為經濟增長提供動能 數據將深刻改變産業格局

　　為經濟增長提供動能，也具備戰略意義——

　　數據將深刻改變産業格局

　　經濟日報·中國經濟網記者 王軼辰

　　數據中心是網際網路、雲計算和人工智慧等領域的通用支撐技術。建設數據中心，不僅能夠創造新型資訊消費市場，為經濟增長提供更多動能，也具備戰略意義。此外，數據中心建設還有一些瓶頸，要在解決可靠性和可擴展性問題的基礎上，解決好利用率問題，堅持市場需求導向原則，以應用為牽引，從市場需求出發，避免重復建設、過度建設等問題，讓數據中心成為“大家都能用得到，也能用得起”的基礎設施。

　　電信大數據監測人員流動、電力大數據助推復工復産、醫療影像大數據加快疫情診斷和藥物研發、公安大數據緊盯疫情防控……突發的新冠肺炎疫情讓人們與大數據如此靠近。

　　近日，中共中央政治局常務委員會指出，要加快新型基礎設施建設進度。其中，數據中心被列為七大重點領域之一。未來，大數據將在各行各業快速推廣，將成為國家治理體系和治理能力現代化建設的基礎支撐能力。

　　數字時代的支撐技術

　　線上電影、線上教育、線上遊戲、線上醫療……在疫情倒逼下，人們深度感受了一把線上生活。在網際網路應用大爆發的背後，是數據流量的快速增長。數據顯示，2019年我國移動網際網路用戶每戶平均月流量為7.82GB，是2018年的1.69倍，企業數據也呈爆髮式增長，但只有不到2%的企業數據得以存儲下來用於分析。

　　“數據中心是網際網路、雲計算和人工智慧等領域的通用支撐技術。建設數據中心，不僅能夠創造新型資訊消費市場，為經濟增長提供更多動能，也具備戰略意義。”中南財經政法大學數字經濟研究院執行院長盤和林表示，目前我國IDC（大數據中心）機櫃數量只佔全球的8%，相比于龐大的網際網路用戶數量，比例較低，有必要加速數據中心這類新型資訊基礎設施建設。

　　在聯通雲數據有限公司總經理沈可看來，數據中心建設具有基礎特性明顯、投資大、産業帶動強、符合智慧城市、民生工程和數字經濟發展等特點，將成為各級地方政府的重要抓手。

　　據了解，數據中心産業鏈上下游主要包括三大環節，一是基礎設施建設環節，包括電腦設備、寬頻、製冷設備、電力供應設備等；二是數據中心託管環節，主要是運營商、IDC廠商和服務商等；三是數據中心的應用環節，涵蓋網際網路企業、雲服務商、金融企業等多種類型企業，且企業範圍仍在擴展階段。

　　以電力供應設備電源系統為例，其不僅是數據中心建設的底盤，也是5G和新能源充電樁等新基建的底盤。在新基建帶動下，該行業有望迎來變革，有機構保守估計，僅數據中心電源市場每年將新增100億元左右。

　　數據中心飛向“雲端”

　　在此次疫情期間，大數據發揮了巨大作用。以阿裏雲為例，全國28個省區市與阿裏雲合作建設數字防疫系統，數字技術極大提升了防疫效率。

　　基於騰訊雲技術支援的各地疫情服務小程式不斷升級騰訊健康碼功能。截至3月17日，騰訊防疫健康碼累計亮碼超過25億人次，覆蓋9億人口，累計訪問量80億次，成為服務用戶最多、增長最快的健康碼。

　　疫情之外，數據中心的建設還將給生産生活帶來更多改變。盤和林説，以企業數字化為例，數據中心的建立將帶來商業模式的變革，實現企業中各部門員工、供應商、客戶和合作夥伴之間的連接，以及産品研發、生産、銷售等環節，基於數字化的管理模式重塑業務流程，提高人員溝通和産品銷售的效率。

　　與此同時，數據中心本身也在不斷進化。在浙江衢州，各個部門單獨建設數據中心的模式已經改變，整個衢州新建項目都要上雲，以後在資訊化建設中將沒有硬體採購的內容。

　　“雖然數據中心是最底層的硬體設施，但關鍵的新變化在雲計算。”阿裏雲智慧總裁張建鋒認為，數據中心雖然不是新鮮事物，但相比以前已經是一個“新物種”，“雲計算把數據中心從自建電站模式變成了高效的電網模式：點擊滑鼠就像按下電源開關，雲計算廠商會把需要的算力從數據中心直接輸送過來，彈性存儲，即取即用”。

　　雲計算作為一個開放、公共的基礎設施，一方面，避免了自建帶來的浪費，另一方面，作為算力中心，雲計算的數據中心具有顯著的規模效應，可以大大降低成本，效率也是傳統數據中心的幾十倍。

　　佈局時要避免重復建設

　　當前，中國經濟正在尋找新的增長點，以數據中心為代表的新基建將是一個很好的突破口。

　　根據前瞻産業研究院的數據，2018年我國IDC市場規模為1228億元，2019年將達到1560.8億元，同比增長27.1%，按照該統計口徑，且考慮到政策支援力度的加大，預計2020年數據中心的市場規模將達到2000億元。

　　盤和林表示，我國數據中心建設還有很大的發展空間，目前美國依然佔據40%的主要雲和網際網路數據中心站點，中國、日本、英國、德國和澳大利亞合計佔據總數的32%，在超大規模提供商中，除微軟、亞馬遜和谷歌外，中國的阿里巴巴表現較為亮眼。

　　不過，前進的路上依然佈滿荊棘。“數據中心當前的瓶頸主要在技術方面，比如可靠性和可擴展性問題。面對持續增長的數字規模，工程師需要引入分佈式存儲系統，還要控製成本。此外，大數據複雜的架構提高了運維和管控的難度。”盤和林説。

　　針對提高數據中心技術，沈可建議，新型製冷、供電、模組化和AI運維的使用，可提高數據中心建設和運維的科技水準，如通過模組化，提高並行度，實現微模組到全面模組化，通過數字化、自動化和智慧化運維，減輕大數據中心偏遠化的運維壓力，提高數據中心規模化和集中化水準。

　　新基建同樣面臨産能過剩問題。在傳統IT時代架構之上，每個應用彼此獨立垂直排列、互不連通，這提升了維護成本、數據之間打通復用的難度，以及幾年之後推倒重建的風險等。

　　“我們要避免‘村村點火戶戶冒煙’的重復建設。”張建鋒表示，雲計算作為一個開放、公共的基礎設施，即取即用，可以避免社會計算資源的浪費。同時，雲計算可以把底層數據打通，獲得更多的數據，真正實現讓數據多跑路。“數據中心應成為大家都能用得到，也能用得起的基礎設施。”