建 议 人：

市民建

建 议 号：

028

　　随着数据成为重要的生产要素之一，算力也成为了重要的生产力。尤其是数字经济时代，算力不仅是推动科技进步的重要因素，也是推动社会经济发展的新引擎。美国2020年发布的《引领未来先进计算生态系统战略计划》中，将先进计算生态系统作为国家战略性资产，以确保其在科学和工程方面的领导力、经济竞争力和国家安全。算力不仅是衡量一个国家科技水平的重要指标，也是城市未来发展的核心竞争力。 　　根据工信部统计数据显示，截止2022年底，我国算力总规模已达到180EFLOPS，年增长率近30%。从2023年初全国31个省份及直辖市、自治区发布的政府工作报告中不难看出，各地对算力产业发展的重视程度不言而喻。苏州在吴中、昆山和太仓等地建有浪潮、曙光等国内龙头企业的研发、生产和应用项目，目前全市从事算力服务和算力应用企业约400家，已投运数据中心17个（1000个以上机架数规模），设计机架数13.44万个，平均上架率为34.4%，设计能耗238万吨标煤，电能利用效率（PUE）在1.29—1.70之间，其中低于国标最低第3级（PUE>1.5）的有3个，尚有在建数据中心9个，批复机架数10.4万个，批复能耗226万吨标煤。“十四五”时期，全市新增数据中心项目18个，新增用能294万吨，占“十四五”能耗增量空间的25.8%，另外，还有拟建待批数据中心3个，设计机架数2.59万个，拟增能耗49.1万吨。 　　

　　从全市各地区的数据中心建设情况，结合当地产业发展现状与未来趋势来看，苏州在算力平台的规划、建设以及运营方面，还存在以下一些问题： 　　（一）平均上架率低、能耗高 　　全市已投运的17个数据中心平均上架率为34.4%（按标准机架折算后为59%），除2018年之前建成的5个中心的上架率较高外（>70%），近5年新建的中心平均上架率都较低。但上架率高位运行的5个中心因建设年代久远，技术水平相对落后，且建设当时能耗并不是主要问题，也无需进行审批，平均PUE普遍较高（见表1）。 　　表1已建成数据中心的情况（按建设时间分） 　　 2015年前 2015-2017 2018-2020 2021-2023 　　中心数量 3 2 4 8 　　平均机架数 3205 5700 10426 8959 　　平均PUE 1.61 1.40 1.36 1.31 　　平均上架率 87.58% 78.38% 38.10% 18.07% 　　 　　从能耗角度看，我市17个数据中心主要以2级和3级PUE为主，共计14个。从区域分布看，上架率高的中心有7个主要分布在工业园区、高新区、昆山和吴江（见表2）。 　　 　　表2已建成数据中心分类（按上架率和PUE高低分） 　　 上架率 PUE 　　 高（>70%） 低（1.5） 　　工业园区 3 0 0 0 1 2 　　高新区 1 1 0 0 2 0 　　昆山 2 4 0 4 1 1 　　吴江 1 1 0 1 1 0 　　相城 0 1 0 1 0 0 　　常熟 0 2 0 2 0 0 　　太仓 0 1 0 0 1 0 　　合计 7 　　10 　　0 　　8 　　6 　　3 　　 　　因此，已建成的17个数据中心总体情况是工业园区、高新区、昆山等地因经济和产业发展需要，数据中心建设起步早、上架率高、能耗高，能耗强度为全市平均强度的4倍以上。后续各地区建设的数据中心起点高、能耗低，但总体上架率不高。 　　（二）算力供需矛盾突出 　　从算力供给角度看，目前我市各类数据中心可提供通用算力5400P（单位FLOPS，下略）、智算算力69P、超算算力400P。根据2023年工信部门对我市超过120家企业、高校、政府部门、研究机构和平台在内的一项算力需求调查，我市算力需求为通用算力195P，智算算力1003.5P（预计2025年为2442P），超算算力113P（见表3）。 　　表3算力供需对比 　　 供给 需求 供需差 　　（负值代表供不应求） 　　通用算力 5400P 195P +5205P 　　智算算力 69P 1003.5P 　　（2025年为2442P） -934.5 　　（-2373） 　　超算算力 400P 113P +287P 　　 　　从供需数量上看，通用算力和超算算力已经供大于求，而智算算力则缺口很大，供需矛盾非常不平衡。 　　如果从计算的特点看，智算对算力的需求只是瞬时需求，只会在模型训练阶段有大量的算力需求，等模型训练结束进入模型应用推理阶段，就没有了大量的智算算力需求。因此，智算算力的缺口虽然很大，但这种需求是不可持续的。此外，智算算力的主要需求方都是行业领域内的头部企业，主要用于通用大模型和垂直领域模型的训练，我市这类代表性企业主要是思必驰、摩门塔和智慧芽等，这些企业虽然在我市属于龙头企业，但放眼全国，它们在各自的赛道上对整个行业和产业的推动能力不足。随着《互联网信息服务深度合成管理规定》和《生成式人工智能服务管理暂行办法》的实施，没有取得备案的模型，其算力需求将存在一定的法律风险。 　　（三）信创算力任重道远 　　从算力平台的基础设施方面来看，核心的芯片、操作系统和应用软件仍然需要大量进口。尤其是在智算算力方面，最急需的高性能GPU芯片及计算卡，几乎只有美国英伟达一家供应商。随着美国的制裁和限供，目前国内只能获得性能降级的产品，同时还要付出高昂的代价，以及漫长的供货周期。虽然已有部分国产的替代芯片，但实际性能只有英伟达的四分之一左右。这种底层硬件的差距会延缓我们在AI、大数据、大模型等领域的发展脚步。即使在差距相对较小的通用算力方面，国产芯片及设备的使用也仅仅局限于政务服务，大量的社会服务和企业应用都没有进行对接。 　　从算力平台的生态建设方面来看，智算和超算所依赖的科学计算算法库和应用平台，也几乎全部是在美国的技术底座上构建的。即使硬件替换成国产产品，这些国外的库和平台也不会主动与国产设备进行适配和兼容，造成国产算力设备没有合适的使用生态和应用场景。 　　

　　 　　（一）提升现有数据中心的整体效能 　　首先要降低能耗，加大2018年之前建设的老旧数据中心节能改造，优化用能结构。加快先进绿色技术应用，利用自然冷源、直流供电、分布式储能、“光伏+储能”等方式降低数据中心能耗，力争将PUE值降低至1.3及以下。第二要提质增效，对于上架率低（<70%）的数据中心，设定三年宽限期进行迁移或整合，对未在宽限期内完成提效的数据中心初步进行淘汰。除了进行上架率、存算比、智算比、服务本地业务比例等关键核心指标的考核外，建议考虑增加设备占空比、可再生能源利用率等参考性指标。第三是提升数据中心的通信等信息化基础设施水平，提高带宽、降低时延，使得数据中心对外访问以及数据中心之间的数据传输时延控制在较低水平。吸纳更多的社会服务和企业应用的算力需求以及托管业务，提高数据中心上架率。同时也为构建数据中心之间的统一算力调度平台和一体化算力网络，打下坚实的基础。 　　（二）多维度调解算力供需矛盾 　　首先，对已有数据中心的算力类型进行优化升级，替换或者新增部分的智算算力，提高智算算力的占比。其次，整合社会机构、研究院所以及企业零散的智算算力，对于愿意接入统一算力调度平台的机构，允许其用算力换电力，或者直接进行收益再分配。第三，通过统一算力调度平台和一体化算力网络，整合我市零散需求，统一向外寻求算力供给，通过以量换价，提高议价能力。 　　（三）营造和培育信创算力产业生态 　　依托全市完备的电子信息产业基础，在信创算力方面形成自己的核心竞争力。首先，可以在新建的数据中心以及已有数据中心优化升级项目中，配建一定比例的信创算力供给。其次，在算力券的申领及兑付过程中，向使用信创算力的企业进行政策性倾斜，提高兑付比例20～30%。第三，设立信创算力迁移的专项研发和应用示范项目，以曙光、浪潮、华为等龙头企业及其信创平台为载体，鼓励已有的业务应用、AI算法、智算模型等向信创算力平台进行迁移或者适配。 　　（四）针对制造业需求特点建设新型算力中心 　　针对全市制造业企业对算力的需求开展专项调查，规划布局边缘算力中心的建设，与现有数据中心已有算力一起，提供大量靠近企业端、应用端的、以云边协同、公私混合、推理为主的边缘算力，通过提高算力的安全性和实时性，加强智算模型在制造、交通、安防等领域的推理应用。鼓励有条件、有能力、有意愿的企业和产业园，建设满足自身需求的边缘算力平台。对接入统一算力调度平台的边缘算力平台，给予一定的政策优惠和市场补贴，鼓励其在发展自身算力产业的同时，为全市的工业企业提供新的发展动能和经济增长点，积极争取将更多应用场景落户苏州，带动上下游产业链发展，提高数据中心项目的附加值，更好地服务我市的产业创新和高质量发展。 　　 　　

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