ChatGPT大熱，對於(yu) 算力的討論和布局也隨之多了起來。因為(wei) 不管人工智能走向何方，其背後都需要龐大算力的支撐。“東(dong) 數西算”工程已滿一周年，“東(dong) 數”想要真正實現“西算”仍需邁過幾道坎。

　　我國實施“東(dong) 數西算”工程，目的在於(yu) 實現東(dong) 西算力的均衡布局，優(you) 化算力成本，推動數據中心綠色低碳發展。“東(dong) 數西算”是把東(dong) 部的數據傳(chuan) 輸到西部進行計算和處理，原因在於(yu) ，我國東(dong) 部資源和空間有限、耗電指標緊張、計算成本更高，算力供不應求；西部可再生能源、清潔能源、土地資源豐(feng) 富，計算成本更低，優(you) 越的氣候條件還能降低能耗、減少碳排放，但算力需求不足。業(ye) 界把“東(dong) 數西算”比作“南水北調”“西電東(dong) 送”，正是因為(wei) 其本質都是要發揮我國體(ti) 製機製優(you) 勢，優(you) 化資源配置，提升資源使用效率，下好全國“一盤棋”。

　　聽起來很美好，但實踐起來卻有諸多困難。比如，當前適合轉移到西部的數據一般是對時延要求不高的“冷數據”，如後台加工、離線分析、存儲(chu) 備份等數據，而對網絡時延要求較高的“熱數據”，如人工智能、視頻會(hui) 議等數據，還得留在東(dong) 部做計算分析。如果非要把一些東(dong) 部地區的“熱數據”傳(chuan) 到西部去處理，稍有延遲都會(hui) 影響用戶體(ti) 驗，應用並不現實。可問題也在於(yu) 此，常用、需要複雜處理的“熱數據”無法“西算”，能拿到西部的“冷數據”往往隻是存在那裏。如此，“東(dong) 數西算”變成了“東(dong) 數西存”，失去了應有之義(yi) 。

　　“東(dong) 數”想要“西算”，就要解決(jue) 數據的“通勤速度”和“居住環境”。有網友打了個(ge) 比方，這就像在北京國貿、上海陸家嘴工作，卻住在河北香河或江蘇昆山花橋等地，每日長距離通勤，在路上損耗大量時間精力，以換取居住成本的降低。而數據作為(wei) 核心資產(chan) ，對長距離傳(chuan) 輸的效率、運算處理環境等要求更加嚴(yan) 苛，某種意義(yi) 上寧願付出較高的資金成本，也要選擇距離更近、“裝修”更好的環境。

　　“通勤速度”意味著把“東(dong) 數”搬出去的能力。先看網，“東(dong) 數西算”的傳(chuan) 輸網絡首先要滿足低時延、高可靠、大帶寬等要求，還得麵臨(lin) 算力跨區域、跨層級連接的挑戰。再看算，雖然我國算力規模增長飛快，但算力供給與(yu) 調度的統籌能力較差，數據中心算力設施與(yu) 網絡發展尚未形成統一體(ti) 係。最後看安全，跨度如此之大、距離如此之遠的數據傳(chuan) 輸，帶來的數據泄露、竊取、篡改等風險也更大，涉及遠程存儲(chu) 、計算和訪問等一係列安全問題。

　　“居住環境”意味著“東(dong) 數”順利入住西部的可能。“東(dong) 數西算”不僅(jin) 需要高速可靠的網絡通道，還需要5G網絡、數據中心等新型基礎設施、人才、政策等相關(guan) 配套。西部地區新型基礎設施建設相對滯後的短板由來已久，人才儲(chu) 備不足、流失嚴(yan) 重等因素，也使得西部地區產(chan) 業(ye) 承載能力較弱。同時，東(dong) 西部地區資源對接和協同也是一大挑戰，要解決(jue) 各地建設周期不同步、設備跨廠商互通難度高等難點問題。

　　總而言之，“東(dong) 數西算”是一項長期工程，短期炒作要不得。近年來，不少地方打著“東(dong) 數西算”的名號加碼布局數據中心，部分屬於(yu) 盲目跟風、重複建設，有的“建好機房曬太陽”，有的把數據中心當成了房地產(chan) 項目，這需要頂層設計方麵強化統籌規劃。各地區應結合自己的資源稟賦走差異化之路，企業(ye) 精準對接用戶需求，發揮好規模效應、協同效應，讓數據流帶動技術流、資金流、人才流，才能真正打通我國東(dong) 西部數字產(chan) 業(ye) 的大動脈。（黃鑫）