在人工智能的浪潮中，我们见证了技术的飞速发展，背后的推手就是那无声的算力。这是一个时代的较量，不仅仅是算法与应用的较量，更是算力基础设施的较量。在这个万物互联的时代，数据如潮水般汹涌而来，对算力的渴求如同对空气的依赖。算力，已成为新时代的“石油”，是国家竞争力的重要指标，是产业升级的核心驱动力。

算力的探索之路

AI算力，即人工智能的计算能力，涵盖了数据处理、模型训练、推理等几个方面。在大数据时代，海量的数据需要强大的算力进行高效处理以提取有价值的信息。AI算力是主要面向人工智能应用，提供人工智能算法模型训练与模型运行服务的计算机系统能力。

AI算力产业体系分为应用层、算法层、基础层三大板块。

应用层：大模型应用在各领域的实践，为行业赋能提供了有力支撑。

算法层：AI技术的核心，智算中心与服务器机柜等平台的构建，为算力与算法模型的集成与运营提供了坚实基础。

基础层：以AI芯片和AI服务器为核心的计算架构，通过GPU、ASIC、NPU等芯片的协同工作，推动着多级异构计算的兴起。

AI算力的发展，使我们可以更加快速地分析数据，为决策提供有力的支持。AI等同于人类的智力，要取代的也是人类的智力，如果只是神经网络，那么可能是某个网络程序，但如果给AI赋予实体，那么就类似人型机器人，理论上可以把这个人替换掉。AI现在的能力还相对有限，距离完全取代人类还有十分遥远的距离。例如在办公领域，AI还只是用于生成一个PPT、一张图表、一个文案等，当然它的发展速度也非常快，如电影、视频、游戏制作等已经出现。从这个角度去理解算力就完全不一样了，因为AI越往上，提升的要求越高难度越大，而对于提升的需求反而越迫切，如果没有对应的高算力支持，很难实现。智能算力的迸发，是人工智能产业走到大模型爆发阶段的必然需求，AI的发展需要更多的数据进行训练，训练的过程就是消耗智能算力的过程。

大市场的日新月异与技术的飞速发展都要求算力产业变革、适应、发展，变革不仅仅是技术的革新，更是思维的转变，需要打破传统观念的束缚，拥抱新技术、新模式，以更加开放、包容的姿态迎接变革。同时，更要加强跨界合作，整合优势资源，共同推动算力产业的健康发展。

国内外市场生变

自ChatGPT出世，国内大模型数量激增，每一个大模型背后都意味着海量的算力投入。OpenAI CEO山姆•奥特曼称，宇宙中的AI算力需求每18个月翻一番。

美方对华出口芯片的禁令升级，英伟达推出的特供版GPU在算力和功率上一再缩水，国内市场上的英伟达芯片稀缺，这使得国内算力需求持续暴涨，这种紧张局面还将会继续维持，另外，谷歌、苹果、亚马逊、特斯拉等各大公司均加强自研芯片设计，以期望摆脱英伟达在AI训练及推理芯片的垄断。

根据《2022-2023全球计算力指数评估报告》数据显示，综合全球15个主要国家来看，AI算力支出占总算力支出的比重从2016年的9%增加到2021年的12%，2022年支出占比达18%，预计到2025年将达到25%。

据OpenAI测算，自2012年以来，人工智能模型训练算力需求每3-4个月就翻一番，每年训练AI模型所需算力增长幅度高达10倍。

在这个算力为王的时代，若硬件与软件无法跟上AI的发展速度，等待的只能是时代的淘汰，算力跟不上，AI这趟班车将毫不留情地把我们甩在身后。

以OpenAI为例，从GPT-3（1750亿参数）到GPT-4（1.8万亿参数），算力的增长如同火箭般迸发，让我们对未来的GPT-5充满期待。GPT-3的训练已经让人惊叹，使用了128台英伟达A100服务器，历时34天，展现了640P的强大算力。然而，GPT-4更是将这一纪录推向了新的高峰，3125台服务器的投入，90多天的训练时长，以及惊人的15625P算力，都让我们看到了人工智能未来的无限可能。

从图片数据来看，单从芯片能力讲，国内训练芯片与英伟达还存在1-2代的差距，推理芯片有部分可对标英伟达，差距较小。面对当前算力受限的局面，单纯依赖购买高端显卡来提升能力已不再是明智之举。英伟达新品的发布虽令人期待，但单纯依赖硬件升级无法从根本上解决算力瓶颈。必须意识到，算力充足与否直接关系到公司在行业中的地位和话语权。因此，应该积极探索其他解决方案，如优化算法、提升软件效率等，以在算力受限的情况下保持竞争力，为公司的长远发展奠定坚实基础。

目前国内的算力主要基于美国芯片，这也是另向证明了美国的领先地位，这也给我国一个重要的警示，在自主芯片的研发方面还需进一步的探索。稳定的算力发展，关键还是在于摆脱对美国芯片的依赖，致力于自主芯片的研发，刺激我国产业链的发展，带动更多的就业机会与经济增长，将是我国推进国力建设的重要一步。专家表示还将加快推进算力与数据建设，促进AI与制造业的深度融合。

 AI产业的崛起，正改变着世界的面貌。在这场科技革命中，算力资源的分配与调度成为了关键。随着云计算、边缘计算等技术的飞速发展，我们拥有了更加灵活高效的算力解决方案。在这个数字经济时代，信息化、数字化和智能化的步伐不断加快，智能物联网终端的广泛应用，使得AI智能场景得以落地生根。这一切，都将产生海量的数据，这些数据背后蕴藏着无尽的潜力。传统的通用算力已经无法满足产业发展的需求，我们急需更强大的算力来应对这一挑战。算力革命的到来，将为AI产业注入新的活力，推动我们迈向一个更加智能、更加高效的新时代。

政策支持算力构建

算力发展推动我国数字经济质量稳步提升。中国的算力水平实际上已经位居世界第二，占全球市场比重达25%，从2017年到2022年的复合增长率达到48.8%，这一成就不仅彰显了我国科技实力的跃升，也为数字经济的持续繁荣奠定了坚实基础。

2023年10月，六部门联合印发《算力基础设施高质量发展行动计划》，要求到2025年算力规模超过300EFLOPS，智能算力占比达到35%，应用赋能方面，打造一批算力新业务、新模式、新业态。

2023年12月，五部门联合印发《深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》，明确了算力发展的宏伟蓝图，到2025年底，国家枢纽节点地区新增算力将占全国新增算力的60%以上。这一目标的实现，将极大提升我国算力的整体水平和国际竞争力，为数字经济的腾飞提供强有力的支撑。全国一体化算力网的构建，不仅将优化算力资源配置，提高算力利用效率，还将推动各行业数字化转型，促进经济高质量发展。

在这一背景下，各地政府积极响应，将算力基础设施作为提升区域竞争力和数字经济发展的重要支撑。2024年，《关于推动未来产业创新发展的实施意见》的发布，更是将5G、算力基础设施、工业互联网等新型基础设施建设作为重要任务，预示着我国数字经济将迎来更加广阔的发展空间。

绿色低碳算力建设

根据数据显示，2021年全国数据中心总用电量为2166亿千瓦时，占全国总用电量的2.6%，相当于2个三峡水电站的年发电量，1.8个北京地区的总用电量。如此恐怖的耗电量，对我们实现“双碳”目标造成了很大压力，也严重影响了世界经济的可持续发展。

算力的绿色低碳，实现有多种途径，但从源头上进行节能减排其实是最有效的手段。首先，研发和推广更高效的芯片和算法，降低人工智能等应用的能耗。同时，利用自然冷却、能源回收等技术手段，进一步优化数据中心能源利用效率。此外，还应积极探索可再生能源在数据中心的应用，如太阳能、风能等，降低对化石能源的依赖。通过这一系列技术创新和应用，不仅可以有效降低数据中心的能耗，推动绿色低碳算力建设，还能为实现“双碳”目标和促进可持续发展贡献力量。

绿色低碳算力建设，将为数字经济的腾飞提供强大支撑，助力迈向更加繁荣、更加绿色的未来！