据中心、云计算、分布式计算、边缘计算等多个方面，通过强大的算力支持，将过往长时间的训练予以压缩并对问题提出迅速反应，比拼的是“财力”。相较于传统的数据中心，适应ai的算力要求更高、能力更强。自2012年以来，全球算力需求已经增长30万倍，近年来的ai热潮更是推动了算力需求的增长。算力不仅是企业未来的基础能力，也是国家未来发展数字经济的核心能力。

2023年12月，国家发改委、国家数据局、中央网信办、工信部、国家能源局联合印发《深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》（简称《实施意见》），其核心目的之一就是通过全国一体化算力网的构建，支撑大数据、大模型等迅猛增长的数字经济算力需求。

建管联用：全国一体化算力网核心模式

全国一体化算力网是促进全国范围内各类算力资源高比例、大规模一体化调度运营的数字基础设施，将为各行各业提供兼具规模大、质量高、成本低、融合广等多种优势的算力基础设施。其核心特点主要有以下4个层面。

一是集约“建”，算力规模大。《实施意见》提出推动各类算力资源在国家枢纽节点规模化建设、集约化发展，规划引领、统筹布局，避免重复投资、无序发展，最大程度地节约建设成本。2022年，国家规划在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等启动建设8大国家算力枢纽节点，形成10个国家数据中心集群。其中，一类是布局需求侧，侧重满足经济发展地区对“数”的需求；一类是布局供给侧，依托当地电力成本、气候等优势，侧重降低“算”的成本。《实施意见》提出的建设目标是：枢纽节点地区各类新增算力占全国新增算力的60%以上，枢纽节点算力资源使用率显著超过全国平均水平，国家枢纽节点外原则上不得新建各类大型或超大型数据中心。

二是一体“管”，算力质量高。与电力资源相同，“东数西算”的空间布局现实存在算力调度的难题。全国一体化算力网将构建调度平台体系，促进算力资源跨地区、跨行业高效调度，将算力调度的效率提升最高。

三是全网“联”，算力成本低。一方面，推动枢纽、卫星等各类算力资源并网，“建设一批融合通用计算、智能计算、超级计算资源的算力服务平台，促进算力供给、调度、使用及结算智能化，逐步建立随取随用、灵活配置、按需收费的算力服务新模式”；另一方面，促进算力与电力协同发展，国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超过80%，多用绿色算力以降碳、降本。

四是高效“用”，算力融合广。积极推进数算融合，激活数据要素价值。《实施意见》特别提出，“推动算力、数据、算法融合发展”“提升数值、文本、图形图像、音频视频等多类型数据的多样化处理能力”。对企业所关注的安全可信问题，一体化算力网“将积极应用隐私计算、联邦学习、区块链等技术，促进不同主体之间开展安全可信的数据共享交换和流通交易”。

钢铁行业应用思路与策略

根据冶金工业规划研究院发布的报告，2022年中国钢铁工业关键工序数控化率达到73.8%，生产设备数字化率达到53.8%，已形成平台化设计、智能化制造、个性化定制、服务化延伸、数字化管理及网络化协同六大应用模式，智慧矿山、智能车间、智能仓储、智能在线检测、智慧物流等数字化应用场景不断增多。可以预见，钢铁行业未来对算力的需求也将与日俱增。全国一体化算力网将积极打造低成本、高品质、易使用的行业算力供给服务，这将为钢铁行业发展数字经济、进军ai创新提供新的战略选择。企业应用核心策略主要有3点：

一是强化上云用云意识，通过充分利用一体化算力网节约硬投入。高质量的算力成本花费巨大，以1000枚英伟达a800 gpu（图形处理器）为标准构建智能算力集群，以10万元/枚价格标准计，gpu采购成本就高达1亿元。据有关报道，美国服务器总规模约为2200万台，公有云服务比例超过65%；中国服务器总规模约2000万台，公有云输出比例仅有28%，大部分服务器以私有云形式存在。国内公有云cpu利用效率25%~50%。私有云部署的cpu使用效率通常仅为1%~2%，一般不超过5%。由此可见，国内企业上云意识明显不强，私有云部署方案效率明显不高。钢铁企业应改变思路，积极利用公有云提供的资源，有效降低硬投入。在布局上，可根据一体化算力网选择就近的算力中心，做好接入算力基础设施的整体筹划。

二是强化数据共享意识，通过充分利用一体化算力网节约软投入。ai技术应用除算力投入外，还需要支出大量的训练成本，进行多轮算法模型训练。据报道，chatgpt一次完整的模型训练成本超过1200万美元。钢铁行业的ai应用场景尽管多是小模型，但训练成本和数据获取成本也将是考量因素之一。只有最大程度的共享，才能实现最大范围的数据收集，从而实现大模型的效力提升。《实施意见》提出将探索构建多源异构数据统一标识编码体系，开展跨地区跨行业多源数据标识互认，促进数据流通体系与算力支撑体系协同运行。钢铁企业可依托一体化算力网提供的海量数据基础，开放互联、共享互融，为企业减少软投入提供亚博ag旗舰厅的解决方案。

三是强化数算融合意识。数字经济的本质是激活数据要素价值，推动数据成为产业链、供应链的驱动要素之一，这对钢铁行业来说更为重要。钢铁行业是一个高度复杂和动态的行业，产业链供应链涉及到大量的数据和计算。只有提升数算融合能力，才能更好地利用数据和算法来优化生产过程、提高产品质量、降低成本、增强市场竞争力。一方面，要把数据作为企业新资产，依托一体化算力网收集和分析数据，构建内外部数据的优势；另一方面，要把算法开发作为企业新能力，培育数据分析师、算法工程师、数据科学家团队，充分利用一体化算力网提供的各类开源或商业服务，针对生产与运营开展算法模型研究，提升生产与管理的自动化水平，以数算融合提高自身的竞争力和盈利能力。

《实施意见》不仅对一体化算力网各项建设做出了部署，也对保障措施进行了安排，特别提出鼓励面向中小企业发放算力券、运力券，加强共性技术研发等推动企业应用的引导政策。钢铁企业可对一体化算力网建设、发展与应用予以重点关注，充分利用国家级算力平台，加快推动企业自身的数字经济发展。（中国冶金报）

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