飞象网讯（易欢）在全球经济格局不断变化、新兴市场国家和发展中国家迅速崛起的背景下，数字经济展现出强劲韧性与活力，在为全球经济带来新增长点的同时，加速成为各国增强经济韧性、实现经济复苏、推动转型发展的关键抓手和重要力量，主要国家相关布局进一步健全，数字经济供给侧与需求侧各领域均取得显著发展成效。其中，数字基础设施、数字技术等加速发展，也在不断构建新的产业格局和生态。
数字基础设施布局提速，构建融合创新新生态
当前，数字经济高速发展，随着数字化应用场景不断丰富、AIGC、大模型等技术的爆发式增长，全球算力需求高涨，数据中心作为高性能算力的核心载体，产业赋能价值逐步凸显。全球各国积极引导数据中心产业发展，数据中心市场需求不断扩大，绿色低碳发展态势显著。
中国信通院发布的《全球数字经济发展研究报告（2024年）》指出，全球数据中心集约化发展，大型数据中心仍是未来建设重点。2018 年以来，全球数据中心数量连续5年持续缩减，从2018 年超过46 万个的水平下降至2023 年42 万个，2023 年较上年同比下降2.2个百分点，降幅较上年提升0.4个百分点。预计2023年至2027年期间，微型数据中心数量将持续小幅下滑，小型、中型和大型数据中心均保持正增长。其中，大型数据中心增速最快，将从2023年的1760个增至2027年的1955 个。
报告显示，大型数据中心快速发展。中、美、欧加快超大规模数据中心建设，2023 年底，全球超大规模数据中心数量达到 992 个，在 2024 年初突破 1000 个。每年新增超大规模数据中心约 120-130 个。
随着数字化转型、终端数字化消费等多样化算力需求的场景持续增多，以及生成式人工智能技术和服务对计算能力提出更高要求，算力需求将进一步增长，未来六年，新增的超大规模数据中心平均容量将达到现有规模的两倍以上，大型数据中心发展潜力巨大。
于此同时，报告强调，数据中心加速向低碳绿色方向转变。数据显示，数据中心总耗电量在ICT 行业占比超80%，主要国际组织与经济体均发布相关政策，以推动数据中心行业绿色可持续发展，提升能源使用效率。如中国出台《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》《数字化绿色化协同转型发展实施指南》等，促进数据中心绿色可持续发展，提出到2025 年底，全国数据中心布局更加合理，整体上架率不低于60%，平均电能利用效率降至1.5 以下，可再生能源利用率年均增长10%，平均单位算力能效和碳效显著提高。随着各国相关政策的陆续出台和技术的持续发展，节能技术将更广泛地应用于数据中心领域，预计到2030 年，PUE 将进入1.0x 时代。
此外，随着人工智能技术的迅猛发展，特别是大型语言模型（如GPT 系列、BERT等）的兴起，数据中心作为数字时代的信息处理核心，正经历着一场前所未有的变革。大模型以其数以亿计甚至更多的参数和对海量数据的处理需求，已成为推动人工智能领域边界拓展的核心驱动力之一，同时也为数据中心的运维与发展带来了深刻的挑战与机遇。计算方面，深度学习模型，尤其是大模型的训练与推理，对计算能力的需求达到了前所未有的高度。它们不仅要求进行大规模的矩阵乘法和加法运算，还涉及高度复杂的梯度下降、参数微调等过程，每一次迭代都可能涉及比传统模型多出数千乃至数万倍的计算量。
为了满足这一需求，数据中心不得不部署由大量高性能计算芯片（如GPU、TPU）构成的超级计算集群，通过并行处理技术来加速训练过程，缩短模型“从摇篮到成熟”的时间周期。
数据存储方面，大模型无论是训练数据还是模型参数的存储规模都在持续膨胀，对数据中心的存储能力提出严峻考验。模型训练所需的数据集横跨文本、图像、音频、视频等多种形态，数据量庞大。加之模型本身参数众多，一些顶尖的语言模型参数规模已突破百亿乃至千亿级别，其存储需求远超传统模型，为满足计算和存储需求，数据中心需要不断扩展存储容量，采用更为高效的分布式存储解决方案，结合数据压缩、去重等先进技术，以有限的物理空间承载无限的数据增长。
网络通信方面，大模型的分布式训练机制对网络带宽提出极高要求。在训练过程中，各个计算节点间需要频繁同步模型参数、交换梯度信息，确保训练的一致性和效率。网络带宽的瓶颈将直接导致数据传输延迟，影响训练速度，甚至可能导致模型训练无法有效收敛。因此，数据中心必须升级网络基础设施，引入高速网络技术，如RDMA（远程直接内存访问）等，以实现数据的高速、低延迟传输，为大模型的分布式训练保驾护航。人工智能大模型时代正引领数据中心迈向一个更加高效、智能、可持续的未来。
数字技术产业创新发展，引领产业升级新纪元
当前，在新一轮科技革命和产业变革的背景下，全球数字技术呈现明显的群体性突破趋势。5G、人工智能、云计算、大数据等技术群体性加快突破并不断成熟和普及，为工业和信息化发展注入新的活力。以5G 技术为例，其作为新一代移动通信技术的代表，具有高速率、低时延、大连接等特点，随着5G 网络建设和普及，其在智能制造、智慧城市、远程医疗等领域的应用场景将越来越广泛。
人工智能技术的群体性突破同样显著，Gartner 技术成熟度曲线显示，多数围绕着AI 的系列新兴技术预计将在未来2-5 年内达到成熟阶段，这意味着人工智能技术将在更多领域实现应用落地，并发挥更大的作用。如，在自动驾驶、智能医疗、智能教育等领域，人工智能技术正逐步成为推动行业发展的重要力量。此外，云计算和大数据技术的群体性突破也为国家发展提供有力支撑。通过构建高效、稳定的云计算平台和大数据分析系统，企业可以更加便捷地获取和处理数据资源，从而推动业务创新和发展。同时，这些技术还可以帮助企业实现数字化转型和智能化升级，提高竞争力和市场适应能力。
前沿数字技术迭代升级，广泛赋能社会发展。人工智能、大数据、云计算、物联网、区块链等数字技术不断涌现，成为推动社会进步和经济发展的重要力量，深刻改变社会生产和生活方式。
报告指出，技术融合创新不断加速，成为未来技术发展主流趋势。随着技术的不断发展，IT（信息技术）、CT（通信技术）、OT（运营技术）、DT（数据技术）等不同技术间的融合创新已成常态，在催生新业态和新模式的同时，也为传统产业的转型升级提供强大动力。这种跨领域的融合不仅加速了新技术的落地应用，还催生出了一系列创新性的解决方案和服务模式，为全球经济发展注入了新的活力。
以5G技术融合为例，在5G 技术推动下，5G 作为新一代移动通信技术，以其高速度、低延迟、大连接等特性，为IT、CT、OT 和DT的深度融合提供了强大的基础支撑，融合创新尤为显著。例如，在工业互联网领域，5G 技术与OT 技术的结合，使得工厂能够实现设备的远程监控、预测性维护以及生产流程的智能化管理，大幅提高了生产效率和产品质量。同时，5G 技术还促进了IT 与DT 的融合，通过大数据分析、人工智能等先进技术手段，对海量数据进行深度挖掘和分析，为企业决策提供了更加精准的数据支持。
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