FLOP:人力時代到算力時代 開啟數字經濟新未來

從茹毛飲血的原始社會到萬物智聯的智能社會，伴隨著技術的發展和人類對美好生活的需求，生產力得到了飛速發展。眾所周知，生產力由勞動資料、勞動對象和勞動者組成，其中人是最活躍的生產力要素，技術是推動生產力變革的最關鍵要素。

從古至今，人類生產力的發展歷史可以用“四力”來劃分。第一個是人力時代，主要靠人自身的勞動力來從事生產活動，生產力的高低完全受限于人自身的體力大小；第二個是畜力時代，人類學會利用動物和牲畜來從事生產勞動，開始解放部分人力；第三個是動力時代，人類通過科技革命將蒸汽和電力等各類能源轉化為動力來驅動機器，以機器代替人力實現了規模化生產，生產力得到重大突破；現在，人類生產力發展進入第四個時代——算力時代, ，以芯片和軟件平臺為主的計算能力改變了人類的生產方式、生活模式和科研范式，算力越來越成為科技進步和經濟社會發展的底座，代表著人類智慧的發展水平。

在人力時代，從遠古的石器時代開始，生產力主要是以人力為主，人類主要依靠自身的體力勞動以及一些輔助性的石器工具來從事生產活動。全社會的生產力大小主要取決于參與體力勞動的人口規模和個體體能，生產力提升主要依賴于勞動者所使用的石器工具的改良升級。馬克思曾說過，石器不僅是人類勞動力（生產力）發展的測量器，而且是勞動借以進行的社會關系指示器。因此，勞動和石器的配合程度決定了人力時代生產力的高低。由于石器的演變過程緩慢，生產力整體處于相對穩定狀態，社會發展前進速度較慢。生產力的作用對象主要為采集或狩獵，其價值主要體現在滿足人類基本的生存需求。

聲音 | Block.one首席人力資源官：快速學習是成功的關鍵因素之一:Block.one 今日在推特發布采訪James的視頻，并提到 “快速學習”是James成功的一個關鍵因素。James是Block.one的首席人力資源官。（MEET.ONE）[2019/12/12]

在畜力時代，即以大規模耕種為代表的封建農業社會，生產力主要依靠畜力，人類開始馴化動物以獲取更大能量的生產力。青銅器和鐵器的出現加速了馬車和牛耕的應用，標志著人類的生產勞動開始了牲畜動力的使用，而不再僅僅借助于人力本身。在我國歷史上，用牛拉犁這種技術長期作為農業生產力的代表持續上千年，直至工業革命的出現。歐洲經歷的從手推磨坊到馬拉磨坊也是逐步用畜力取代人力的過程。這一時期，生產資料如土地、原料等與人力時代相比沒有發生本質的變革，但勞動工具卻發生了替代性變化，畜力代替人力除了耕種和運輸外還用于戰爭，社會生產力從量上得到了較大的提升，但還未實現質的躍遷。

在動力時代，即十九世紀中葉到二十世紀中葉之間的工業社會，各類能源轉化為動力，驅動機器來參與大規模生產，突破了人力和畜力的時間和體力極限，大幅提升了全社會的生產力。蒸汽機的創新和廣泛應用直接推動了第一次工業革命（機械化），使生產力發展擺脫了工廠手工業階段，進入機器大生產階段，促進了工業經濟蓬勃發展。汽油、柴油發動機的出現使得汽車、工程機械得以廣泛普及，人類實現了全球范圍內的大遷移。電力的出現使得世界由“蒸汽時代”進入“電氣時代”，即第二次工業革命（電氣化），發電機、電動機相繼發明以及遠距離輸電技術的出現使得電氣工業迅速發展起來，電力在生產和生活中得到廣泛的應用。同時，工業化的大發展又進一步加速新生產資料的出現和采用，如石油和鋼鐵等。新生產力和生產資料共同推動社會發展實現了質的飛躍。

分析 | 高德納：70%的早期AI和區塊鏈采用者認為人力資源效率將大幅提高:知名信息技術研究和分析公司高德納（Gartner）近日發布一份報告指出，現在有70%的早期采用者表示，他們已經看到了AI和區塊鏈給他們的人力資源效率提高帶來的巨大好處。到2022年，超過40％的大型組織將最終使用帶有AI和區塊鏈的解決方案。Gartner高級總監分析師Matthias Graf表示，“我們的研究表明，盡管人力資源方面的人工智能和區塊鏈解決方案還遠未成為主流，但它們肯定正在發展并將長期存在。”（Bitcoinexchangeguide）[2019/10/29]

在算力時代，即二十世紀下半葉開始的信息社會，生產力主要體現為對數據等新生產資料的高效處理能力。電子計算機的橫空出世和廣泛運用為全球自動化、信息化和網絡化 發展提供了基礎條件，加速了人類對新生產資料的挖掘能力，拓展了人類認識和探索未知領域的能力。生產資料從以石油、鋼鐵為核心逐漸轉變為以數據為核心，并演變到分子原子等微觀領域。當下，算力不再是電子計算機時代信息技術領域的專有服務，而是滲透到各行各業及企業生產全過程，算力參與度和所占比重越來越高。算力不僅可以助力企業降低運營成本，而且還能提供智能決策支持。算力真正實現了對人力和腦力的替代，成為人類能力的延伸和推動社會進步的變革性力量。正如美國學者尼古拉斯·尼葛洛龐帝在《數字化生存》一書中所言“計算，不再只是與計算機有關，它還決定了我們的生存”。算力不僅是數字經濟時代的核心生產力，而且也正日益成為人們生活方式的重要因素。總之，算力就是生產力，我們稱之為算力第一定律，“算力時代”真正到來。

動態 | 北京藍皮書：運用區塊鏈等先進技術提升北京市人力資源基本公共服務標準化水平:據上觀新聞6月13日消息，6月12日，《北京藍皮書：北京公共服務發展報告（2018—2019）》發布。《報告》指出，要充分運用大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等最先進的信息技術，充分考慮和適應未來人力資源服務的多元化、云端化、平臺性和開放性特征，使北京市人力資源基本公共服務標準化工作達到全球領先水平。《北京藍皮書：北京公共服務發展報告（2018~2019）》是以北京市社會科學院管理研究所研究人員為主完成的關于北京市公共服務發展與創新的研究成果。[2019/6/13]

算力作為數字經濟時代中最核心的生產力，體現在算力在經濟社會各個領域和層面都得到了廣泛的應用，包括數字經濟、數字社會和數字政府領域。算力的快速發展除了受技術進步驅動外，還受益于全球化發展所帶來的網絡化需求的爆發、人們對便捷高效且充滿多元化個性化的美好生活的不斷追求和對未知世界的不懈探索，以及智能化生產所能帶來的效率提升，這是算力廣泛應用的根本動力，從而推動算力應用場景日趨豐富。

從宏觀層面來看，算力作為“新基建”的核心資源，將成為支撐數字經濟、數字社會和數字政府發展的技術底座。首先，算力支撐數字經濟向縱深發展，使得我國數字經濟占GDP比重由2015年的14.2%提升至2020年的38.6%；具體來看，算力加快工業、農業和服務業走向數字化、網絡化、智能化，日益優化的高性能計算使得數據價值被充分挖掘并使用，從而推動大規模制造升級為大規模定制、農作物生產開始出現智能預測以及服務領域千人千面的個性化需求日益凸顯。其次，算力在數字社會的應用范圍得到不斷拓展，已涉足到醫療、教育、科研、就業、社區服務等各方面。截至2020年底，遠程醫療協作網覆蓋所有地級市2.4萬余家醫療機構，電子社保卡累計簽發3.6億張，實現全部地市覆蓋。加大算力基礎設施建設、創建智慧型平安城市，成為數字時代提升居民幸福感及國家整體競爭力的關鍵。最后，隨著數字政府建設加快推進，中央及地方持續投入政務數據中心并建造全國電子數據庫，促使“掌上辦”、“一網通辦”、“異地可辦”、“跨省通辦”加速普及，省級行政許可事項實現網上受理和“最多跑一次”的比例達到 82.13%，極大地推動了算力在政務領域的應用，在提升服務效能的同時最大化節省辦事成本。

聲音 | 火幣人力資源袁瑞娟：具備區塊鏈技能的人才僅占需求的7%:據河南商報消息，據智聯招聘數據顯示，過去10多個月，向區塊鏈相關崗位投遞簡歷的人數遠高于行業整體需求，是需求的3.6倍。“火幣”人力資源相關負責人袁瑞娟說，“從數量上看供給十分充足，但是具備區塊鏈相關技能和工作經驗的存量人才，僅占需求量的7%。”[2018/10/30]

從中觀層面來看，隨著社會數字化轉型的不斷深入，越來越多的組織和個人加速上云，為算力的高效整合和快速發展奠定了基礎。另外，消費者對以社交、娛樂、購物、健康管理等為代表的數字化服務內容和體驗升級提出愈來愈高的要求，企業對以實現產品和服務的創新、創建新型的商業模式、為用戶帶來更好的體驗為代表的目標展開持 續追求，極大地推動了算力在行業領域的全方位滲透。但受行業數字化轉型成熟度、云滲透率等關鍵因素的影響，不同行業的算力滲透和發展指數不一。整體來看，數字化轉型越高的行業，算力指數也越高。從全球來看，互聯網、制造和金融行業的算力水平排名前三，互聯網行業因其電子商務、游戲、支付、社交等數字化業務以及作為ICT基礎設施的服務商是算力需求最大的行業，通過算力加持為用戶提供實時、智能化、沉浸式的服務內容和體驗以及企業上云服務。國內各行業算力應用水平與全球大體一致，互聯網算力占整體算力近50%份額，緊隨其后的是政府、服務、電信、金融等數字化轉型成熟度較高的傳統行業。未來，隨著行業智能化水平的提高，算力將輻射到現代農業、智能家居、智慧電力等多個不同領域，應用于現代農業中的產品分揀、農作物監測， 智能家居中的家庭安保，以及智慧電力中的電力巡檢等場景。整體來看，算力將逐步深入到更多的傳統行業，且從通用場景開始滲透到更多行業特定場景。

動態 | 浙江省人力資源廳將積極選拔培養區塊鏈人才:根據浙江在線消息，日前浙江省人力資源和社會保障廳印發《關于做好2018年度浙江省151人才工程培養人員選拔工作的通知》。通知中指出，2018年度浙江省151人才工程將圍繞數字經濟“一號工程”建設要求，重點在大數據、新一代人工智能、區塊鏈等數字經濟重點領域開展選拔培養。[2018/8/23]

當前，算力應用正日益由互聯網行業向交通、工業、金融、政務等傳統行業加速滲透，應用場景也從通用場景拓展到行業特定場景，算力發揮了前所未有的作用。5G以及物聯網的大規模部署使得算力的底層技術能力得到大幅加強，加上人工智能廣泛應用使得智能算力大幅增長，以及量子計算快速突破可期，這將助推算力規模呈現出爆發式增長態勢。從算力資源的用途出發，業界將算力分為基礎算力、智能算力和其他算力。據信通院估計，未來五年全球算力規模將以超過50%的速度增長，其中智能算力增速將遠超總算力，在算力增長中發揮核心拉動力，比重也將從2020年的41%提升到2023年的70%以上。賽迪研究院認為，2020年我國通用算力規模為77 EFLOPS，AI算力為56.23 EFLOPS。預測到2025 年，我國基礎算力和AI算力總量將分別超過300 EFLOPS和1800 EFLOPS。華為則發布了較為樂觀的預測，未來10年人類將迎來YB時代，全球智能算力將增長 500倍。羅蘭貝格從應用側預估，未來十年無人駕駛、智慧工廠、數字貨幣等熱門應用對算力的需求將分別增長390倍、110倍和2000倍。綜合當前發展態勢與未來趨勢分析，全球算力預計將以每12個月翻一倍的速度增長，我們稱之為算力第二定律。

算力的全方位滲透為各行各業帶來了顯著的成效和經濟價值，日益成為推動數字經濟、國民經濟高質量發展的關鍵動力。根據相關研究表明，算力與經濟增長緊密相關，算力指數平均每提高1個點，數字經濟和GDP將分別增長 3.3‰和 1.8‰；算力指數越高，算力的提升對經濟增長推動的倍增效應就越突出。另外，從統計數據分析可以得出，全球各國算力規模與經濟發展水平呈現出顯著的正相關關系，算力規模越大，經濟發展水平越高。根據研究表明，算力產業對其他產業能級的帶動作用日益增強，尤其對電子元器件、計算機、材料、軟件和信息技術服務等產業的直接帶動作用較大。算力產業每投入1元，將平均帶動3-4元的GDP 經濟產出，我們稱之為算力第三定律。

在行業領域，算力投入對制造、交通、醫藥、零售、能源、農業等領域的經濟產出帶動作用較為明顯。例如在生物醫藥領域，算力提升使得基因測序時長從 13年縮短到1天，新藥研發鑒定周期從5000天縮短到了100天；在天氣預報領域，算力的發展把天氣預報準確率從過去的21.8%提高到了現在的90%；在工業生產領域，把整個生產流程在數字世界中重建，通過仿真模擬進行優化使得生產效率提高了30%。算力已成為當下提升數字經濟活力和推動企業轉型的關鍵指標。

算力在多個行業領域和業務場景獲得了越來越廣泛的應用，但不同業務對算力的需求不同，主要表現為低時延、高移動性、大算力、潮汐性等多樣化需求。典型的低時延場景如 VR/AR，此類場景用戶參與度較高，時延需求主要來自人與人或人與設備之間的流暢交互，并成為影響用戶體驗的決定性因素；典型的高移動性場景如自動駕駛，在此類場景中，車輛要在復雜的交通環境中及時感受到環境的變化并做出反應，需要不斷切換算力服務節點位置，從而達到自動駕駛所需要的毫秒級時延；典型的大算力場景如武器研發、飛行模擬、氣候模擬、生育模擬和基因測序等高精尖科學研究場景，其計算任務密集，要求的精確度極高；典型的潮汐需求場景如辦公樓視頻監控，其隨著時間的變化在白天和夜間計算需求量會發生明顯的波動。未來算力需要依托網絡化、智能化、綠色化、可信化等前沿技術通過服務化的方式滿足業務多樣化的需求。

未來已來，如何積累數據資源、提升算力水平、優化算力產業、已經成為企業、區域乃至國家的共同焦點，不僅惠及全社會，也影響著被裹挾在時代洪流里的每一個人。

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