中国数字经济一线城市算力建设研究

■覃 剑 赵蓓蕾 巫细波

在数字经济时代，算力是新生产力，与算法、数据共同构成数字经济时代最基本的生产要素，海量数据处理和各种数字化应用都离不开算力的加工和计算。纵观全球，随着海量数据的涌现、数据要素流动的加速以及数据交易市场的发展，数据作为新投入的生产要素在现代化经济体系中正发挥越来越重要的作用。根据IDC、浪潮信息和清华大学全球产业研究院共同发布的《2021—2022全球计算力指数评估报告》，算力指数平均每提高1个点，数字经济增加值将增长3.5‰，GDP将增长1.8‰，且随着算力指数的提高，算力对经济增长的拉动作用愈加明显。另一方面，根据中国信息通信研究院2021年发布的《中国算力发展指数白皮书》，无论是从全球、区域还是城市的空间视角，算力规模均与经济规模紧密相关，经济发展水平越高计算能力也越强。由此可见，算力建设与经济发展相辅相成、相互促进。

目前，有关算力的研究主要集中在三个方面：一是在国家启动“东数西算”工程的背景下，将我国八大国家算力枢纽节点及十大国家中心集群进行对比分析，分析“东数西算”带来的机遇与变革，提出提升我国算力网络创新体系建设能力的建议[1-2]；二是从国家层面出发，探讨算力经济发展的现状、趋势并提出相应的对策建议，目前我国“计算+”赋能行业的算力经济展现出旺盛活力，但仍面临“供需错配”等瓶颈问题，需从技术体系优化布局、行业数字化赋能等多方面发力[3-5]；三是将区块链与算力结合，探讨相关模型与应用，区块链去中心化、不可篡改等特性，可解决算力网络中存在的安全和信任问题，并助推商业模式的创新[6-7]。总体来看，我国有关算力的研究主要从算力技术、算力网络、算力经济等维度开展，对区域或者城市如何建设算力枢纽或者发展算力的研究很少。

数字经济一线城市是指在我国建设世界数字经济强国战略中发挥引领性作用的城市，具有强大的数字经济集聚发展能力和辐射带动能力。全国范围内，北京、上海、广州、深圳四个一线城市加上数字经济发展高度活跃的杭州可称得上为数字经济一线城市。其他国家中心城市和区域中心城市数字经济也快速发展，构成我国数字经济第二梯队，可称得上数字经济新一线城市。2021年以来，我国出台了《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》，在全国范围内以大数据为中心布局建设全国算力枢纽网络。在此背景下，数字经济一线城市算力建设将面临新一轮布局调整，尤其是传统的数据中心建设将受到一定限制。然而，数字经济一线城市是数字经济发展的主战场、试验田，需要强大的算力算法支撑。因此，在新形势下，数字经济一线城市如何推进算力基础设施建设、提升算力能级和计算能力以更好地适应数字化发展需求，对其增强数字经济发展动力、巩固提升数字经济综合竞争力、引领全国数字经济发展具有重要意义。

一、算力概念内涵与发展趋势特征

（一）算力概念内涵界定

算力是计算机系统存储、算法、传输及处理数据能力的综合体现[8]。所有基于云计算、大数据、人工智能、物联网等数字化与信息化的应用都需要以算力作为基本支撑。当前，对算力的内涵定义主要可以分为两类：第一类为狭义上的概念，主要指计算机系统存储、算法、传输及处理数据能力。诺贝尔经济学奖获得者威廉·诺德豪斯（William D.Nordhaus）指出算力是设备根据内部状态的改变每秒可处理的信息数据量[9]。中国信息通信研究院认为算力是指设备通过处理数据，实现特定结果输出的计算能力，算力的常用计量单位为每秒执行的浮点数运算次数（FLOPS）[10]。第二类为广义上的概念，认为通信能力、计算方法、计算速度、存储能力、数据总量与服务能力构成算力[11]。浪潮集团建立全球计算力指数，从计算能力、计算效率、基础设施支持、应用水平四个方面对算力发展水平进行评估。

表1 全球量子计算技术发明专利排行榜前十位企业

显然，计算设备的计算能力是形成算力的微观基础。但是，从国家、区域乃至城市的层面来看，算力不仅是数量众多计算设备计算能力的总和，而且应该有更加丰富的内容。基于此，我们认为站在城市的视角，算力内涵包括四个方面：一是计算设施，即量子计算机、超级计算机、智能计算中心、云计算中心等具有计算能力的设备、平台和场所。二是计算网络，即数据要素能够高效流动且通达全国乃至全球的通信网络。三是计算技术，即数据计算技术，涉及提升算力的计算芯片、计算系统、计算软件、计算架构、计算理论等关键核心技术。四是计算服务，即围绕计算应用和需求形成的计算服务生态。

（二）算力发展趋势特征

纵观全球，数字技术创新从供给侧为算力发展创造了无限空间，数字化发展则从需求侧引领算力市场规模持续扩张。整体来看，全球算力演进呈现出高能化、多样化、泛在化、绿色化、产业化五大特征。

1.高能化。适应全球海量数据爆炸式增长以及非结构化、非标准化数据日趋增多的趋势，算力技术、算力系统和算力设施的性能持续增强。美国、英国、德国、日本、加拿大以及我国都已经纷纷推出相关高性能算力研究计划，IBM、谷歌、微软等世界科技头部企业持续加强算力技术研发投入，不断推出更高性能的处理器，推动以超级计算、量子计算、类脑计算、超导计算、生物计算等为代表的高性能算力不断取得新突破[12]。如在超级计算领域，2020年11月进入全球500强超级计算机的门槛计算速度就比当年6月的计算速度高出1.32petaflops（每秒千万亿次浮点运算）。在量子计算领域，根据IPRdaily和incoPat创新指数研究中心联合发布的2020年全球量子计算技术发明专利排行榜，截至2020年9月30日，仅IBM公司在量子计算技术领域的发明专利申请量就高达554项。

2.多样化。适应人工智能与数字经济不同应用场景需要，算力呈现出多样化、专业化和协同化发展趋势。目前，全球应用较为广泛的算力主要包括普通算力、超级算力、边缘算力及智能算力等，这些算力都具有不同的技术特征和适用领域。如普通算力以云计算中心和大数据中心为载体，主要面向普通网络应用；超级算力以超算中心为载体，主要满足科学研究对超高精度计算的需求；边缘算力以边缘计算中心为载体，主要面向特定对象及特定场景应用；智能算力以智能计算中心为载体，主要面向人工智能应用场景开展服务[13]。在数据复杂化、需求多样化、计算复合化的背景下，往往需要不同类型的算力技术、算力系统、算力设施各自发挥优势、紧密协同才能完成不同主体的不同计算需求。因此，一个城市或地区数字化发展往往需要多种算力协同支撑才能形成强大驱动力。

3.泛在化。算力主要有集中式和分布式架构两种模式。集中式算力以数据中心为代表，即将数据交换汇集到数据中心进行存储、计算和分析。从全球范围来看，数据中心仍然处于快速建设阶段。根据中国信息通信研究院发布的《数据中心白皮书（2022）》，近5年来，全球数据中心保持并将继续平稳增长，我国数据中心年均复合增速超过30%且2021年机架数达到520万架。数据中心在数量快速增长的同时，其空间布局也逐渐更加均衡化，为计算的泛在化提供更好条件。以我国为例，数据中心呈现出从一线城市和沿海地区向二三线城市和内陆地区布局的趋势。分布式算力以边缘计算为代表，其在需求边缘端的广泛布局极大加速了计算的泛在化进程[14-15]。总体来看，随着数字新技术、新模式、新应用广泛渗透到经济社会各个领域，数字化应用场景不断丰富，传统集中式算力将在空间上更加均衡，新兴分布式算力将在空间上星罗棋布，数据无处不在，计算也无处不在。

4.绿色化。在技术发展上，绿色算力技术正受到空前重视和关注，英伟达、华为、英特尔等头部企业纷纷加大研发投入，推动计算核心芯片从CPU时代转向以CPU、GPU、NPU、ARM、ASIC、FPGA等多元共存时代，计算速度得到极大提升的同时计算功耗也大幅下降。在政策导向上，世界各国普遍关注到数据中心的高能耗问题，并着手制定绿色化发展战略和具体支持政策。欧盟明确提出要在2030年前实现数据中心和信息通信产业的“气候中性”。为应对数据中心的高能耗问题，近年来，我国先后制定出台了一系列政策措施和指导意见，明确要求加快绿色低碳技术研发应用，推动数据中心绿色化发展，对不同类型、不同规模数据中心空间布局、数据中心电能利用效率提出具体目标要求。

表2 数字经济一线城市算力基础设施建设重点

5.产业化。在产业集群化、创新集群化背景下，围绕算力和算力基础设施形成的计算产业链正成为所在地区和城市数字经济的重要组成部分[16-17]。一方面，随着应用场景的不断丰富，各类数据中心、计算中心面向社会、面向实体经济的应用水平得到快速提升；另一方面，随着数据要素市场化改革的推进，数据流通速度加快，数据交易探索兴起，数据服务市场主体持续涌现。根据华为公司发布的《鲲鹏计算产业白皮书》，新应用、新技术、新计算架构以及百亿级联接、爆炸式数据增长将重塑ICT产业新格局，催生新的计算产业链条，涌现新的厂家和新的生态体系。根据中国信息通信研究院发布的《中国算力发展指数白皮书（2021）》，2020年我国算力产业规模已经达到2万亿元。算力产业投资对经济产业拉动巨大，算力产业投入与经济产出比达到1∶3以上。

二、数字经济一线城市算力建设的优势与短板

（一）优势条件

近年来，在国家持续加大对算力算法基础设施投资建设的背景下，国家级超算中心、国家级人工智能中心、国家新型互联网交换中心、国家互联网骨干直连点、工业互联网标识解析节点以及全国一体化算力网络国家枢纽节点、大数据中心等数字基础设施建设呈现更加均衡发展趋势，中西部地区以及沿海地区一些城市在全国通信网络中的地位不断提升。但从整体上看，数字经济一线城市在全国算力建设当中仍然具有明显优势。

1.算力基础设施优势。在我国算力基础设施网络当中，数字经济一线城市的优势地位十分明显。根据赛迪顾问发布的《2021中国城市数字化转型白皮书》，上海、北京、广州、深圳、杭州、青岛、苏州、天津、成都和重庆等数字经济一线城市或数字经济新一线城市的信息基础设施水平处于领先地位。我国设立的八大超级计算中心，除了国家超级计算无锡中心和国家超级计算昆山中心之外，其余六个都位于数字经济一线城市或数字经济新一线城市。在互联网交换中心、云计算、数据中心、5G基站等方面，数字经济一线城市的领先优势也十分明显。事实上，无论是基础通信运营商还是算力基础设施运营商，都非常看重数字经济一线城市的优势地位，把立足数字经济一线城市、服务全国和区域市场作为企业发展重要战略。近年来，数字经济一线城市纷纷通过出台新型基础设施建设行动方案积极推进算力基础设施建设，不断加大筹备建设新算力设施或升级传统算力设施的力度，积极争取建设国家级行业数据与计算中心，着力优化算力结构、增强算力服务能力。

2.算力市场规模优势。算力既是人工智能、云计算、5G、区块链、大数据等数字核心产业的基础支撑，也是支撑产业数字化转型的基础底座。从市场规模来看，算力规模与经济规模呈现明显的正相关关系，越是经济集聚的地区对算力的市场需求就越大。事实上，数字经济一线城市拥有数量庞大且正处在数字化转型期的传统产业群，同时新兴的数字经济快速发展且数字经济发展规模位居国内各大城市前列，这些都为算力发展提供了广阔市场需求支持。从行业需求来看，根据中国信息通信研究院发布的《中国算力发展指数白皮书（2021）》，互联网、政府、服务、电信、金融、教育、制造、运输等行业对算力的需求居于前列。显然，这些行业在数字经济一线城市的集聚度更高。因此，数字经济一线城市在建设全国算力市场中具有明显优势。

3.算力环境生态优势。一是政策优势。各地区推动算力基础设施建设过程中，基本都非常重视数字经济一线城市的引领作用。广东省出台的《广东省推进新型基础设施建设三年实施方案（2020—2022年）》明确提出，要在全省层面加快构建布局科学、合理、高效的先进算力集群，要求广州、深圳在超级计算、边缘计算、智能计算等先进算力领域发挥引领作用。二是资金优势。算力基础设施建设需要较大的资金投入，数字经济一线城市的政府财力更加雄厚，民间资本更加丰富和活跃，有利于形成政府财政资金与民间资本投资共建算力基础设施的合力。三是人才优势。依托算力头部企业和平台以及科研院所，数字经济一线城市算力人才培育和引进体系更加完备，算力发展所需的算力研发、算力运维、算力应用等人才更容易找到。

表3 部分咨询机构对量子计算市场前景的预测

（二）短板制约

1.资源能源承载不足。以数据中心为代表的算力基础设施由服务器、机架、机柜、机房、信息系统和辅助设施等构成，需要占用一定的土地资源和建筑空间。基础设施建成后，算力的形成还需要大量运营、维护和升级成本，算力设备和制冷系统在运行过程中则需要消耗大量的电能。经过多年发展，数字经济一线城市普遍可用的建设用地已经十分有限，且城市电力供应高度依赖外部输入，土地资源和电力能源供给与算力基础设施建设需求之间存在较大缺口。特别是在碳中和和碳达峰的要求下，建设算力基础设施面临的能源环保压力将进一步增大。为此，2021年国家出台的《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》强调，要实施“东数西算”工程，在中西部地区布局建设数据中心。

2.算力设施协同不足。数字经济一线城市可能同时拥有国家超级计算中心、三大通信运营商建设的数据中心、云计算中心以及数据基础设施服务商建设的定制化数据中心等各类算力基础设施。但这些算力基础设施由不同的主体进行建设和管理运行，主要功能定位、经营管理模式、服务对象领域均有所差异，相互之间的资源共享与合作协同水平相对较低，难以联合起来共同培育和挖掘市场需求，作为数字经济的核心引擎功能还不够凸显。由于协同性不足，一方面部分数据中心呈现满负荷运行状态，另一方面又出现部分数据中心资源闲置浪费的状况，数据中心整体利用率还不够高，算力基础设施整体运行效率还有待进一步提升。

3.算力产业链不完善。当前，数字经济一线城市许多数据中心提供的服务主要以主机出租、机架出租及带宽出租等低附加值、基础型业务为主，数据清洗、数据分析、数据安全、代理维护、系统集成等高附加值、高增值服务业务比较少，业务模式比较简单和单调，算力设施的经济效益不高。国家超算中心主要面向重大科研和基础研究需要，面向产业发展需求的开发应用能力还有待提升，和人工智能与数字经济融合程度还有待进一步加深。算力基础设施建设、运营和服务的市场主体还相对较少，算力设施主设备和配套设备制造、算力系统创新研发以及数据计算网络服务等各环节综合实力还不够强。围绕算力基础设施形成的计算产业链、价值链及创新链还未能充分显现出来。

4.投资建设面临不确定性。一是技术选择风险。全球算力相关的技术升级和迭代更新速度都非常快，各类计算技术方向和路线差异明显且均有诸多不确定性。数字经济一线城市在建设全国算力枢纽过程中，如果选定某种技术路线，一旦出现新的颠覆性技术，算力演进技术路线发生方向性变化，可能导致前期技术研发和设施投入面临损失。二是投资建设风险。一些大型算力设施具有一定的公共产品属性，投资建设周期长、资金投入大，需要政府部门积极参与，在财政收入相对有限的背景下，引导投资能力相对有限。三是市场效率风险。在数字经济快速发展的背景下，各类企业可能会选择建设一些中小型算力设施或者数据中心，这些算力设施或者数据中心的能耗效率标准、算力性能标准可能各有差异，相互之间协同性不足，导致算力市场竞争过度，降低算力设施建设的投入产出效率。

三、数字经济一线城市算力建设的思路策略

把握算力发展趋势，立足算力基础条件以及数字经济发展需要，数字经济一线城市建设算力枢纽的思路策略是：跟踪关注前沿算力，积极建设新型算力，提效激活优势算力，转型升级落后算力。

（一）跟踪关注前沿算力

数字经济一线城市应以探索更高技术、获取更高算力为目标导向，积极跟踪并持续关注两类研发技术路线逐渐清晰的算力形态。一是量子计算。在谷歌、DWave、微软、IBM等知名企业的研发与推动下，量子计算机正从概念理论探索走向实践商用试验。多家咨询机构都对量子计算的市场前景非常看好，认为量子计算是突破当前计算极限的重要方向。二是类脑计算。类脑计算致力于借鉴人脑运作方式打造超高效率和超低功耗的新型计算系统，虽然还未有实践典型案例，但在概念理论上的探索一直备受关注并不断有新突破。在当前阶段，数字经济一线城市可将量子计算和类脑计算布局作为先进算力建设的重要组成部分，积极鼓励和吸引相关科研院所和科技企业开展研发试验，未来率先在商业化和市场化上抢得先机、把握主动权。三是放眼全球技术发展趋势，积极在生物计算、超导计算、光计算等计算前沿领域开展探索。

（二）积极建设新型算力

聚焦数字经济、数字城市和数字社会发展，积极建设有力支撑数字应用场景运行的集约化、开放化、专业化、低时延新型算力。一是积极建设人工智能计算中心。以城市战略区域和战略平台为空间载体，探索引进智能计算头部企业作为战略合作方，建设全球领先的人工智能计算中心，集聚智能计算服务提供商和应用者，推动政产学研用深度融合，共同服务城市大脑、无人驾驶、智慧医疗、智慧教育、人工智能、智能制造的发展。二是灵活建设边缘计算中心。根据不同场景、不同企业需求，推动通信企业、数据中心服务商、基础运营商、大型互联网企业和供水、供电、消防等市政部门形成合力，相互开放共享相应的空间和设施设备资源，布局建设边缘计算节点或边缘计算数据站，推动算力从“云+端”集中式空间分布架构向“云+边+端”分布式空间架构转变。

（三）提效激活优势算力

当前，数字经济一线城市在云计算领域普遍具有明显优势，一些城市因布局有国家超级计算中心而在超算领域具有明显优势。未来，提效激活优势算力，一是支持八大国家超级计算中心软硬件扩容升级和技术更新，保持和提升在全球超级计算机榜单中的优势地位，使之成为代表国家高性能计算的名片。二是推动国家超级计算中心以产业化应用为导向，重点面向智慧城市建设、人工智能与数字经济发展市场需求，开发和开放更多的应用软件平台和算力资源，与本地经济发展实现更深更好的融合。三是采用先进技术一体化推进云计算基础设施、云计算平台和云计算软件建设，提升数据分析处理和计算能力，增强云计算辐射影响力和算力输出能力。四是针对企业数据安全、用云成本高的顾虑，进一步完善企业尤其是中小企业“上云用数赋智”政策，鼓励行业龙头企业牵头建设云平台，大力推进公有云、私有云和混合云协同建设，激活云计算需求市场。

（四）转型升级落后算力

新技术的应用以及新需求的产生对算力发展提出了新要求。与此同时，日益紧张和有限的资源能源也倒逼算力发展模式要做出改变。推动落后算力转型升级，一是坚持需求引领，推动数据中心向云计算中心转变，改变重数据存储轻数据计算、重设备租赁轻增值服务的格局，大力挖掘和全面提升全市各类算力设施的经济效益。二是坚持技术更新和绿色升级相结合，按照国家标准要求，引进先进的计算技术、节能技术，从硬件和软件两方面着手推动能源消耗高、计算效率低的算力设施改造升级，加快实现计算型云数据中心PUE低于1.3的目标。三是着眼于各企业规模小、效率低的自用型数据中心，选取一批开展转型升级试点示范，按照行业类别进行整合和盘活，提高利用效率和集约化规模化发展程度。四是加快淘汰老旧以及小规模、低效率算力设施，为新建智能计算中心、边缘计算中心等高性能算力设施腾出资源和空间。

四、数字经济一线城市算力建设的突破口

（一）加快建设计算产业集群

发挥数字经济一线城市科研创新、先进制造和应用市场优势，强化处理器、服务器、控制器、存储器、核心芯片、基础架构软件、操作系统、分析软件等算力系统关键零部件和软件系统的研发制造能力，着眼于市场应用与行业融合，大力发展大数据分析、网络安全、云服务、工业互联网等应用服务业，在产业数字化、智慧交通、智慧教育、智慧医疗等领域强化算力支撑、开拓计算市场，打造集算力技术创新、算力设施生产制造、算力基础设施建设、算力应用开发于一体的全计算产业链。规划建设计算科技产业创新园，以超级计算中心、智能计算中心等新型计算中心为牵引，集聚培养国内外一流算力人才，引进一批超算研发型、应用型、服务型等超算关联龙头企业，打造形成完善的超算生态系统。围绕推动人工智能计算中心发展，规划建设人工智能计算科技创新园，重点集聚人工智能计算关联企业，打造集智能计算的服务平台、创新平台、孵化平台和众创空间于一体的智能计算生态圈。设立算力产业链“链长”，培育壮大算力产业链“链主”，建立算力产业集群高质量发展的推进机制。加快建立算力创新应用示范项目和样板工程，引领算力与实体经济深度融合发展，打造算力产业创新创业新生态。

（二）优化算力圈层空间布局

以国家布局建设全国一体化算力网络国家枢纽节点为契机，数字经济一线城市应结合产业空间布局，制定算力区域共建政策，建立跨区域建设算力设施的财政投入机制、成本分担机制、收入分配机制和市场共享机制，完善区域数据传输和算力网络，推动形成区域算力共建共赢新格局。统筹做好城市内部和周边区域的算力布局，加快形成算力设施的圈层空间布局结构，实现算力部署与土地、水电等资源的协调可持续，破解在城市内部建设大型算力设施面临的资源环境压力。其中，第一圈层为数字经济一线城市中心城区以及战略功能区，重点布局人工智能计算中心、高性能云计算中心和边缘计算中心，主要满足人工智能、车联网、金融交易等对网络时延要求极高的应用场景建设和市场需求；第二圈层为数字经济一线城市外围区及数字经济一线城市引领建设的都市圈，通过区域合作共建重点布局云计算中心和数据中心，主要满足对网络时延要求相对较高的应用场景建设和一般数字经济发展需求；第三圈层为贵州、内蒙古、甘肃、宁夏等中西部地区国家算力枢纽节点，重点是响应和支持国家“东数西算”工程，将数字经济一线城市服务后台数据、存储灾备数据等对网络时延要求不高的数据通过远程输送并进行计算处理。

（三）推进算力资源协同共享

建立各类数据和计算中心协同发展引导和激励政策，积极推动超级计算中心、云计算中心、智能计算中心、边缘计算中心、大数据中心合作共建、资源共享与科学布局，协同提升数据存储、传输、交换和服务能力，促进算力设施的数据资源、算力资源、算力平台和应用场景相互开放，满足不同市场主体个性化数字计算需求。鼓励算力机构共建开源性平台和共性技术研发平台，构建算力创新发展共同体。探索建设算力交易平台，协同各方制定算力标准确定机制、价格生成机制、产权界定机制和交易规则机制，加快建设算力交易市场，通过市场力量促进算力设施资源的高效利用和有效配置。依托算力协会或算力联盟，加强不同运营主体的交流合作，促进信息及时发布，通过行业组织力量调节算力设施资源。以建设国家级行业计算中心为目标，牵引多种算力协同共建，共同汇聚全国行业数据资源，服务国家行业数字化发展。鼓励和引导算力设施运营商和服务商的发展，为算力设施资源协同共享提供更好市场条件。

（四）完善促进算力发展的政策

严格贯彻落实国家的政策要求，数字经济一线城市应加快制定清晰明确的算力发展规划规范与建设指引，为市场主体参与算力设施建设解除后顾之忧。一是制定算力投资建设门槛，明确新建云计算、数据中心、智能计算中心、边缘计算中心的投资建设主体、投资规模标准和技术性能要求，避免出现无序竞争导致市场效率低下。二是制定算力发展目录清单，根据数字经济和算力技术发展阶段特征，动态制定前沿培育类、重点建设类、提质激活类、转型升级类、淘汰退出类算力目录，为实行“一算一策”提供依据。三是制定算力建设指引要求，着眼长远在城市国土空间规划中预留算力设施建设用地，明确算力设施建设过程中场址选择、空间开放、用电用水、用地支持、节能环保等政策指引。四是制定算力融合应用政策，在供给端，激励计算中心面向产业发展需求开发算力应用平台或解决方案，支撑数字经济发展。在需求端，继续支持企业“上云用数赋智”，完善企业应用算力的鼓励激励措施，在公共管理和公共服务领域加强算力的创新应用。五是制定算力设施评价政策，根据算力发展趋势，建立健全包括能耗、效率、技术、性能、服务、市场等指标的算力设施综合评价体系，重点比较不同算力设施的单位空间提供算力、单位能耗提供算力、单位成本提供算力，避免使用单一指标带来的评价片面性。