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两三百年以来，人类从工业时代、信息时代迈入智慧时代，各行各业逐步实现工业化、信息化和数字化，也拉开了智能化的帷幕。智慧时代是一切皆计算的时代，在这个新时代，计算力就是生产力，智慧计算改造升级了生产力三要素并最终驱动了人类社会的转型升级。具体来说，智慧计算将劳动者由人变成了人与人工智能的结合体，以此可以顺利实现指数级增长，将数据变成一种创新生产资料的同时，将计算力驱动的信息化设备转变为指数级增长的生产工具，促使生产力得到了前所未有的解放。
计算力指数是衡量一个国家、地区，甚至是企业发展水平的重要指数。从全球GDP（国内生产总值）与服务器出货量的分布来看，全球GDP排名前四的美国、中国、日本、德国，服务器采购量同样排名前四。数字经济在整个国家GDP的占比越高，这个国家的经济就越发达。同样，在企业领域，十多年前全球市值最高的10家企业，包括埃克森美孚、中国石油天然气集团、沃尔玛、中国移动通信集团、中国工商银行等，都是来自能源、金融、通信等传统领域。今天全球市值排前十的企业中，7家都是IT企业，比如苹果、微软、亚马逊、谷歌、脸书、腾讯、阿里巴巴；还有一家特斯拉，虽然是车企，但创始人埃隆·马斯克把特斯拉当作IT公司来运营，IT工程师比汽车工程师还多。全球市值TOP级的企业也是计算力消耗最大的，市值排名和服务器采购量排名基本一致。
元宇宙是利用人工智能、AR/VR、云计算、高可靠存储、高速互联等技术构建的虚实融合的数字新世界，是物理世界和人类社会的虚拟化。维持元宇宙的持续在线和共享互动，需要物理世界源源不断的算力；而搭建高度拟真的数字世界，并实现数亿用户实时交互的大场景等，对支撑元宇宙构建和运转的核心源动力——算力提出了更高的要求。2022年3月，浪潮信息发布的业界首款元宇宙服务器MetaEngine，有望为元宇宙的创建和运行提供强大算力。
随着元宇宙的逐步发展，仅仅依靠PGC（专业生成内容）、UGC（用户生成内容）远远不够，需要AIGC才能创造丰富多彩，并且千人千面的场景应用。因此类似GPT-3、源1.0等巨量参数的算法模型是未来重要方向之一。人工智能算法模型将分阶段演进：
第一阶段以监督学习和识别类应用为特征，基于标注数据的监督学习在图像识别、语音识别等任务上实现了超越人类的精度。
第二阶段以单模态、自监督学习为特征，基于互联网海量文本数据的单模态自监督学习在自然语言理解领域取得突破。
第三阶段以多模态、自监督学习为特征，模型将拥有多维感知的能力，以及基于多维感知之上对各种特征之间关系的刻画及理解能力。
再下一个阶段，算法模型将进入与物理世界交互式的超模态主动学习阶段。与多模态相比，超模态信息更加丰富，既包含了人类触觉、听觉、视觉、嗅觉之内的数据，也包含了在人类感知之外的传感器数据。在这一阶段，算法模型通过与物理世界的交互，学习到客观规律，并逐步具备认知智能能力。
当前我们正处于从第二阶段向第三阶段的演进过程。2022年5月，由源1.0训练的AI参与了一场线上剧本杀，期间AI的惊人表现，让真实玩家们大感意外。
自2012年以来，AI训练任务所运用的算力每3.43个月就会翻倍，到2018年，6年间AI算力需求增长了30万倍。如何弥补AI算力的“鸿沟”呢？关键是多元算力的融合，必须要打破传统体系结构设计，从根本上解决多架构引发的无法兼容、效率不高的问题。例如，通过控制、计算分离实现灵活可重构，通过异构资源池化实现多元高效能，通过计算、数据结合突破存储墙，通过高速互连网络实现规模可扩展。同时，通过软件定义实现应用智能感知和资源随需组合，让底层资源随上层应用按需分配。
元宇宙的发展需要智慧计算作为基础，否则无法高效地支撑不同个体所需的丰富体验。很高兴看到，由元宇宙产业委牵头，由叶毓睿、李安民、李晖、岑志科、何超和多位其他领域专家在《元宇宙十大技术》中，对计算的各种形态、AI算法、多元算力，以及区块链存储、超连接广覆盖高速网络等前沿性技术进行了详细的阐述。
希望大家携起手来，为发展中国数字经济、促进数实融合、赋能实体经济，贡献自己的力量。
王恩东
中国工程院院士
2022年5月13日