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数据显示，算力指数每上升1个百分点，数字经济和GDP将分别增长3.3和1.8。因此，算力正在成为新发展格局下衡量我国经济地位的“晴雨表”。由技术逻辑、应用逻辑、市场逻辑等组成的算力经济也被推到风口浪尖，成为关系国计民生的重要概念。正确理解算力经济学并用好这个账就显得尤为重要。

认知技术逻辑 警惕数字误区2020年，国家发改委明确新型基础设施范围，提出以数据中心、超级计算中心、智能计算中心为代表的计算基础设施建设。在此背景下，各地区积极响应政策，争相加大计算基础设施的建设和布局，以推动区域经济和产业结构快速迭代发展。整体算力价值已经成为大多数地区选择算力基础设施建设时考虑的重要技术指标。但如果忽视概念和实际算力，只关注整体算力的数值，就会陷入数值陷阱。

要理性理解技术逻辑，首先要明确液体动力的类别、单位等相关概念。特别需要注意的是，不同类别算力的衡量标准并不统一。例如，超级计算和人工智能的算力值都是用P来表示的（P是算力的计量单位，代表百亿），但是这个P与它们之间存在着巨大的差距。超级计算的算力单位是“FLOPS”每秒——次浮点运算，而一些智能计算的单位是“OPS”每秒——次运算。两者是完全不同的计量单位。此外，算力精度标准的差异也会导致算力数值混乱。例如，整数型（INT8）算力标准下智能计算的100P算力大约相当于双精度（FP64）标准下超级计算的6.4P算力。并且在一定条件下，超级计算的数十P算力甚至比智能计算的数千P算力还要强大。如果不统一衡量标准和单位，直接横向比较不同维度的算力，就会失去技术逻辑，陷入数字陷阱。

认知应用逻辑 警惕偏科误区支撑应用场景、满足计算需求是计算基础设施建设的主要目标。它能支持的应用程序越多，它的作用就越大。因此，算力基础设施的建设要全面均衡、多元化包容，这样既能支撑市场主流应用，又能服务更多场景。

就目前备受关注的人工智能而言，目前八个主流应用场景分别是图像分类、轻量级物体检测、重度物体检测、循环翻译、非循环翻译、NLP（自然语言处理）、推荐机制、强化。学习。这些场景对算力也有不同的要求。例如强化学习场景需要较高的算力支持，而图像分类场景对算力没有过多的要求。如果建设的人工智能计算中心过于“专业”，只能支持一种应用场景，就没有办法提供通用的人工智能服务。即使在某个细分应用场景下是独一无二的，也无法掩盖其他场景下无法支持的缺陷。

因此，真正的算力经济需要开放的架构来全面支持主流框架，充分提供多元化的算力。同时全面兼容主流生态，降低开发门槛，有利于吸引更多应用开发者加入，实现多方共建，提高整个算力产业链的效率和效益，让算力经济真正发挥作用。

认知市场逻辑 警惕价格误区算力基础设施的建设往往是一个大型工程，投资往往超过亿元。因此，需要考虑算力效率，建设不能盲目基于纸质数据而忽视市场逻辑。以粤港澳大湾区两个计算中心项目为例，A项目整体算力为1170 Pops，造价约5亿元；而Project B使用同样精度的芯片，整体算力为2000 Pops。性能比前者略好，但成本却达到了惊人的近30亿元。换算后，两者每亿元的算力分别为234 Pops和66.7 Pops，相差350%，非常惊人。以此计算每1000颗Pop的价格，A项目的采购成本约为4亿元，B项目的采购成本约为15亿元。 15亿元的成本远远超过了行业龙头英伟达提供的同等项目服务的价格。因此，建设初期应重点考察算力单价，避免出现“高价、高价值、低能耗、低性价比”的情况。另一方面，制定行业内权威的算力定价标准也是避免相同算力产品之间价格差异过大的有效途径。

此外，数据中心因其惊人的能源消耗成本而被称为“比特”产业和“瓦”产业。在碳达峰和碳中和的背景下，采用绿色数据中心是当务之急。除了关注PUE值的降低外，还更加关注数据中心的计算效率以及可再生能源的替代。

当前，我国数字经济发展正处于全面加速阶段，我们也正在进入以算力为基础的智能时代。共同规划算力经济，明确其技术逻辑、应用逻辑、市场逻辑等，将为数字经济发展注入新活力。

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