计算2030

构建万物互联的智能世界计算 十年前，人类进入ZB[1]数据时代，移动互联网、云计算、大数据刚刚起步；今天，这些技术已经深刻地改变人类社会，计算发挥了前所未有的作用。2030年，人类将迎来YB[1]数据时代，对比2020年，通用算力增长10倍、人工智能算力增长500倍[2]。数字世界和物理世界无缝融合，人与机器实现感知、情感的双向交互；人工智能无所不及，帮助人类获得超越自我的能力，成为科学家的显微镜与望远镜，让我们的认知跨越微小的夸克到广袤的宇宙，千行万业从数字化走向智能化；计算能效将持续提升，走向零碳计算，帮助人类利用数字手段加速实现碳中和目标。未来十年，计算将帮助人类跨入智能世界，这是一个波澜壮阔的史诗进程，将开启一个与大航海时代、工业革命时代、宇航时代等具有同样历史地位的新时代。前言 宏观趋势未来计算场景个人：能力与体验增强自我能力增强 超现实体验 科学：探索更广阔的边界精确的模拟现实 智能的科学研究新范式 行业：智能化重塑感知驱动创新 智能驱动生产绿色高效运营 计算2030愿景及关键特征 智能认知通用基础模型 自动自治AI 类脑智能 生成性AI 知识计算 内生安全数字信任与隐私 AI安全可信 新计算范式安全 绿色集约一体化DC 算力网络 芯片工程 多样性计算数据为中心的计算 应用驱动的多样性计算 多维协同立体计算 数字孪生 物理层突破模拟计算 非硅基计算 新型存储 计算2030倡议附录 目录P01 P02 P07P27P27 计算20301计算经过半个世纪的发展，已经深深地融入了人类的生活和工作。未来10年，计算作为智能世界的基石，将持续推动社会经济发展和科学进步。面向2030年，中国、欧盟、美国等均将计算作为战略方向重点布局。在中国十四五规划和2035年远景目标纲要中，将高端芯片、人工智能、量子计算、DNA存储等作为强化中国的战略科技力量；在欧盟《2030数字指南针：欧洲数字十年之路》中，计划到2030年，75%的欧盟企业将充分运用云计算、大数据或人工智能，打造欧盟首台量子计算机；而美国，则再次提出“无尽前沿”，借助法案和拨款，推动美国在人工智能、高性能计算&半导体、量子计算、数据存储和数据管理技术等领域的领先性研究。2030年，数字世界和物理世界无缝融合，人与机器实现感知、情感的双向交互，计算具备模拟、增强、还原物理世界的能力，超现实体验将驱动计算走向边缘，云与边缘、边缘与边缘、虚拟与现实多维协同计算；人工智能将从感知走向认知，具备创造的能力，更加普惠并赋予万物智能；科学探索的边界将不断扩展，带来算力需求的快速增加，未来将出现100EFLOPS[2]级的超级算力和智能的科学研究新范式；碳中和目标驱动计算走向绿色，未来将更好地匹配绿色能源和业务体验。计算所依赖的半导体技术逐步接近物理极限，计算将迎来创新的黄金10年，软件、算法、架构、材料的创新和突破将开启智能、绿色、安全的计算新时代。预计2030年，全球数据年新增1YB；通用算力增长10倍到3.3ZFLOPS，人工智能算力增长500倍超过100ZFLOPS[2]。宏观趋势 计算20302个人：能力与体验增强自我能力增强今天，人工智能已经在帮助人类完成一些过去难以完成的任务。例如，通过手机摄像头可以识别出我们所不认识的植物，并能获取它的生活习性、栽培方法；机器人帮助增强人类的行动力，如外骨骼机器人辅助病人进行康复；家用机器人则能帮助老人陪伴、家务劳动等智能化工作。预计2030年，家用智能机器人使用率将超过18%。未来10年，通过对物理世界的不断学习，人工智能将更加聪明，从确定性场景到非确定性场景，在越来越多的任务领域中增强人类，帮助人类获得超越自我的能力。1）与人一起思考在医疗领域，人工智能已经可以自动识别出微小的肺结节，与以往肉眼识别、手工标识相比可以节省医生大量的时间。未来人工智能将在更加复杂的问诊中，深入参与医生的病情推理过程，与医生“讨论病情”，为医生提供可解释的诊断依据和预期疗效分析。这将使得人工智能出方案、医生审核成为普遍的诊疗模式。世界卫生组织估计到2030年，将出现1800万卫生工作者的短缺，人工智能将为人类应对这一挑战提供有力的帮助。未来人工智能深度参与人类的思考，与人形成互动，并呈现出推理的过程，成为可未来计算场景 计算20303信任的智能，将在金融、医疗、司法等需要高质量决策的复杂场景中发挥巨大作用。2）与人一起创造当前人工智能在写诗、作画上进行了初级尝试，未来人工智能将完成更加复杂的创造性工作，如电影制作、艺术创作和工业设计等。人工智能能够提供高度定制化的内容服务，人们可以随时获得一幅定制的画作，一部定制的电影。比如在互动电影的观看过程中，观众可以在观影中通过不同的选择来影响剧情走向，人工智能将完成每一条故事线的演绎和视频生成，因此相同的电影将产生不同的结局，整体内容也更加丰富。未来这种人类提出主题、人工智能实现细节的创作方式将极大地提升人类的创造力、丰富人们的生活。3）反哺人类教育人类训练人工智能的过程，同时也是认识自己的过程，人工智能使得认识人类的智能、人脑的规律变得更加重要，进而重新认识教育、改革教育[3]。未来人工智能将改变人类自己的学习、认知的过程。如AI教员通过精细化地分析学生的行为、习惯、能力等，制定个性化的教学内容、计划和教学方式，学生的学习潜力将得到极大的挖掘，接纳新知识更多、更容易。人工智能进入人类生活的方方面面，让我们更高效的思考、创作、学习，让优质稀缺的资源变得更加容易获得，将在精准医疗、创作设计、文化教育、老人护理、社区服务、自动驾驶等领域普惠每一个人。人工智能参与人类的思考和创造过程，需要结果具备可解释性，并符合人类思考问题的逻辑，具备与人类使用自然语言无缝交流的能力，未来人工智能将实现从感知到认知、从弱人工智能到强人工智能的跨越。超现实体验数据将构建出众多的数字空间，旅游景点、全息会议、虚拟展会......这些数字空间与物理世界共同组成了一个虚实融合的世界。在虚拟旅行中游览“真实的”山川、流水；与千里之外的朋友促膝交谈；对话先哲，与王阳明一起悟道，与普鲁塔克探讨特修斯之舟；人与人、人与社会、人与自然、人与机器的交流方式将发生革命性的改变，未来人类的生活、工作和学习方式将重新定义。预计2030年，超过30%的企业在数字世界中运营与创新，各种虚实结合的AR（Augmented Reality，增强现实）/VR（Virtual Reality，虚拟现实）用户数达到10亿。数字世界与物理世界的无缝融合，能够准确感知和还原物理世界，在虚实结合的世界中理解用户的意图，体验将驱动计算走向边缘，云与设备、设备与设备、虚拟与现实多维协同计算。云端将实现物理世界的建模、镜像，经过计算、加入虚拟的元素，形成一个数字的世界；边缘设备将具备听觉、视觉、触觉、嗅觉和味觉能力，人与设备之间实现实时交互；多维协同的计算将用户所 计算20304处的环境整体变成一台超级计算机，计算环境信息、识别用户意图，并通过全息、AR/VR、数字嗅觉和数字触觉等技术进行用户呈现。科学：探索更广阔的边界精确的模拟现实2013年诺贝尔化学奖授予了在开发多尺度复杂化学系统模型中做出突出贡献的科学家，评选委员会在声明中阐述道：对于化学家来说，计算机是与试管同等重要的工具，计算机对真实生命的模拟已成为当今化学领域中大部分新研究成果成功的关键因素。今天，“高性能计算+物理模型”的方法已被广泛应用到众多的科学问题。未来，随着人类认知边界的不断扩展，量子力学、生命科学、地球大气、宇宙起源的研究，尺度从10-21到1028米，跨越微观世界到无垠宇宙，科学家需要处理的数据与计算量将爆炸性增长。例如，2012年欧洲核子研究组织（CERN）大型强子对撞机（LHC）实验项目，全球超级计算机组成算力池，帮助科学家从近100PB数据中证明希格斯玻色子的存在；2027年底CERN将投入使用高光度大型强子对撞机(HL-LHC)，每秒发生约10亿次粒子碰撞，数据计算量将增加50-100倍[4]，存储需求达到ZB级。2030年，计算将在更多的领域帮助科学家解决基础性问题。1）局部短时天气预报短时强降雨具有极大的破坏性，但受限于海量数据和巨大算力需求，很难实现准确预测。天气预报从当前的10公里的精度，提升到公里、次公里，数据规模和算力需求提升100~1000倍。预计2030年随着100EFLOPS级超级计算机的出现，更高精度气候模拟和天气预报将成为可能，人类能够更加从容的应对极端天气。在大气模拟、海洋预测、地震减灾、生态监控等与人类生活息息相关的模拟预测领域，超级算力将帮助人类更好的防灾减灾、保护绿色星球。2）整机全工况多部件耦合实时仿真计算机风洞仿真已经成为飞机、高铁和汽车等高速运动产品的重要测试手段。但由于整机仿真计算量巨大，为了得到高精度的仿真结果，需要将测试系统分解成滑行轮胎、发动机等多个子系统，甚至发动机也要拆解成更小的系统，这对验证整机设计是否满足要求带来新的挑战。未来计算能力将提升2~3个数量级，风洞仿真有望实现更大级别子系统，甚至整机的高精度仿真测试。智能的科学研究新范式图灵奖得主吉姆·格雷(Jim Gray)将科学研究分为四类范式，即实验、理论、计算机仿真和数据密集型科学发现。今天，在生物、材料、化学、宇宙等演化复杂度极高的研究方向上，传统的计算方法面临变量数量、自由度增多带来的“维度灾难”挑战，算力需求呈指数级增长。 组合量子力学/分子力学方法（QM/MM[5]）建模是当前研究酶催化机理最可靠的计算模拟方法之一，核心区域采用高精度QM模型、外围采用低精度MM模型，兼顾量子力学的精确性和分子力学的高效性。用该模型模拟0.2微米生殖支原体细胞2小时的生长繁殖过程，超级计算机Summit[6]需要耗费10亿年。对于更复杂的人脑思维、记忆和行为研究，如模拟人脑在特定刺激下的反应，每一小时模拟Summit需要计算1024年[7]。“宇宙大规模结构”是重要的科学前沿领域，研究宇宙结构形成和时间演化，从而揭示宇宙的物质组成以及宇宙演化过程、暗物质、暗能量等宇宙学问题。传统的办法是根据物理理论，使用超级计算机计算宇宙中各种大规模结构的演化，将其与观测数据进行对比，但是这需要对数十万到百万个宇宙论模型进行精确的计算，目前可观测的宇宙有2万亿个星系，万亿亿个星球，即使全球所有计算资源一起也难以完成。人工智能将为解决“维度灾难”开辟新的解决办法，为科学研究打开新的探索之道。例如，采用传统方法分析单个蛋白质的折叠结构，需要耗费科学家数年时间；通过人工智能学习已知的1.8万种蛋白质折叠结构，可以在几天内获得对未知蛋白质折叠的 计算20305原子精度模拟结果。这一成果使得癌症、老年痴呆等细胞内蛋白质结构变化引起的世纪难题的预防、治疗成为可能。2020年戈登贝尔奖[8]的研究工作，利用人工智能实现了1亿原子规模模拟，比过去的同类工作计算空间尺度至少增大100倍，同时计算速度提高至少1000倍，实现了传统方法无法模拟的大尺度计算，将精确的物理建模带入了更大尺度的材料模拟中[9]。未来科学计算将向着数据、计算、智能融合的方向发展，催生新的科学研究范式。通过人工智能学习已有知识、分析总结理论，在线迭代结合传统建模的方法将极大的提高科学探索效率，加速人类认知的不断扩展。行业：智能化重塑云计算和大数据已经成为行业数字化的基础，驱动以管理效率提升为目标的数字化，其特点是优化生产关系，更好的匹配生产力和客户需求，如O2O（Online to Offline，线上到线下）服务、电商平台等。未来，越来越多的企业将采用云计算，预计2030年云计算占企业应用支出的比例达到87