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算力促進線上市場穩健發展

劉誠/文在數字經濟時代，算力是新質生產力，是各國科技競爭的焦點。算力作爲數據存儲技術的“存力”和基於網絡通信技術的“運力”，是信息產業的重要組成部分。同時，算力也是一種基於計算的服務能力，藉助線上市場的滲透力，像水和電一樣不斷走進千家萬戶、服務千行百業。據有關測算，算力指數平均每提高一個點，數字經濟和GDP將分別增長3.6‰和1.7‰。

算力助力線上市場形成和壯大

當前，各行各業的數字化轉型促使經濟活動不斷從線下轉到線上，線上市場對資源配置的能力隨之提高。一方面，數字經濟發展形成了與傳統市場內容相似但獨樹一幟的電商市場；另一方面，數字平臺孕育形成了搜索、即時通信、網遊、數據交易等新興市場。隨着數字經濟逐漸從消費端向產業端延伸、從低端重複體力勞動向知識密集和人類情感領域拓展，線上市場將在生產、消費、交易、流通等市場體系全部環節的資源配置過程中發揮更大作用。與此同時，線上市場的金融活動也越來越廣泛和複雜，對數據處理速度和效率提出了更高的要求。

線上市場運行以算力爲前提。以往，線下傳統市場是由一個個細分市場匯聚而成，通過各細分市場的供求匹配和價格機制形成局部均衡，進而在產業鏈和供應鏈上下游以及不同行業間傳導互動，最終形成統一大市場的一般均衡。這其中主要依靠市場自發秩序的力量，也隱藏着千千萬萬的商戶、企業和消費者對自身決策的計算和考量。而線上市場既保留了這種市場力量，又相對更加依賴平臺對不同市場主體的統一協調性。在一定程度上，算法替代生產函數來配置資源，向用戶定向推送產品、向供應商提供採購信息、向生產商反饋個性化需求。算法是平臺設定的運行規則，而算法的實際執行需要以算力爲基礎。在日常生活中，物流體系的優化配置（如配送路線設計）、線上線下市場主體的互動（如外賣）等都離不開算力的精準計算和預測。毫無疑問，線上市場對資源配置的大範圍協調，依賴超強的算力，是一般的口算、珠算、心算和計算器所不能勝任的，需要藉助現代數字技術和基礎設施。

特別是線上市場定價和支付需要依託算力。一方面，算力可以促進線上市場的價格發現。算力使企業更好地匹配市場供求，並藉此動態調整自身價格，從而推動企業價格、細分市場價格、一般均衡價格的形成，減少局部市場的價格失靈和整體市場的震盪；另一方面，線上支付需要算力來協調定價、實施優惠政策、合理分配收益。線上市場設置了明確的定價規則，交易雙方大都無需討價還價，而是在算力服務下實現一鍵報價。平臺對網約車、貨運卡車、勞務派遣、外賣等設置了參考價或指導價，還有的平臺設置了價格保護、全網最低價等規則，對商戶的實際定價產生重要作用，很少有商戶可以大幅偏離平臺制定的相關價格。在這個過程中，平臺不是超越市場的計劃者，而是通過歷史數據模擬市場得出的趨近於一般市場均衡的價格。可以設想，如果沒有超強的算力，平臺很難對品類繁多的產品和多樣化的商戶進行價格和金融支付方面的合理引導。

算力還可以釋放潛在消費，培育和做大二手車、閒置交易等“檸檬市場”。像電力一樣，算力的使用也有波峰和波谷。在特定時點，人們可能需要線上市場配置大量資源，這在一定程度上促進了平臺企業對算力技術及相關設施的投入；而對波峰時期算力的投資，會釋放我國的潛在消費，形成消費和投資相互促進的良性循環。一個常見的例子就是，“雙十一”的興起與雲計算的迅猛發展相得益彰。這種消費潛力的釋放，還體現在直播帶貨等新業態領域。尤其值得關注的是，根據傳統經濟理論，二手車、閒置交易等“檸檬市場”存在信息不對稱、道德風險、逆向選擇等問題，導致市場難以有效發展。但線上市場依靠算力可以輕鬆獲取產品質量信息和消費者評價信息，並形成合理的估價、認證和獎懲規則，促使市場健康有序發展。

面向未來，線上市場的拓展主要是新技術在新場景中的不斷落地，這需要算力持續發力。隨着通用人工智能的發展應用，智能算力的應用越來越廣泛，其不僅能夠提供海量數據的處理能力，還能支撐高性能智能計算，形成更高能級、更高質量的新質生產力。從具體技術和應用場景來看，數字人民幣、智能合約、區塊鏈、網聯汽車等對算力要求很高，也將進一步提高線上市場資源配置效率。

算力應用存在的問題

小到手機、個人電腦，大到服務器、超級計算機，算力無處不在，給人們帶來的便利也如影隨形。但在線上市場中，算力的作用仍存在一定的侷限與不足。

第一，技術瓶頸與算力產業鏈短板。如果說，算力是線上市場運行的前提，那麼，高算力芯片則是算力的發動機。但與國外相比，高端芯片特別是適用於大語言模型（LLM）訓練的人工智能芯片仍存在短板。我國推進國產化人工智能芯片自主可控勢在必行，亟待突破算力瓶頸和解決“卡脖子”技術。

第二，算力成本較高。與水電走進千家萬戶不同，算力需要大量的沉沒成本投資，中小企業很難承受。而且，ChatGPT（美國人工智能研究公司Ope－nAI旗下對話大模型產品）等新技術的運行成本也相當驚人，即便是大企業也不易承擔。因此，新技術的落地應用亟待解決算力成本問題，只有使用更高性價比的算力平臺，才能爲普通個人用戶和企業用戶提供更輕量型的模型。

第三，二次訓練與垂直細分市場中算力縱深推進難度大。算力可能會推動線上市場構建一個新的技術生態，但目前人工智能、機器學習等技術模型所學習的還是互聯網上公開的知識，還不能解決具體行業、企業一些個性化的問題，所以需要企業在相關的縱深行業、垂直細分行業進行二次訓練。例如，針對某個行業中的企業單獨形成一些垂直化的解決方案，利用智能技術進行專業私有化知識的迭代，使它具備解決實際問題的能力。可以預見，隨着人工智能進入巨量參數的大模型時代，算力需求的日益增長使得AI芯片和服務器市場迎來了巨大機遇，AI在教育、自動駕駛、端側設備等垂直領域的落地和應用將是2024年的主線。這就需要大量優秀的公司加大算力投資，加強算力技術研發，提高算力能力，並推出一些更貼近客戶需求和痛點的解決方案的產品，提高算力的市場普及率。

進一步依靠算力促進線上市場發展的建議

算力已成爲數字世界的關鍵動能，帶動線上經濟活動持續釋放發展活力。基於此，應更加重視算力佈局，把算力建設作爲經濟增長尤其是線上市場繁榮發展的政策着力點。

第一，完善算力基礎設施，增加有效供給。有人把數據比作信息時代的“石油”，把算力比作最重要的“基礎設施”，足以說明算力的重要性。要加強制度改革，放寬相關產業的基建准入和行業准入。基礎設施共建共享、網間互聯互通和公平接入、業務許可准入、服務質量規範、公平競爭秩序維護等是數據基礎設施規制的主要內容。如同在工業經濟時代重視人均用電量一樣，要把人均算力作爲數字經濟時代衡量各地區產業綜合競爭力的重要指標。更多在落後地區佈局算力基礎設施，並對落後地區的企業使用算力進行財政補貼。

第二，提升算力產業鏈，攻克技術短板。圍繞計算、網絡、存儲等關鍵環節，引導算力產業鏈上下游企業融通發展，促進智慧計算等前沿技術落地，以高算力賦能我國人工智能突破發展。培育一批算力服務商，開發和推廣算力產品和服務，爲中小企業積極使用算力搭建起一個完善的生態夥伴體系。通過提高研發投入和財政補貼，加大科技創新和人才培育力度，深化校企協同合作，加強算力網絡關鍵技術研發。

第三，加強對新技術的數據共享、投喂和訓練，針對性引導線上細分市場資源配置。一方面，建立數據治理架構，完善數據共享協調機制，推進數據有序共享，降低半結構化和非結構化數據，消除不同類型的數據壁壘，加強數據間的關聯互通。另一方面，針對不同應用場景對文本生成技術的不同要求，如金融領域需要生成專業化和技術性的文本，而文學作品則更側重於生成富有情感和創意的文本，針對性優化相關技術和政策細節。此外，還需推動數據訓練基地、國家區塊鏈樞紐節點等重大項目落地，特別是加強高質量中文數據在人工智能技術投喂和訓練中的應用。

第四，統籌發展、公平與安全，增強社會效益。今後，雲計算、量子計算、邊緣計算等先進算力技術將持續提高資源配置效率，促進經濟發展。積極考量算力的社會公平性，逐步推動算力成爲與水電一樣，可“一點接入、即取即用”的社會級服務，並對算力使用後出現的勞動者權益保障、消費者保護、科技產品向善等作出細化規定。出臺算力數據開放共享以及跨境數據流通等法律法規，提升算力使用過程的風險治理水平，有效規避數據安全風險。

（作者系中國社會科學院財經戰略研究院副研究員）

算力促進線上市場穩健發展

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