[关键词]算力 技术革命周期 算力经济 竞争战略 DeepSeek 复杂经济系统 杰文斯悖论新质生产力
引言
“世界万物的本原是数”，古希腊哲学家毕达哥拉斯用“数”这一抽象概念来解释世界的多样性和复杂性。如今，以“大数据、大模型、大算力”模式为代表的通用人工智能（AGI）迎来爆发式增长，人工智能赋能干行百业的时代已然到来。“万物皆可数、万物皆可算”逐渐从观念走向现实。世间万物不会自动生成可用数据，数据也不会自动生成赋能干行百业的新知识，挖掘、生成、整理、分析海量数据，需要一种全新的生产力形态，即算力。伴随划时代的技术变革，生产力经过了“人力一马力一电力一网力一算力”的演化过程，算力就是信息化、数字化、智能化时代的新质生产力。就像电气化时代的人均电力消耗指标一样，高性能计算的人均算力消费反映了一个国家的科技创新和技术实力。因此，新一代技术革命可以称为“算力革命”。算力在大国博弈过程中发挥战略性地位和支撑性作用，央视和国资委联合制作的纪录片《大国基石》中明确提出了“算力即国力”的观点。我国在算力基础设施建设、算力调度、算力绿色发展等方面积极谋划，先后发布了《国家数据基础设施建设指引》、《算力基础设施高质量发展行动计划》、《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》等文件。中央和地方各级政府、企业投入大量资源实施算力项目建设，如启动国家“东数西算”工程，我国已成为世界算力大国。2023年我国基础设施算力规模达到230EFlops，在全世界占比31%，位居全球第二①。
我国阿里巴巴、腾讯、华为等互联网企业巨头亦投入巨资进行算力中心建设，美国xAI、Meta、OpenAI等巨头都在积极布局十万卡乃至更大规模的智算集群，在“规模法则”（Scaling Law）②支配下，中美展开新一轮算力基础设施竞争。本文认为，不断完善的算力基础将加速算力技术革命展开期的到来，算力将作为一种关键的、通用的低成本投入品给整个经济带来巨变，世界将进入算力经济时代。算力经济是一种复杂经济系统，算力基础设施不但要与算法、数据匹配，还要服务于应用场景，才能发挥其经济发展主动能作用。算力设施布局要以经济逻辑为指导，摆脱一味堆算力总量的竞争思路：算力竞争要聚焦于算力经济，以创新、普惠、绿色、共享、协同发展践行新发展理念。以Deepseek为代表的人工智能大模型企业通过算法技术创新、自主供应链打造、开源生态建设、降本推行普惠服务等策略构建算力经济新模式，为我国算力竞争战略转型和算力经济高质量发展提供模板，助推我国进入算力技术革命展开期。
1“技术一经济范式”下的算力技术革命周期
卡萝塔·佩蕾丝（2007）通过梳理200年间5次技术革命历程，总结出“技术一经济范式”的分析框架。该分析框架认为技术革命是紧密地交织在一起的一组技术创新集群，一般包括一种重要的、通用的低成本投入品。根据蒸汽时代、电气时代等历次技术革命经验推断，算力作为AI模型训练推理以及进行复杂计算的基础支撑，是AI产业的基础投入品，只有具备实用、通用、低成本等特征，才能成为新一轮技术革命的主动能，使得整个生产体系得以更新。
“技术一经济范式”提出了技术革命周期的“两期四阶段”模型。“两期”即导入期和展开期，“四阶段”即导人期的新产品、新产业爆炸性增长阶段和基础设施高速发展阶段，以及展开期的创新和市场潜力全面扩张阶段与市场成熟阶段。在技术革命导人期，新技术打乱传统产业结构，更新基础设施：在技术革命展开期，新技术逐渐形成持久盈利模式，重塑整个经济结构。每一时期、每一阶段的技术和产业发展呈现出不同的特征，在规划和管理上具有与之相对应的侧重点。因此，摸清算力技术革命周期的发展阶段，可以根据历史经验厘清各个阶段算力发展的主要矛盾，锚定适配的竞争战略。当前，以深度学习技术和生成式AI为代表的组合式技术创新推动算力技术革命进入导入期。自然语言处理、图像识别、数据标注等核心技术呈现涌现式创新，ChatGPT为代表的AI大模型、自动驾驶汽车为代表的AI赋能产品推动新产业加速增长。政府和企业关注到算力巨大的应用潜力，积极推进算力基础设施建设。从历史经验看，技术革命离不开一个基础设施网络。如同蒸汽机时代的铁路，由计算．存储、通讯等设备组合而成的算力基础设施集群是算力革命进入展开期的必要条件。随着国家“东数西算”工程启动，我国算力资源形成八大国家算力枢纽节点、十大数据中心集群的核心布局。随着算力基础设施的不断完善和算法、数据技术的飞速发展，技术与应用不断结合，算力在国民经济中的作用越来越大，但远未达到煤、电等曾引领技术革命的通用性投人品的程度。Gartner最新调研结果显示：2024年6月，只有8%的中国企业将生成式人工智能部署在生产环境中，较之2023年4月的6%，仅增加了2%，低于全球20%以上的企业采用率。综上所述，我国目前正处于算力技术革命导人期与展开期的过渡阶段。如今，DeepSeek等开拓的“技术一经济范式”拓宽了算力应用的边界，为顺利过渡提供了乐观的信号。
正如卡萝塔·佩蕾丝（2007）所言，“当眼下的信息革命接近它在财富创造上潜力的极限时，那种爆炸性的事件才更有可能发生”。经历过算力基础设施强劲增长的算力革命导人期，能否顺利进入算力革命的展开期，需要算力竞争的底层逻辑的改变，即算力竞争战略由算力设施之争转向算力经济之争。经济逻辑就是盈利的逻辑，能够激励更多的生产和消费主体成为算力经济体的关键一环，使算力由小范围产品成为大规模产品，从而迎来真正的算力时代，即算力市场的成熟期。“每次革命把真正的新产业和新产品与其他更新的产业和产品结合在一起。当关键性的技术突破将它们结合在一起，使之成为强大、互动、连贯的商业盈利金光大道，并作用于整个经济之时，它们共同产生的影响才变得真正无处不在”。算力展开期能否顺利到来，将会决定算力能否如电力一样成为引发技术革命的新动能，而不只是生产力跃迁历史上的昙花一现。
2当前全球算力竞争聚焦于算力基础设施
2.1我国算力基础设施发展迅速
人类从计数开始便产生了算力需求，经历了漫长的人工算力和机械算力时代。电子计算机的诞生标志着现代算力时代的开启，经历了网络计算、云计算，在AI的推动下进入智能算力时代。中国算力发展紧跟世界先进算力步伐，总算力规模位居世界第二。截至2023年底，基础算力方面，美中分别全球占比36%和28%;超级算力方面，美中分别全球占比54%和20%；智能算力方面，美中分别全球占比43%和33%。算力规模的扩大来自雄厚的基础设施条件③。算力设施的基本框架由算、存、运构成。根据国家统计局数据，截至2023年底，全国在用数据中心机架总规模超过810万标准机架，服务器规模超2500万台，近5年年均增速超过25%。《数字中国发展报告（2023年）》数据显示，全国累计建成智算中心达60个。先进算力离不开存储和网络运力支撑。根据2024年10月11日发布的《中国存力发展报告（2024）》，截止至2023年底，我国存力规模达到1200EB。同时，国内各省（区、市）平均互联网省际出口带宽超过55Tbps，已有207个城市建成千兆城市，较2022年提升近1倍。
2.2算力竞争聚焦于算力设施的原因
算力竞争聚焦于算力设施既是技术革命酝酿期和展开期的必要积淀，也是增强国家核心竞争力的关键要素，还是市场竞争的产物。（1）算力设施支撑人工智能模型训练、推理和应用部署，这是智能产业发展的内在要求。大模型训练需要进行大量的迭代和复杂梯度计算，属于计算密集型和存储密集型任务。训练GPT-3需要3000以上的英伟达A100GPU; DeepSeek-V3训练使用了2048个英伟达GPU。大模型训练会在机内和机间的集合通信操作产生大量信息，千亿参数规模的模型数据量可达百GB级别，许多精细化场景对延迟有极高的要求，因此高带宽网络尤为重要。AI时代的核心生产要素是数据，迅速增长的海量数据需要与之相匹配的存力设施。《全国数据资源调查报告（2023年）》显示，2023年全国数据生产总量达32.85ZB，同比增长22.44%；（2）算力设施是大国的竞争要地，算力设施的缺失会导致国家在战略产业、未来产业的竞争中丧失先机。占得先机的国家能够提前进行人工智能产业布局，甚至制定技术框架和行业标准，通过形成技术反馈回路不断提升创新租金和市场占有水平。后发国家因产业链依赖，不得不向先进国家缴纳垄断租金。因此，全球重要国家纷纷将算力设施建设制定为国家战略。美国在1993年便宣布实施“信息高速公路”计划，特朗普政府最近又宣布了5000亿美元投资的“星际之门”计划，用于建设美国AI基础设施。我国于2023年发布了《算力基础设施高质量发展行动计划》，在算力、运力、存储力方面均设定了较高的目标。2024年政府工作报告提出，适度超前建设数字基础设施，加快形成全国一体化算力体系；（3）企业和地方政府为获得AI时代发展先机，具有强烈的算力基础设施建设意愿。以阿里、腾讯、华为为代表的互联网领军企业在2010年之前便启动了云计算建设，通过云计算维持行业领先地位，引领数字经济发展。算力基础设施建设是地方推动产业升级、吸引投资的有效措施。“东数西算”工程为我国西部地区经济发展注入强劲动力，是缩小与东部地区经济差距的良机。
2.3我国算力设施大规模扩张存在的问题
（1）进口依赖。芯片是智算基础设施的核心，在高端芯片市场领域，2023年上半年，中国加速芯片市场容量超过50万张，其中中国本土芯片出货超过5万张，市场自给率只有10%④。海关部门公布的进口数据显示，2024年我国芯片进口数量为5492亿块，同比上升14.5%，进口金额达3856亿美元（约2.8万亿元人民币），同比上升9.5%。算力设施原材料进口不仅消耗了大量的外汇储备，还增加了产业链断供的风险；（2）供需的结构性矛盾。根据赛迪研究院的研究结果，经过两年的AI科技竞赛之后，算力设施的原材料价格和使用价格出现了大幅度下滑。英伟达两款芯片租赁价在10个月内降幅50%，价格下降是供给过剩的信号，这种供给过剩很大程度上来自供需的不匹配，通用算力过多而高质量的智能算力短缺，东部算力中心利用率高而西部算力中心利用率低；（3）算力在大众市场的应用比例还比较小，大多数企业被排除在算力应用市场之外。算力的大量应用局限在少数行业中。如互联网行业占通用算力总需求的38.6%，占智能算力总需求的52%。互联网、政府、金融、电信、服务是算力应用的重点领域，无论在通用算力还是智能算力的应用市场占有率均超过80%．呈现出“二八效应”⑤。即使在算力应用的重点产业中，企业的AI算力的利用率也并不乐观，除信息技术服务业、科学研究和技术服务业、教育之外，其他行业与AI存在技术合作关系的企业比例均不超过10%。算力如同水电一样的普惠性应用时代还远未到来。
3全球算力竞争的重点将向算力经济转移
3.1算力经济高质量发展引领算力基础设施建设
算力经济概念是指以计算为核心的算力将成为衡量一个地区数字经济发展程度的代表性指标和新旧动能转换的主要手段。基于经济学的基本概念，算力经济的元问题是算力资源的最优配置。就必须考虑应该建设多少算力资源、算力资源应该用在哪里这些根本问题。习近平总书记指出，“要加快建设高速泛在、天地一体、云网融合、智能敏捷、绿色低碳、安全可控的智能化综合性数字信息基础设施，打通经济社会发展的信息大动脉”。按照国家的算力发展理念，算力经济应是算力基础设施建设的目标和导向。我国算力设施发展的最终目标是实现算力经济的高质量发展，应该以经济逻辑指导基础设施建设，避免盲目堆算力出现的熵增问题。经济高质量发展是创新、协调、绿色、开放．共享五大新发展理念在经济领域的实践，具体表现为创新驱动型经济增长方式、平衡发展、人与自然和谐、国内外联动和社会公平正义。
3.2算力经济带动算力革命展开期的到来
经济是社会运行的底层逻辑。技术革命是新的“技术一经济范式”取代旧的“技术一经济范式”的过程。新技术需要建立一整套提供服务的网络，包括特定的基础设施、供应商、信息、维修等，以促进技术扩散。算力革命时代的服务网络就是算力生产者、算力调度者、算力服务商在内的算力产业链。同时，技术扩散还需要与之配套的金融资本、市场标准、教育培训等要素。只有高质量经济活动才能调动如此广泛的社会行为。在利润动机的推动下，技术潜力得到最广泛地应用，新的技术革命才能进入规模经济时代，中国式现代化目标得以实现。在这一过程中，如果出现越来越严重的结构性紧张关系，譬如算力供需的结构性失衡，新技术革命进一步的发展将难以为继，甚至中断于技术革命展开期之前，掉人新周期的“中等收入陷阱”。
3.3以DeepSeek为代表的算力经济模式分析
算力经济应走自主可控发展之路，将技术革命主动权掌握在自己手里。DeepSeek是杭州深度求索公司自研模型，上游算力核心环节为浪潮信息提供的AI服务器集群，配备英伟达H800GPU。采用预填充与推理分离架构，通过计算与通信过程重叠设计，DeepSeek-R1全面适配华为升腾等国产芯片，推理效率达到英伟达A100的92%。在产业链最核心的芯片领域，DeepSeek能够做到国产替代。无论是美国拜登政府还是新掌权的特朗普政府，在对华芯片出口管制的态度上呈现出一致性。我国必须时刻坚持底线思维，做好高端芯片断供的准备，确保在断供的前提下仍然可以做到算力经济基本盘的稳定。除芯片外，中科曙光的液冷系统、润泽科技的机柜资源等算力核心领域配件均已实现国产化。每一次技术革命，不同的国家和地区之间的增长率都表现出悬殊的差异，先行者利用技术优势掌控他国产业链屡见不鲜，只有自主可控的算力经济发展之路才能掌握技术革命的主动权。当然，自主可控不等于闭关锁国，在算力经济发展上要保持开放思维，积极进行国际合作，推动中国算力资源的全球化应用。
算力经济创新主体为新的富有竞争力的新兴企业，算力技术革命企业家蜂拥出现。DeepSeek成立于2023年7月，是一家非常年轻的民营创新型科技公司，员工规模140人左右。包括DeepSeek在内的杭州“六小龙”均是此类企业。这符合历次技术革命的一般规律。技术革命是新旧“技术一经济范式”的替代过程，是熊彼特式的“创造性破坏”过程。颠覆性的技术创新不容易出现在那些代表旧技术旧产业的大型企业中间，像电气时代的西门子、信息时代的IBM、人工智能时代的引领者OpenAI，都是曾经的新兴企业。创新是此类企业的基因，是算力经济增长的核心驱动力，是算力革命时代能否真正到来的决定性力量。DeepSeek创始人梁文锋在2024年7月接受暗涌记者采访时说到：“这一次，我们的目标不是快速盈利，而是推动技术前沿的发展……”。快速盈利的思维之下，企业更注重短期行为，容易选择技术上的拿来主义，从而走上“市场换技术”的老路，技术不是最新的，市场也是已有的，缺乏新技术和新市场的开拓过程，即使打着新经济的旗号走的也是传统经济的老路。依靠长期创新并建立起技术壁垒的企业，长期来看也是盈利最丰厚的。
算力经济是复杂经济生态系统，价值由系统协同创造。DeepSeek创始人梁文锋在2024年7月接受暗涌记者采访时说过：“英伟达的成功并不仅仅是自身努力的结果，而是西方科技生态系统长期合作，共同规划下一代技术路线的成果。中国也需要类似的生态体系。国内许多芯片研发失败，不是因为资金不足，而是因为缺乏支撑性技术社区，仅依赖二手信息。必须有人走在前沿。”Deep-Seek虽然是一家储备万张A100芯片的公司，但其商业模式的成功更多的在于依托算力资源和算法技术优势，结合中国应用场景，构建了一个涵盖上游算力基础、中游模型开发和数据训练、下游商业化应用和技术合作服务的完整产业链条。该链条结合杭州东方嘉富基金、华金领越基金等金融资本以及科研院所、政府服务机构等主体，共同构建了一个协同发展的复杂经济生态系统。随着DeepSeek模型应用的火爆，以开源践行开放的发展理念，使该生态系统内外各主体通过分享共享、互动产生聚合、涌现，从而催化出更多的技术和商业创新。国内有些算力中心存在算力过剩问题和“孤岛效应”，正是因为建设过程中一味地追求“堆算力”，忽略了算力只是算力经济系统中的一环。只有价值共创，才能充分发挥算力的动能作用，不但能够催生新产业，还可以改造旧产业，从而覆盖整个经济体系。
算力经济注重经济逻辑指导技术创新，实现算力普惠服务。普惠服务是技术大众化的重要标志，也是技术革命潜能得到充分释放的表现。AI产品榜显示，DeepSeek-RI模型发布后，创造了在没有任何广告投放情况下实现7天完成1亿用户增长的“超级产品”世界纪录。根据智东西、21世纪经济报道等媒体统计，截至今年2月14日，已有上百个应用接人DeepSeek，涵盖通信、汽车、金融、云厂商等数十个行业，这一应用范围截至文稿写作时依然处于快速扩张状态。使用者包括个人、企业、政府、科研院所等多元主体，充分调度了智算力、云算力、边缘算力、端侧算力等多元算力。新技术的大面积应用是技术革命进入爆发期和成熟期的重要前提。算力服务的普惠性来自3个原因：（1）实用性强；（2）价格低；（3）使用方便。DeepSeek通过经济逻辑指导技术创新，践行了“技术以人为本”的协调、共享发展理念。早在DeepSeek-R1模型发布之前，梁文峰在去年7月接受采访时提到：“我们认为AI和API服务应该是人人都能负担得起、随时可用的……”。在这一经济理念的引导下，DeepSeek-V3通过MoE（稀疏专家模型）与MLA（多头注意力机制）算法创新，选用模型蒸馏技术，数据重质少量，合理分配计算资源，能在典型场景下降低80%算力消耗，同时精度损失控制在0.25%以内⑥。DeepSeek-V3训练成本仅为557万美元，模型API服务定价也将调整为每百万输入Tokens 0.5元，定价低于当前主流模型70%以上。这也促进了国内外竞争对手纷纷大幅度降价。同时，DeepSeek践行“模型即服务”理念，提升了使用的便利性。
算力经济符合因地制宜发展新质生产力的原则，赋能中国式算力科技革命不断壮大。DeepSeek并未盲目践行“规模法则”（Scaling Law），参与内卷式算力竞争，而是走出一条适合中国技术、市场特点的差异化竞争路线。短期甚至中长期，高性能芯片可能还是我国算力设施的短板，一味地拼算力将面临成本高企甚至断链的窘境。再加上计算技术更新速度很快，可能会面临算力中心建好即过时的问题。DeepSeek通过优化算法，实现了数据在多个节点上的并行处理，并通过云平台将多个算力中心闲置算力整合起来。这种技术处理有两个好处：（1）通过这种方式减少对大规模芯片集群算力中心的依赖；（2）能够充分利用光通信功能实现高速数据传输，该功能依托的高速网络和光模块是我国的优势产业。光通信行业市场机构LightCounting公布的最新版2023年全球光模块TOPlO榜单，中国厂商共有7家人围。虽然美国算力技术发展早于中国，但中国具备比较优势的要素禀赋结构、更加丰富的应用场景、更大规模的统一大市场、潜力巨大的清洁电力资源。立足优势，补全薄弱环节，中国的算力经济会呈现出百花齐放的多元业态。
4基于算力经济高质量发展的算力市场机制策略
DeepSeek代表了一种先进的算力经济模式，为推动我国算力经济升级提供了示范。只有全方位的高质量算力经济才能引领算力科技革命时代的彻底到来，这需要高效的算力市场来支撑。针对现实市场中的市场失灵和市场低效问题，市场机制设计理论提出主动设计市场制度、拓展市场功能，解决市场厚度、市场拥塞、市场安全与简易性方面存在的问题。伴随我国算力经济的快速发展，一些理论中的问题已经出现，如DeepSeek火爆带来的服务器繁忙，这是典型的市场拥塞问题。算力经济是复杂系统，需要基础设施、技术、法规、环境、利益分配等方面的综合治理，市场高效运行需要供给方、需求方、产业、政府协同进行市场设计，才能保证符合新发展理念的全方位高质量发展。
（1）关注“杰文斯悖论（Jevons Paradox）”，布局与高质量算力经济匹配的算力设施建设。Deep-Seek通过算法创新大幅节约了算力资源，那么是否意味着社会不需要更多的算力资源了呢？根据历次技术革命中出现的“杰文斯悖论”，算力是一种高弹性产品，价格的大幅度下降带来需求量的更大幅度上升，虽然单位消耗降低但总算力消耗会大幅提升，现有先进算力无法满足暴增的需求。算力设施建设不能盲目竞赛，应以需求为导向，不仅是当前需求，还要对未来需求作出前瞻判断。技术革命历史经验表明，一种技术如果能够成为技术革命的动能，必然是增加了市场厚度，解决了市场拥塞，满足了大众化、多元化市场需求。未来的算力需求同样会呈现出百花齐放态势，业态会更丰富，智能算力、云算力、端侧算力、边缘算力会在各自的细分市场深入渗透。与需求挂钩是新基建应有的理念，也是把握“国家适度超前部署”算力基础设施中的“度”的依据。
（2）完善研发引领长期盈利的竞争机制，以集成创新驱动发展算力经济。集成创新是指以技术创新为核心，机制创新等多元创新协同。AI技术创新方兴未艾，中国不仅是现有技术的接收者，更应是新技术的创新者，把握技术前沿才能筑牢根基，保证算力发展的自主可控。AI领域目前依然存在很多足以改变产业格局的创新亟待实现，如北京大学人工智能学院院长朱松纯在第四届智能计算创新会议提到的“大量物理和社会变量该如何标注”的问题、中科大潘建伟团队研究的量子算力问题，前者关系到绝大多数不可观察的物质如何数字化，后者关系到计算速度和节能的光速升级。根据创新的复杂性原理和实践经验，创新不只发生在发达国家，也不只发生在知名企业，要完善研发引领长期盈利的竞争机制，引导主体主动去攻克颠覆性创新技术。
（3）完善价值共创机制，壮大算力经济商品市场和匹配市场。算力的技术复杂性带来产品的复杂性，在算力市场中，标准化的商品市场和个性化的匹配市场将长期共存。商品市场要提供“与水电一样一点接人、即取即用的社会化服务”（《中国移动网络白皮书》），注重交易的便捷和低价，如手机端算力；匹配市场要提供与复杂多样的现实场景和具体任务匹配的数字标注与计算解析，如工业大模型，往往需要定制化的云算力或智算力。商品市场尽管提供的是标准化产品，但在这技术剧变的时期，标准变化和服务升级同样是频繁的。这就需要消费者积极参与到产品的设计和生产过程中，与生产者共同推动价值增长。DeepSeek的开源就是为供需双方提供了一个开放性的价值共创平台。匹配市场高效运行对算力经济系统内成员的合作提出更高的要求，知识分散于不同的结点中，如算力中心的技术知识和企业的生产知识。价值共创是不同知识的结合，为确定明确的技术需求，知识的所有者需要紧密合作。知识的融合存在数据泄露等安全风险，垄断的存在会产生的定价权不平等问题，可以预见这些问题随着算力经济的扩展会更加显着，从而阻碍市场进一步壮大，这就需要建立互信与平权机制。
