数字经济下智算成关键，人才供需失衡待构建生态促发展

聂正标，担任国家发展和改革委员会培训中心（宣传中心）战略规划处的负责人，同时也是一位资深的经济师。

当前数字经济迅猛发展，算力已成为推动力，正引领着科技革命和产业变革的新一轮浪潮。在此背景下，智算作为算力产业的一个新兴领域，其在人工智能大模型训练和推理等关键场景中的重要作用，使其成为技术革新和产业升级的关键力量。然而，随着技术进步的加快、国际竞争的加剧以及应用场景的多样化，智算产业也遭遇了人才需求与供给之间的结构性矛盾。面对时代发展的需求以及现实所提出的挑战，我们迫切需要打造一个完善的智算人才生态系统，从而助力智算产业迈向高质量发展的新阶段，为数字经济的繁荣发展奠定坚实的人才基石。

智算的发展标志着从算力到智力的飞跃，并进一步将智力转化为生产力。这一转变不仅需要强大算力硬件的支撑，而且依赖于完善的人才体系作为其根本。目前，智算产业面临三大挑战：首先，技术更新的速度远超传统行业。人工智能大模型的培育需要依托于高性能的GPU集群和高速网络等关键基础设施的紧密配合，而技术领域的多元化特性则要求智能计算人才不仅需掌握硬件架构，还要精通算法优化。同时，外部技术的封锁使得自主化进程面临更大挑战。我国企业迫切需要加快国产芯片及其软件生态的建设，并加强自主技术的研发能力。此外，场景的多样性和技术适配的复杂性进一步扩大了人才短缺的问题。基础的大型模型以及多模态模型等在算力平台的设计上展现出显著的不同，同时也对人才在跨领域适应能力方面提出了非常高的标准。

在此情形下，行业迫切需要打造一个涵盖战略规划、技术攻克、应用场景实施以及资本运作等环节的完整人才生态系统。

市场中的投研分析人才，构成了战略决策的核心团队。智算中心的建设项目，不仅需要巨额的资金投入，而且技术的更新换代速度非常快。如果无法准确预测行业的发展趋势，那么大量的投资可能会因为技术的快速过时而迅速贬值。这类人才必须深入领会我国“东数西算”战略的指引方向，熟悉关键设备的生产供应周期和价格变化的规律，同时具备运用金融工具的能力，比如通过融资租赁、资产证券化（ABS）等手段来调整资金配置，降低重资产项目的风险。

智算中心的设计人才，指的是那些负责整体规划与设计的人。面对单台GPU服务器高达数十千瓦的功耗，传统的供电和散热方案已无法满足需求，而业务的波动性又使得机房必须具备弹性扩展的能力。设计者必须将绿色能源技术、模块化架构以及老旧机房的改造方案相结合，比如在东部电价较高的地区采用液冷技术以降低能耗，或者通过动态设计来灵活调整算力资源，从而在实现“双碳”目标的同时，兼顾经济上的可行性。

智算IT组网与运维人员，即所谓的IT技术人员。智算中心的运维难度远胜于传统数据中心，需要应对诸如异构计算环境的优化、多平台资源池的整合以及国产芯片的适配等种种挑战。比如，在推理环节中，可以通过量化压缩技术来减少对算力的依赖；在训练阶段，则可以通过动态调整资源分配来提高效率。运维人才需要从单纯的“设备维护者”转变为“技术整合者”，不仅要具备硬件调试的技能，还要擅长算法的调优。

智算消纳场景的开发需要培养的是复合型商业人才。目前，算力资源主要被互联网巨头用于大模型训练，而在制造业、医疗等传统领域，其应用潜力尚未得到充分挖掘。此类人才需致力于拓展应用场景，并将抽象的算力资源转化为具体的行业解决方案。在为智慧城市构建交通调控体系的过程中，需整合计算资源分布与即时信息，亦或在为制药公司设立分子结构模拟系统时，需协调计算结果的精确度与经济投入，以此促进科技成果向产业效益的转化。

企业需招募具备融资与资产资本化能力的人才。鉴于智算产业具有重资产特性及较长的回报周期，这要求企业必须拥有卓越的资金管理能力。此类人才需根据各自企业的实际情况，在需求与金融手段之间搭建起沟通的桥梁。在此过程中，他们不仅要精通金融法规，还要深刻把握智算项目的风险、收益及其运作特性，并确保金融与产业的顺畅融合。