阿里云为妙鸭相机提供算力支持

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据阿里云消息，日前，AI应用“妙鸭相机”已连续多日火爆出圈，上线不到一个月，算力需求暴涨数百倍，通过在阿里云上紧急扩容后，因用户暴增导致的排队情况也有所缓解，排队时长已大幅减少，用户体验得到改善。

近年来，随着大数据、人工智能、移动互联网、云计算、5G等新一代信息技术的应用普及，数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正深刻影响着人类社会的发展进程。

算力(也称哈希率)是比特币网络处理能力的度量单位。即为计算机(CPU)计算哈希函数输出的速度。比特币网络必须为了安全目的而进行密集的数学和加密相关操作。在通过“挖矿”得到比特币的过程中，我们需要找到其相应的解m，而对于任何一个六十四位的哈希值，要找到其解m，都没有固定算法，只能靠计算机随机的hash碰撞，而一个挖矿机每秒钟能做多少次hash碰撞，就是其“算力”的代表，单位写成hash/s,这就是所谓工作量证明机制POW(Proof Of Work)。

能力是需要度量的，对一台计算设备能力的度量和其处理信息的类型有关。比如，在高性能计算中用每秒双精度浮点计算来度量其算力;在人工智能场景中用单精度、版精度或整数来度量其算力;在比特币中用挖矿机每秒钟能做多少次哈希(hash)碰撞来度量其算力，挖矿算力即计算哈希函数输出的速度;在高通量场景中，度量算力的标准是每秒处理的字节数。

算力行业市场发展现状分析

中国移动等运营商提出的“算力网络”，其本质是联云成网、云网融合;学术界提出的“算力网”，是把云、超算、边缘等算力基础设施化、utility化，按需使用、按用付费;对用户来说，云是变买为租，算力网是变租为用。租的是设备，用的是能力。因此，算力网，代表电力服务化的意思。

2022年2月17日，“东数西算”工程正式全面启动。该工程是我国从国家战略、技术发展、能源政策等多方面出发，在新基建的大背景下，启动的一项至关重要的国家工程，首次将算力资源提升到水、电、燃气等基础资源的高度，统筹布局建设全国一体化算力网络国家枢纽节点，助力我国全面推进算力基础设施化。

根据中研普华产业研究院发布的《2023-2028年中国算力行业发展分析与投资前景预测报告》显示：

国家发改委公布的数据显示，2022年以来，全国10个国家数据中心集群中，新开工项目25个，数据中心规模达54万标准机架，算力超过每秒1350亿亿次浮点运算。中联数据相关人士认为，社会对算力的需求将长期保持20%的快速增长。

清华大学与权威咨询机构IDC联合发布《全球计算力指数评估报告》显示，中国以总分70分位列全球第二。布局算力赛道的企业主要包括澜起科技、天孚通信、中兴通讯等。截至2022年底，中国算力总规模达到180百亿亿次浮点运算/秒，存力总规模超过1000EB(1万亿GB)。国家枢纽节点间的网络单向时延降低到20毫秒以内，算力核心产业规模达到1.8万亿元。截至2023年6月，湖南省全省总算力提升到4000PF ，算力支撑从单项筑基升级为全面赋能。

从昔日的“西部山区”到今天的“中国数谷”，算力成为贵州一张崭新的名片。在贵州，中国电信遵循“在实施数字经济战略上抢新机”的重要指示精神，全面推进智能化、综合性数字信息基础设施建设，打通贵州经济社会发展的信息“大动脉”，让奔腾的算力转化为蓬勃的生产力，赋能千行百业数字化转型，助力经济高质量发展。

国际数据公司(IDC)、浪潮信息、清华大学全球产业研究院今年3月联合发布的《2021—2022全球计算力指数评估报告》显示，计算力指数平均每提高1点，数字经济和GDP将分别增长3.5‰和1.8‰。全球各国算力规模与经济发展水平呈现出显著的正相关关系，算力规模越大，经济发展水平越高。

算力作为数字经济时代中最核心的生产力之一，在经济社会各领域和层面都得到了广泛的应用，包括数字经济、数字社会和数字政府领域。算力的快速发展除了受技术进步驱动外，还受益于全球化发展所带来的网络化需求的爆发、人们对便捷高效且充满多元化个性化美好生活的不断追求和对未知世界的不懈探索，以及智能化生产所带来的效率提升，这是算力广泛应用的根本动力，从而推动算力应用场景日趋丰富。

算力行业市场未来发展前景预测

未来算力与人力、物力、财力一样，将成为中国经济竞争力的主要指标。算力作为新基建的重要部分，将成为支撑数字经济、数字社会和数字政府发展的技术底座。面对AI应用对算力的庞大需求，我国在国家层面持续推动智能计算中心有序发展，打造新型智能基础设施。

未来，算力网络将通过广覆盖和深应用降低科研机构、企业和个人使用门槛，为数字世界提供更高效、更便捷的多样性算力服务，届时的算力网络会像电力网一样蕴含巨大的消费发展空间。算力产业的重要性越来越凸显，但算力市场仍存在需求与供给之间的鸿沟。据IDC预测，未来三年新产生的数据量将超过过去三十年的总和。然而，数据总量在增长，真正被有效利用的数据占比却微不足道。

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