曹和平谈先进计算的发展趋势：让产业链长出“大脑”

　　ChatGPT掀起新一轮人工智能和先进计算关注热潮之际，2023数字经济阳澄湖峰会暨昆山先进计算产业创新集群建设大会举行。

　　发展先进计算产业是培育壮大数字经济的必然趋势，而先进计算本身有怎样的发展趋势？如何使其高效赋能实体经济？中国经济改革研究基金会副理事长、北京大学教授曹和平在会上发表主旨演说《先进计算的发展趋势》，观察者网根据现场录音整理如下（未经作者本人审核）。

　　尊敬的各位领导、各位嘉宾，大家下午好，我的题目是《先进计算的发展趋势》，但是是从国民经济成长的角度来看，主要讲三部分内容：

　　刚才张部长提到最近影响很大的ChatGPT，8天之前，比尔盖茨写了满满7页的公开信，回忆了自己和苹果公司将近50年的斗争。在1980年，电脑替代了人的部分劳动力，微软和苹果在竞争谁能在图形识别领域领先，苹果起初走在前面，但是微软通过并购的方式后来居上。1995年到2004年，乔布斯打败了比尔盖茨，我1996年在美国念书时，大学实验室里还是苹果和IBM，但过了一两年，苹果就不见了。

　　微软走到前面的原因在哪里？通讯技术从打电话走向信息网络，通过网络可以传递文字信息，这是数字技术的爆发。随着光纤互联网、移动互联网的进步，电脑从以人为中心，向点端、边端、缘端发展，逐步形成移动终端的发展和各种基础设施的爆发。

　　其实比尔盖茨并没有认输，他先做了Being，但输给了谷歌，又做了Teams，又输给Zoom和腾讯会议。但是在去年6月，比尔盖茨向OpenAI团队发起挑战，让他们训练人工智能以通过大学预修生物学考试，，结果60道题做对了59道，6个开放题全对，得了A+。于是比尔盖茨说，人工智能时代来到了，AI人工智能将和3D物理世界合一。

　　所以，纵轴是战略型企业的进步技术路线，横轴是经济和技术上的时代进步，两相作用叩开了智慧时代的大门。

　　童庆禧院士有一天问我，曹教授你告诉我什么是智慧，我被问懵了。他说，你看着我的脑袋就是智慧，人类获取的信息70%以上来自视觉，10%左右来自听觉，还有一些来自其他感官，这些信息通过人脑的算法汇总，加起来就是智慧。所以，当比尔盖茨宣布人工智能将以人类之外的实体生存、生活、可持续演进，换句线亿的AI人，是非常可能的。

　　对于如此的先进计算，中国国内怎么总结？国内认为，先进计算是融合计算、存储、网络、控制等一揽子前沿算子、算法、算矩和关联技术的总和。

　　先进计算技术还将推动IT基础架构的演进，出现数字孪生、高性能计算、大数据计算的融合；出现碳纳米管计算、量子计算、超导计算、光子计算和生物计算等计算的颠覆创新。但是技术意义上的计算概念恐怕让我们不容易理解，因为先进计算放到社会经济的各种部门中，先进计算的举例和栏目就会越来越多，产生的概念也会越来越多。

　　能不能从国民经济体系上给一个概念呢？能，我们给一个概念：先进计算作为一个产业，是国民经济体系板块当中独立的算力算能“投入-产出”序列，在上下道工艺顺序环节上两两整合，达到闭洽程度的产业链融合。如果能够形成可持续聚落，就能成为产业生态。

　　从下面的示意图可以看到，资源整合形成集聚点，票据计算叠加之上，形成长链产业和长链市场，两者共同成长，如果有一个大脑某个点告诉你某项投资是合适的，将使产业链就变得更加完整和可持续，这个大脑就来自先进计算的算力算能。

　　当一个城市的GDP越过5000亿时，城市国民经济体系的“骨骼”就看得见了，也就是说，主导产业和配套产业就看得见；越过10000亿时，五脏六腑就看得见了；大概在1.2万亿之后，就会出现心脏和大脑，昆山的国民经济体系正在向这个方向过渡。

　　我尝试说一下先进计算产业九大链条环节和成长的内在动力学机制。我们认为，先进计算产业是大国中心城市竞攀的制高点。

　　延续刚才的资源整合的序列，我们说先进计算产业有九大产业链条环节，采、存、传、算、销、管、流、央、用，即采集、存储、传输、运算、营销、管理，流量配平、中央顶层账户系统、应用。这九大产业链条，如果每个环节需要两栋大楼，50万平米的园区搬到昆山，数字产业化和产业数字化场景立刻就会出现。

　　下面是采集、存储、传输的一些示意图。把长链产业拉平，进行二维变化，国民经济体系的饼状图，如果把先进计算产业插进去，它就像肢体一样，提升整个体系的效率。

　　到那个时候，国民经济体系，或者说未来的“十五五”规划，还能用一、二、三产业的百分比来描述吗？不行了。

　　如果我们定义一个消费者偏好，给定预算约束，那么在一个最优化条件下，就能得出消费者在大类商品当中机会成本抉择方面的替代弹性；如果再给定一个资源约束下的企业收益最大化和成本最小化的产业最大化的效果，就会得出一个资源使用方面的替代弹性。当上述两个弹性相等时，就将产生市场出清，如果形成两个市场出清，就达到了产业均衡，注意，这是产业均衡而非市场均衡。我认为，这是过去10年来经济发展最激动人心的理论进步。

　　这是一个可持续的经济动力学机制，在此基础上，你会发现，整个产业链长链不应该有断缺环节，如果有断缺，就应该有一个大脑来指挥，告诉我们应该投资上游或下游的某个环节，这就产生了对大脑的需求，有计划和有意识地创新，将使整个过程更快更优。如果昆山出现1200-1500家大、中、小计算中介和核心计算企业，作为连接上海和苏州的中介城市，它的城市大脑对产业链完善的作用就出现了。

　　看一个案例，这是童院士带领的科研团队，在苏州昆山发改委数字办的实验室前台，下面是我们在建行苏州分行的实验室中台，还有一个北京实验室单位的数据后台，三个实验室连接起来，实验室成群。

　　前、中、后台，通用、专用和特种实验室联系起来以后，它能干啥呢？定义一个最优制度规模，算出它的拉格朗日空间中的参数。那么多的参数怎么去逼近它？根据切比雪夫不等式（Chebyshevs Inequality）不等式算一下，把行为数据拿进来，通用智能机器人能够给企业或任何一个对象实体进行精准画像。

　　一个对银行，一个对财税。陈东敏教授团队已经支付了大概300多亿，我们的团队已经支付了600多亿。

　　再来看昆山高新区千家企业的生命周期模拟图，这是咱们最具创新性的一位年轻老师，黎新平老师他们算的，企业成长到第五年，一般会面临“死亡谷”，穿越“死亡谷”后，就可能出现瞪羚和独角兽级别的企业，这时候你会发现，它们的走势变化不规则了，我们认为，尽管企业的成长是不可琢磨的，但是AI可能会让优秀企业的存活率变高。

　　如果把一个企业拉出来，切比雪夫不等式告诉我，到某个时间应该给他，贷完以后，大数据能立刻告诉我们它的盈利和管理情况。昆山高新区预计每年为企业放贷约75亿元，在管理中插入这个算法以后，能够让不良从全国平均水平的2.12%下降到1.21%。当然这是理论上的简单测算。

　　如果我和陈东敏老师带的团队是“陆军”，主要在地面工作，童庆禧院士的团队是“空军”，他们通过卫星遥感得到的数据和我们通过统计得到的国民经济体系数据，在抽象空间中是两两独立的，因此，我们可以用遥感数据来验证和剔除“人因”导致的统计数据的不精准，所有统计上的虚假、所有寻租、所有模糊都是因为人，而天上的卫星能够告诉我们怎么对此加以修正，去除冗余，按照最优的路径推进。

　　对数字经济，我们要理解其重要性，我们正在经历农业经济、工业经济向数字经济的发展，如果我们用工业经济的思路去预测，中国GDP增长5%是比较高的数字，如果用数字经济来预测，5%可能是一个非常保守的不合理估计。

　　所以昆山这一步走得特别好，我们希望在座的诸位能够给这次会议，即先进计算产业赋能数字经济，贡献自己的力量。

　　同时在此感谢我们的团队，他们对于这次会议每个细分环节都进行了精准讨论，我个人认为，这是中国会议业态本质上的进步。