数字经济已成为推动产业向前迈进的关键驱动力，而数据作为企业数字化转型过程中的核心资源，也被提升到了新的战略高度。各行各业都在围绕数据的采集、存储、分析、运营等环节深度挖掘，试图从中发现更大的商业价值。此时，作为数据资产坚实底座的基础设施，也在面临着设计重塑，多元算力的异构性、高效的内部互联技术、绿色的运行能效，无不在考验着基础设施提供商的实力。

从国家政策层面来看，新基建中所包含的信息基础设施和融合基础设施明确了以云计算、大数据、物联网、AI等为代表的核心技术，与行业应用场景深度融合的必要性。尤其是在后疫情时代，率先跨入数字化创新的企业无疑跑上了快车道，借助智能化运营和自动化服务“转危为机”，构筑了可持续的价值链。随着这些数字化技术与业务联接得愈发紧密，IT基础架构的升级迭代也为服务器市场贡献了更高的增速。

根据IDC公布的2020年度全球服务器市场报告，x86服务器市场出货量和销售额分别为1180.6万台和825.9亿美元，同比增长1.8%和3.2%。其中，中国市场销售额208.2亿美元，同比增长17.7%，是全球增速5.5倍。供应商方面，戴尔、HPE、浪潮分列全球市场前三，其中浪潮出货量市场占有率为9.9%，同比增长14.9%，是主流厂商中增速最快的。

数字化转型加速IT基础设施创新

透过数据趋势可以看到，中国的数字化水平与IT基础架构的领先性是相得益彰的。为何这么说?一个显著标志是，疫情之下催生的各类数字化协作方式不断涌现，在线教育、远程医疗、线上办公、电商直播，以及生产流程中的智能制造迎来场景爆发，各行各业的企业纷纷借此构建“数字化护城河”，并且大幅提升了对IT基础设施的投资预算。IDC预测，到2024年将有超过50%的IT开支用于数字化转型和创新。

既然说到应用场景是IT支出的背后推手，那么就不妨看看行业中的业务痛点是如何刺激计算设备升级的。首当其冲的可能就是医疗行业，这也是站在抗疫最前线的领域。医疗信息化建设已经持续多年，智慧医疗带来的业务激增和数据爆发使得传统的通用服务器一时间难以为继，不仅会遇到大内存数据库需求带来的挑战，还会被突然增多的虚拟化需求所困扰，多核心、大带宽、低时延、高可靠成为必选项。

制造业是衡量国家综合实力的重要体现，而汽车制造则被誉为现代工业皇冠上的明珠，也是产业数字化进程中对智能制造需求最为迫切的领域之一。通常，汽车制造在初期的研发设计就要消耗大量的计算和存储资源，更不要说部件选配、整车布置、验证测试等环节，有时从零部件到子系统、再到整车要耗时数月甚至数年，期间所涉及的数据规模和数据复杂度也非常巨大，甚至要以百万量级来计算，测试频率也会超过千次。

因此，汽车制造环节一方面对服务器的长时间连续作业能力有着更严苛的要求，另一方面由于CAE等技术的广泛应用，对结构力学、风阻、风噪、冲压分析等因素的模拟仿真对于服务器的性能也有着更高的要求，选择高算力的设备可以显著降低新车的平均研发费用，有效降低验证成本，加速新车的研发进度。与此同时，高密度的运算负载对数据中心的网络互联也有不少考验，这就需要服务器节点的CPU、I/O性能要调整到最佳状态。

在政务方面，要加强数字社会、数字政府建设，提升公共服务、社会治理等数字化智能化水平。作为典型政务应用，税务平台的大数据分析类计算场景，对于系统计算资源、稳定性、流畅性和扩展等方面有更多的要求。考虑到税务系统较为复杂，横向涉及的业务线较多，数据容量、数据类型发展较快，高效可靠的算力支撑成为首要问题，性能、吞吐量、容错冗余都要提供持续保障。

类似的行业需求在工业、金融、教育、能源等领域比比皆是，越来越复杂的业务场景也使得服务器产品在设计时要更加体现差异化和能力聚焦，计算平台要从过去的通用计算走向专用场景，智慧计算、边缘计算等新需求成为驱动服务器市场增长的长期动力，更强大、更可靠、更易用、更节能的计算基础设施势必会成为主流。

开启算力创新之旅

当然，在算力性能大幅提升的同时，能耗问题也不容忽视，特别是在国家提出碳达峰、碳中和目标的大背景之下。要知道，全球数据中心一年的能耗总和可以达到3000亿千瓦时，相当于30座核电站一年的发电量。而服务器作为数据中心的三大基础IT设施之一，整体功耗能占到数据中心总能耗的40%-50%。在超大规模数据中心纷纷落成之时，绿色可持续发展势在必行。

不过，要想在不损失性能的基础上有效控制能耗并非易事，不仅要在处理器、电源、风扇的硬件设计上做足功夫，还要在软件控制上有独到的经验，例如通过智能调控技术对服务器进行部件级别的精确监测、根据业务负载压力自动监控资源使用情况等等。据了解，某款采用智能调控技术的浪潮服务器单台一年可节约近千度电，基于最新智能调控技术的百万台量级数据中心，一年可节约近10亿度电。

由此可见，计算性能、组件互联、绿色节能、自动化运维已成为新产业变革中，推动算力基础架构升级的核心要素。以5G、物联网与边缘计算场景的应用为例，快速增长的网络流量和非结构化数据不仅需要多CPU之间的互联延迟更低、吞吐量更大，还要结合软硬件设计提供全方位的安全性。

此外，服务器自动化运维、智能管理的引入也能够让企业在获取数据实时分析能力的同时，削减人力运维成本，降低可能出现的人为错误而导致宕机等问题出现。对于那些响应精度以毫秒计、存取过万次的业务来说，除了计算对CPU、读取对内存、网络对I/O等方面的要求，智能化的管理也让企业在进行数据决策时省去了后顾之忧。

如今，智慧计算正举势而来，数字经济所孕育的产业价值也为各行各业的企业提供了新的机遇，而要想在这个充满不确定性的时代勇立潮头、跨越算力鸿沟，唯有坚守匠心，寻找算力基础架构的创新之道。

4月8日，浪潮即将全球发布全新M6服务器产品，作为智慧计算领导者，浪潮在这个变革的时代将交出一份怎样的答卷，让我们拭目以待。(作者：徐鹏)

责任编辑：kj005