探索算力网络商业模式 运营商价值转型在路上

怎么实现像提供水和电一样，向社会提供唾手可得的算力网络？飞速发展的人工智能需要的大算力，算力网络能普遍提供吗？在靠近北京六环的京郊之地，一个巨大的园区——中国移动国际信息港里，科学家和上千的工程师们正在为这个目标而努力。

在这里，记者看到非常前沿的光传输材料，算力网络的 “算网大脑”，“东数西算”“东数西存”“东数西训”的应用方案。“这是中国移动和合作伙伴共同打造先进技术和创新应用的地方，算力网络是中国移动的重点战略，这里也搭建了我们面向算力网络的新技术、新应用的实验环境。”工作人员告诉记者。中国移动集团级首席专家胡臻平告诉记者，从技术、产业到商业模式各个角度看，目前在算力网络的商业模式建设上，是非常有挑战性的。

从提供“资源”转向完成“任务”

目前，国内算力建设力度空前。截至2022年底，全国在用数据中心机架总规模超过650万标准机架，算力总规模达到180 EFLOPS，位居全球第二，算力总规模近5年年均增速超过了25%，存力总规模超过1000 EB。其中，智能算力规模不断扩大，占比提升至40%以上。

就中国移动而言，其超大型数据中心布局已覆盖9个数据中心集群（共10个），预计年底前完成全覆盖，对外可用IDC机架达到46.7万架。截至2023年2月，中国移动算力规模超8.0EFLOPS，累计投产云服务器超76万台，边缘节点超千个，形成全国20ms、省内5ms左右、地市1ms的三级时延圈。

中国移动政企事业部赵涛告诉《中国电子报》记者，面向万物互联，算力网络业务正在由“资源式”向“任务式”转变。

面向万物互联，服务是多样化的。如机器视觉、VR/AR、视频监控、直播、云游戏、视频交互、无人机、远程驾驶、PLC、无人驾驶等等，这些业务需要的支撑也是多样化的，有图像渲染、数据存储、AI、强算超算、时延敏感、速率敏感、云边网融合、行业方案定制等等。

据介绍，在“任务式”服务模式中，运营商根据不同的任务智能配置对应资源。一项任务有需求描述，也有成本、时间、效果等约束条件，运营商则为任务目标达成负责，在明确任务后，运营商需要在其内部完成感知任务、资源调度、动态调整供给，最终保障任务达成。

中国移动专家告诉记者：“用户提出需求后，首先会在算网大脑对需求进行分析，而算网大脑向上面对用户，向下面对网络、算力、存储资源。”算网大脑是中国移动为算力网络重新设计的“编排器。”目前处于局部范围内小规模试用阶段，算网大脑向用户推荐可选择的业务方案，并形成渲染任务。

“算网任务式服务有别于资源式服务，业务不是通过资源种类和数量来使用算力网络资源，而是一种为结果付费的模式，在新的服务模式下用算力网络门槛更低、资源使用率更高，而且提供确定性业务保障。”赵涛说，“基础通信产品已难以满足用户多层次信息消费需求，运营商需要通过算力产品实现价值重构。”

“任务”这种产品，如何定价

在“任务式”服务模式中，需要运营商围绕任务的典型业务场景做产品设计。而在“资源式”服务模式中，只需要用户对资源型产品做订购，如云主机、云专线等。

赵涛告诉记者，目前中国移动设计了“超享”、“质享”、“惠享”三种“任务式”业务模型，为用户不同需求层级提供产品选择。

惠享型是低成本的方案，如公网接入，使用闲时算力，西部算力，满足客户离线型、低成本的需求。比如东数西渲、东数西存业务，可以用这一类型。

质享型就是高质量方案，有云专网专线、公网切片；使用实时、本地、边缘、高可靠算力资源，满足用户即时型、高品质需求，面向的是实时编码、云游戏、人机交互业务等。

超享型是超算类的任务，可以提供超大带宽专线，使用超算资源池，满足用户超大规模、超复杂计算需求。如药物研发、天气预测、基因测序等任务。

同样都是数据存储的任务，可以有存储1个月以内的热存储、1-6个月的温存储、6个月以上的冷存储。传输时延要求也可以不同，可以实时也可以离线。

视频渲染也可以细分成图片或者视频不同的渲染类型，渲染分辨率分成几档（720p、1080p、2K、4K、8K），时延要求也可以区别（实时、离线，离线又可分小时、天、周、月）、不同的任务相应的网络要求也可能采用公网或云专线等不同方式实现。

在训练推理型任务上，针对不同训练类型，可以分成图像处理、语音处理、自然语言类、视频处理；也同时有不同时延的量纲，比如实时训练、离线训练。

在超算方面，针对通用超算、定制超算、AI超算，也有进一步的细分。

算力网络的服务模式从传统的“资源式”到“任务式”，意味着要在实现产品能力、服务量纲、运维模式几个方面都会有根本转变。

市场有需求，试点已先行

浙江东阳格物致知传媒公司是中国移动首家“东视西渲“产品用户。其主要业务是各类动画片、网络剧、微电影、网络游戏、手机游戏等方面的创作、制作与发行，每年有百万帧的渲染需求。格物致知的痛点是当有大规模渲染需求时，需要提前与合作商联系，往往难以及时提供算力完成渲染。

“东视西渲应用可以调度移动云各资源池的算力支撑渲染任务，用户算力需求的响应时间也降低到分钟级，这个应用根据用户需求在2分钟内能够完成资源启动和渲染服务启动，并开始帧任务渲染。东视西渲应用是通过调用西部算力资源来满足用户需求的，渲染价格能够降低约14.2%。”赵涛说。

东数西存应用也在增长，嘉兴医疗的影像资料存储也是一个生动的例子。嘉兴医疗PACS系统生成的检查影像和图文报告文件存放在本地NAS存储，每月大约产生数据量1.2TB，就医高峰时可达到2TB。要求门诊影像数据保存期不少于15年，住院影像数据保存期不得少于30年。医疗影像存储压力巨大。目前，嘉兴医疗通过数据分级转换和搬迁技术、分布式数据管理技术打造了基于算力网络的东数西算智能存储，CT影像数据和图文报告已经实现智能上传，每年用户可以节约成本20%，历史数据取回效率也提升至50%。

其实，在医疗、政务、电信、工业制造、互联网、教育和媒体中都有大量存储的需求。

基于全球首个千亿级参数的图文音三模态预训练大模型”紫东.太初”打造而成的南宋御街智慧导览数智人“杭小忆”，是通过“东数西训”完成的，在西部贵州构建的国产昇腾训练资源池进行“紫东.太初”多模态大模型的训练，在浙江的行业AI赋能实验平台上针对“南宋御街”场景进行本地化训练。

数字化转型和日新月益的AI技术，都需要更加有更好的算力来支持，有统计数据显示，我国算力规模平均每增长一个百分点，带动数字经济增长0.4个百分点、GDP增长0.2个百分点，实现算力网络的社会级服务，正是当下的核心任务。