算力

在云时代，AI 的进步常常以能堆起多少算力来衡量。到了边缘时代，进步将以数据搬运得有多聪明来衡量。

算力究竟是什么？为什么同样是“100P”，实际能力可能完全不同？为什么建设算力中心还要同时讨论网络、存储、电力、液冷和绿电？这篇文章用一套尽量直观的方式，把算力背后的核心概念讲清楚。

报告在前期研究基础上升级综合算力矩阵体系5.0，首次采用“坐标矩阵”形式，从算力、存力、运力、环境四大维度，对全国31个省级行政区开展量化分析，全景展现我国区域综合算力发展格局。

边缘AI能力在设备市场上并非均匀分布。不同档次的NPU性能差异显著，而这种差异决定了设备能支撑哪些边缘AI工作负载——以及支撑到什么程度。

今天我们用最通俗、最透彻的方式，带你读懂 AI 时代最核心、也最容易被忽略的底层力量 ——算力。

人工智能推理的快速发展正在改变计算基础设施的演进方向。与早期互联网所面临的问题类似，如何在不确定、高频、实时的需求下构建高效系统，再次成为核心议题。

算电协同逐步成为算力、电力政策交汇的关键纽带。

这五大层次自微观至宏观、从硬件到软件、由物质基础到能量支撑，共同构筑起人工智能完整的 “身体图谱”，形成其闭环式技术体系，也成为当今大国科技竞争最核心的战略版图。

斯坦福大学以人为本人工智能中心发布的2026年版人工智能指数报告。