通过一组数据速读2021我国数字经济发展：
45.5万亿元
2021年我国数字经济规模
39.8% | 占GDP比重
16.2% | 同比名义增长
8.35万亿元
2021年我国数字产业化规模
7.3% | 占GDP比重
11.9% | 同比名义增长*
*数据来源：信通院《中国数字经济发展报告（2022年）》
报告显示，ICT服务部分在数字产业化的主导地位更加巩固。产业数字化规模达到37.18万亿元，同比名义增长17.2%，占GDP比重为32.5%，工业互联网成为制造业数字化转型核心方法论。
报告表示，加强关键核心技术攻关，有针对性地开展高端芯片、操作系统、人工智能等关键核心技术研发，注重原始创新和生态培育。并面向制造、矿山、能源、交通、物流、医疗等重点行业，全面制定数字化转型路线图，形成一批可复制、可推广的行业数字化转型系统解决方案。
激增的算力需求和网络需求
由新兴技术、应用、场景带来的数据量持续增长，各行各业对算力和网络提出了更为迫切的需求。在算力需求方面，2020年我国算力总规模已达到135EFLOPS，同比增长55%，超过全球增速约16个百分点。在网络需求方面，业务升级对网络提出了更高速率、更低时延、更广覆盖的需求。
以无人驾驶场景为例，从2018年到2030年，无人驾驶对算力的需求将增加390倍，未来L4和L5级别对网络带宽的需求将大于100Mbps，时延要求达到5-10毫秒的水平。数字货币场景下，2030年较2018年算力需求将增长约2000倍。VR游戏的算力需求将增长约300倍，端到端的时延至少需小于20毫秒。
计算任务将迁移至边缘节点云上
随着强交互技术的进一步成熟，终端连接量、数据产生量和计算量将激增，大量的计算任务将由终端侧迁移、卸载至边缘计算节点或云上完成，以满足个人场景、企业场景等计算任务的分布化处理的要求。进一步将计算任务智能化匹配到相适应的算力节点，让用户无需关心资源的异构情况和任务实际执行环境，从而最大程度简化应用的部署过程，提供最佳的服务体验保障。
高性能计算及大数据处理场景的算力调度
在高性能计算场景下，如引力波验证、粒子加速器、蛋白质内部结构研究等尖端科研项目，需要大量的CPU、GPU、内存和网络资源，但对实时性要求不高。当前大部分科研机构和高校进行科学数据处理时，多选择使用公有云算力或自建高性能计算集群，甚至是超算集群，计算成本高昂。算力网络的共享经济模式，可将高算力消耗的科学计算任务拆解并分布调度到广泛存在的社会存量算力上运行，极大降低科研单位算力成本。
在大数据处理场景下，如政府大数据治理、信息化处理等应用，需要综合考量海量数据存储成本和数据分析时延需求。算力网络可通过西部枢纽低成本资源满足非实时存储需求，通过东部枢纽的热点资源满足实时数据存储需求。
同时，算力网络保证每个算力节点的安全可信，通过引入隐私计算技术，分隔数据“知情权”和数据“操作权”，保证算力节点在计算中无法直接读取用户隐私数据，实现算力网络对数据的“可用不可见”。
算力网络以平台型共享经济服务模式，盘活新建和存量算力资源，实现“人人”为“人人”的开放化解决方案。通过算力网络搭建“算力电商”的可信共享交易平台。面向高算力消耗场景，可极大降低算力租赁成本，个人和企业也可以随时将闲置算力贡献出来，获得算力服务受益。
凝聚行业生态力量，我们将携手行业伙伴，从产业推进、技术攻关、服务创新与生态构建等多方面共同推动算力网络的发展，进一步实现“网络无所不达、算力无所不在、智能无所不及”的愿景。
本文来源：中国移动国际
