先说说“数据隐私保护”。算力的核心是“计算数据”，不管是AI训练、大数据分析，还是日常的APP使用，都需要处理大量数据，其中很多是敏感数据——比如医疗领域的患者病历（包含姓名、病情、病史等私人信息）、金融领域的交易记录（银行卡号、转账金额、消费习惯等）、还有咱们手机里的定位、聊天记录等。这些数据在通过算力设备计算、传输的时候，很容易出现泄露风险。
一方面是“传输环节被攻击”。数据在从手机、电脑传到数据中心的过程中，会经过网络，就像快递在运输途中可能被偷一样，黑客可能会通过技术手段拦截这些数据，然后卖掉或者用来做违法的事。比如之前有黑客攻击某医疗平台，偷走了几十万患者的病历，然后向平台勒索钱财，否则就把病历公开，这就是典型的数据传输泄露问题。
另一方面是“共享算力时的交叉访问”。现在很多企业和个人会用“云算力”——也就是租用云服务商（比如阿里云、腾讯云）的算力资源，这些资源是多用户共享的，就像好几个人共用一个储物柜，要是锁没关好，就可能打开别人的柜子。2023年就发生过这样的事：某云服务商的算力调度系统出了漏洞，导致一些企业存在云端的数据，被其他租用算力的用户意外访问到，虽然没有造成大规模损失，但也暴露了共享算力的隐私风险。
再看“算力资源管控”。现在算力已经成了和水、电、石油一样重要的“生产要素”，谁掌握了算力，谁就能在AI、科技竞争中占优势。但这种重要性也带来了两个问题：一是“算力滥用”，二是“算力垄断”。
“算力滥用”就是用算力干违法的事。比如有些不法分子会用高算力设备破解密码——比如银行账户密码、网站后台密码，因为算力越强，破解速度越快；还有人用算力大规模生成虚假信息，比如AI换脸视频、虚假新闻，用来诈骗或者造谣。这些行为不仅危害个人和企业利益，还会扰乱社会秩序，要是不管控，算力就成了“违法工具”。
“算力垄断”则是少数企业或国家掌控了大部分算力资源，导致其他人用不上或者用不起。比如全球排名前5的云服务商（亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云、阿里云、腾讯云），掌控了超过70%的公共算力资源，相当于这5家公司手里攥着大部分“算力水龙头”。中小企业想租用算力，不仅价格高，还可能面临资源被限制的问题——比如在AI模型训练的关键时期，算力被大公司优先占用，中小企业只能排队等。这就导致“人工智能+”的发展没法普及，只有大公司能玩得起，中小微企业只能看着，不符合公平发展的原则。
三、区域算力均衡：“东数西算”+算力普惠，让算力“不偏科”
咱们国家地域辽阔，东部和西部的经济、资源情况差别很大，反映在算力上，就是“东部不够用，西部用不完”——区域算力失衡，这就像一个人一条腿粗、一条腿细，跑不快也跑不稳。而要实现“人工智能+”全面落地（比如让AI在东部的工厂、西部的农业都能用起来），就得先解决这个“失衡”问题，让算力在全国范围内“均匀分配”。现在主要靠两个办法：“东数西算”工程和算力普惠实践。
先说说“东数西算”工程，这名字听起来有点专业，其实就是“把东部的数据，拿到西部去计算、存储”。为啥要这么做？因为东部和西部的“优势和需求”刚好互补。
东部地区（比如长三角、珠三角、京津冀）经济发达，AI应用场景特别多——工厂里的智能生产线、医院里的AI诊断、城市里的智慧交通，都需要大量算力。但东部的土地资源紧张，建一个大型数据中心要占不少地，而且电费也高（东部工业用电、商业用电价格比西部贵），再加上环保要求，很难再大规模建数据中心，导致算力供应跟不上需求，出现“算力缺口”。
而西部地区（比如内蒙古、贵州、甘肃）刚好相反：土地多，建数据中心不用愁地方；能源也丰富，尤其是风电、光伏这些清洁能源（比如内蒙古的风能、甘肃的太阳能），电费比东部低很多，而且这些清洁能源符合“双碳”目标，不会造成太多污染。但西部的经济相对落后，AI应用场景少，算力需求低，建好的数据中心大多处于“闲置”状态，算力资源浪费严重。
“东数西算”工程就是把这两边的优势结合起来：在东部建“算力枢纽”，负责处理需要实时响应的任务（比如手机刷视频、在线支付，这些需要数据马上计算、马上反馈，慢了就会卡顿）；在西部建大型数据中心，负责处理“非实时任务”（比如数据存储——把手机里的照片、视频存到云端，不用马上取；还有AI模型的离线训练——比如训练一个识别农作物病虫害的AI模型，需要算大量数据，但不用实时出结果，可以慢慢算）。
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