中国基金报：能否详细谈谈您在2018年首次提出“算力经济”概念的背景、缘起及反响？
张云泉：从1995年读研开始，我就一直在做超级计算，至今也没变过方向，已将近30年了。
2017-2018年前后，我们发现，随着2015年AlphaGo的兴起，
人工智能热起来了。不过，人工智能热的背后，是因为用了GPU，而GPU其实是来自超级计算机。
GPU首先是希望用在超级计算机上，2008年英伟达提了一个Fermi架构，就是把显卡改到了做通用计算GPU。但从2008年到2015年之前，GPU的应用都不是很成功，在超级计算机上虽然也用，如超级计算机中的曙光星云、天河1、天河2等，但真正用起来效果没有想象的那么好。
但是，2015年AlphaGo起来以后，发现GPU其实更适合深度学习，英伟达就将GPU的应用重点转到人工智能上，由此就起来了。
另外，2018年还有个
区块链的事情。刚开始“算力”这个词，就来自于区块链、挖矿。但在那个时候，“算力”这个词还相对比较狭窄、有点偏负面。
随着超级计算向人工智能偏移，包括云计算的兴起，这几种技术融合以后，“算力”有没有可能不只是停留在高大上的超级计算上，有没有可能走入寻常百姓家，更多地深入到国民经济领域？
在这之前，我们要说服政府投资超级计算平台很难。
因为经济账说不清楚，他们会问，投资的回报率是多少、投资周期是多长，多少年能收回投资成本？能拉动多大的经济增长？
我们说不清楚。因为超级计算原来主要是做科技创新的，是基础研究、长期投资，很难直接和国民经济发生关系。但是，随着和人工智能、云计算的结合，甚至包括区块链和大数据，“算力”似乎和国民经济的关系更密切了。
过去面临的关于超算的经济回报问题，在人工智能时代（我们称之为“智能计算时代”），应该可以说清楚了。基于这个想法，在区块链的启发下，国内的专家们开始把超级计算的“计算”，泛化成“算力”。
关于“算力经济”，我是在2018年参加地方政府的相关活动时提出的，当时认为，在以后以大数据、云计算、区块链、超级计算、人工智能等的融合创新中，算力经济学会成为经济发展的重要抓手，会成为地方政府新旧动能转换的重要手段。
此后，在相关调研实践中不断总结，最后形成了“超算与人工智能融合创新的算力经济时代”的思考。
但在那时，“算力经济”其实还不太被社会接受。那时最热的是大数据、人工智能、区块链，但算力不热，没什么人谈“算力经济”。
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