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。

如今，AI技术飞速迭代，从云端大模型到终端轻量化智能，NPU终于迎来大展身手的黄金时代，成为驱动智能产业升级的核心引擎。

云数据中心往往建在几百公里外，数据要"长途跋涉"才能被处理，再返回结果。当联网设备越来越多、响应要求越来越高，"云"开始显得有点力不从心。于是，一个新的主角登上舞台：边缘计算。

随着技术持续迭代、生态不断完善、场景深度落地，国产RISC-V产业将迎来规模化爆发，在全球算力格局中占据核心席位。

算力调度，这个AI时代里不太起眼、但越来越重要的基础设施能力。

随着人工智能、大模型训练、高性能计算以及海量数据处理需求快速增长，推动数据中心发展的核心因素正在发生根本变化。