总规模位居全球第二，为多个新兴产业赋能

数字经济时代，算力已成为“水电煤”一样支撑经济社会发展新的关键生产力。正如有了电，人们才能使用方便生活的电器，工厂的机器设备才能运转，在数字时代，无论是衣食住行还是行业发展，几乎都离不开算力的支撑。有了高效、低成本的算力，人脸识别、虚拟现实、自动驾驶、精准医疗等新技术、新场景才能更好实现和普及。

早前发布的《中国综合算力指数报告（2024）》显示，截至2023年年底，全球算力基础设施总规模达到910EFLOPS，我国算力规模达到246EFLOPS、位居世界第二，智能算力同比增速超过65%。在算力中心建设上，我国58.3%的算力中心已连接到国家骨干网，为数据的高效传输提供了有力支撑。在综合算力指数排名中，河北省首次跃居榜首，广东、上海、江苏、北京则连续三年稳居前五。

名词解释

算力到底是个啥？

算力是衡量数据中心计算能力的一个综合指标，数值越大代表综合计算能力越强。核心要素包括通用算力和智能算力。通用算力是指数据中心服务器仅包含CPU的算力。智能算力是指数据中心服务器不仅包含CPU，也包含GPU或AI芯片的算力。

算力最常用的单位是FLOPS（Floating Point Operations Per Second，每秒浮点运算次数）。事实上，FLOPS已成为各种设施（如计算机、超算机、服务器等）衡量计算性能的代名词。FLOPS是一个基本单位，它的更大的数值单位有K（千）、M（兆）、G（吉）、T（太）、P（拍）、E（艾）等。一般情况下，算力规模测算时统一折算为单精度浮点数（FP32）算力进行统计。

算力精度不同，实际算力水平差别巨大。如果因此衡量算力水平，单一采用运算次数指标是不够的，还应考虑算力精度。

根据参与运算数据精度的不同，可把算力分为：双精度算力（64位，FP64）、单精度算力（32位，FP32）、半精度算力（16位，FP16）及整型算力（INT8、INT4）。数字位数越高，意味着精度越高、可支持的运算复杂程度越高、适配应用场景越广。

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八大枢纽节点形成“算力网络”

让算力像水电般整合调度

如果说数据是数字经济的燃料，那么算力就是驱动这一切运转的动力。算力，即计算能力，是指处理数据、执行算法所需的硬件和软件资源的综合能力。随着数据量的爆炸性增长和算法复杂度的提升，对算力的需求也在不断攀升。从个人电脑的CPU到云计算中心的大规模服务器集群，从边缘计算到量子计算，算力的提升为数据的快速处理和算法的高效执行提供了可能。

算力不仅是数字经济的基础设施，也是技术创新的重要支撑。强大的算力能够加速新药研发、天气预报、基因测序等领域的科学研究，缩短产品开发周期，提高生产效率。同时，算力的发展还直接关联到国家的信息安全和数字主权，是维护国家利益的重要力量。

按照算力类型划分，数据中心可以分为通用算力数据中心、超算数据中心、智算数据中心。通用算力数据中心为当前市场主力，能够服务各行业的数字化转型；超算数据中心应用于解决大规模数据计算的科研问题，如基因分析、气象研究；智算数据中心依托人工智能和算法能够提供智能算力服务，可以应用于自动驾驶汽车等。云计算平台和通信网络技术的发展，让算力资源如同水、电般得以整合调度成为可能。

在“东数西算”政策号召和“新基建”浪潮下，开放共享的公共算力数据中心在全国各地如雨后春笋般破土而出，如武汉人工智能计算中心、上海市人工智能公共算力服务平台、广州人工智能公共算力中心等。公共算力中心由点到面进行建设，终将形成我国的“算力网络”。

新建算力中心，尤其是大型、超大型算力中心逐渐向八大枢纽节点转移，八大枢纽节点中京津冀和长三角的在用机架数的全国占比分别为21.5%和24.5%，其余六大节点的在用机架数的全国占比总和为25.5%。

从经济发展水平和数据中心建设情况来看，京津冀、长三角和粤港澳大湾区等经济发达地区的数据中心建设起步较早，多数已建成或正在建设的数据中心位于东部地区。各区域对服务器的需求量随时间保持平稳增长，其中京津冀地区的年需求量预计将达到236.7万台，长三角和广东省的年需求量将分别达到98.0万台和67.4万台。相比之下，西部地区的需求较为平稳且规模较小。预计未来几年内，京津冀、长三角和粤港澳地区将继续占据服务器需求前三的位置，尤其是京津冀地区。尽管西部地区的数据枢纽和数据中心规划增加了对服务器的需求，但总体规模仍远小于东部地区。

■策划：新快报记者 罗韵 ■采写：新快报记者 罗韵 ■制图：廖木兴