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云計算、大數據、人工智能、區塊鏈等前沿概念，都屬于算力的應用。換言之，和信息技術有關的一切，都可以籠統稱為算力領域。

我們還需要注意，芯片是算力的核心，而安裝了芯片的手機、手表、PC等終端，以及服務器等設備，是算力的載體。擁有大量服務器的數據中心，還有計算集群，我們也可以稱為算力平臺。它們就是算力的主要存在形式。

█ 算力的價值

算力的作用，是完成計算任務。

大家都知道，計算機硬件系統的運轉，以及程序軟件的執行，是由無數個計算任務支撐起來的。因此，芯片所提供的算力，就是整個系統正常工作的動力來源。

信息技術經過多年的普及，已經遍布我們工作和生活的各個角落。各種各樣的IT系統，支撐著整個社會的發展。算力支撐了所有的IT系統，而IT系統支撐了整個社會。從這個角度來說，將算力譽為社會發展的基石，也不為過。

在生活方面，我們的衣食住行、娛樂休閑，離不開手機，也離不開移動互聯網。我們的手機是里面的芯片在提供算力，這樣才有豐富的功能，流暢的速度。

我們訪問的數字電商，玩的網絡游戲，看的電影視頻，都是基于互聯網服務提供商的服務。這些服務都構建在數據中心和服務器上，也是芯片在提供算力。算力越強，服務體驗就越好，我們的生活才會更方便，也更快樂。

在工作方面，現在各行各業都在推動數字化轉型，將先進的IT技術和通信技術與傳統行業相結合。

數字化是信息化的進一步延伸。以往的信息化，只是在一些特定的業務上引入IT技術。而數字化，是面向整個企業的改造。包括組織架構、業務流程、商業模式和工作場景，都是數字化轉型改造的對象。

數字化的目的，是提升生產效率，降低成本，增強企業的綜合競爭力。

無論是信息化，還是數字化，背后都是算力在進行驅動。算力越強，系統的能力就越強，帶來的改進就越大，收益越多。

部分企業，已經在信息化和數字化的基礎上，向智能化的方向發展。這樣帶來的效率提升就會更大，形成“代差”級的技術優勢。在未來日益激烈的市場競爭中，這種優勢可以決定企業的生死。

現在行業里比較流行一種說法，將所有的商業模式，都向“挖掘數據價值”的方向靠攏。

數據被視為最寶貴的資源，是一座富礦。而算力則被視為是挖這座礦的工具。通過算力對數據進行處理，就能挖掘巨大的數據價值，創造財富。

挖掘數據價值的過程，被細分為產生數據、傳輸數據、存儲數據和計算數據等四個環節。算力(信息技術)和聯接力(通信技術)，相互協作，可以完成這一過程：

首先，我們通過傳感器、攝像頭等設備，采集物理世界的信息，將其轉換成數字比特。然后，再通過5G、Wi-Fi、光纖等通信技術，對其進行傳輸搬運。這些數字比特被保存在硬盤等存儲介質中，然后交給芯片進行計算。計算得出的結果，又被應用于決策和控制。

在人工智能技術的加持下，做出決策和進行控制的主角，甚至可能不再是我們人類，而是AI智能體。

看明白了吧，算力的作用，在數據價值挖掘的過程中顯露無疑。沒有強大的算力，你就完成不了這項工作。

算力的重要價值，也體現在國家競爭力層面。

算力決定了數字經濟發展速度，以及社會智能發展高度。根據IDC、浪潮信息、清華大學全球產業研究院聯合發布的數據顯示，計算力指數平均每提高1點，數字經濟和GDP將分別增長3.5‰和1.8‰。

全球各國的算力規模與經濟發展水平，已經呈現出顯著的正相關關系。一個國家的算力規模越大，經濟發展水平就越高。

毫不夸張地說，算力已經成為國家競爭力的一個重要組成部分。

█ 算力的分類

算力服務于整個社會。而社會對算力的需求是存在差異的。這些算力需求，既有來自消費領域的(追劇、網購、打車、O2O等)，也有來自行業領域的(工業制造、交通物流、金融證券、教育醫療等)，還有來自城市治理領域的(智慧城市、一證通、城市大腦等)。

不同的算力應用和需求，有著不同的算法。不同的算法，對算力的特性也有不同要求。

如今，我們將算力分為三大類，分別是通用算力、智能算力以及超算算力。

通用算力以CPU(Central Processing Unit，中央處理器)輸出的計算能力為主。CPU內部有指令集，對運算進行指導和優化，確保了CPU的可靠運行。

按指令集架構的不同，CPU可以分為x86架構與非x86 架構。X86架構大家都比較熟悉，是英特爾(Intel)公司首先開發并長期主導的，具有比較好的生態，市場占有率也比較高。非x86架構的類型比較多，這些年崛起速度很快，主要有ARM、MIPS、Power、RISC-V、Alpha等。

智能算力以GPU(Graphics Processing Unit，圖形處理器)、FPGA(Field ProgrammableGate Array，現場可編程邏輯門陣列)、AI(Artificial lntelligence，人工智能)芯片等輸出的計算能力為主。尤其是GPU，目前可以說是炙手可熱，一卡難求。

超算算力，則是以超級計算機輸出的計算能力為主。它利用并行工作的多臺計算機系統的集中式計算資源，并通過專用的操作系統來處理極端復雜的或數據密集型的問題，主要應用于尖端科研、國防軍工等領域，價格極為昂貴，但性能也極為強勁。

在數據中心里，也對算力任務進行了對應劃分，分為基礎通用計算，以及HPC高性能計算(High-performance computing)。

HPC計算，又繼續細分為三類，分別是：

科學計算類：物理化學、氣象環保、生命科學、石油勘探、天文探測等。

工程計算類：計算機輔助工程、計算機輔助制造、電子設計自動化、電磁仿真等。

智能計算類：即人工智能計算，包括：機器學習、深度學習、數據分析等。

科學計算和工程計算大家應該都聽說過，這些專業科研領域的數據產生量很大，對算力的要求極高。

以油氣勘探為例。油氣勘探，簡單來說，就是給地表做CT。一個項目下來，原始數據往往超過100TB，甚至可能超過1個PB。如此巨大的數據量，需要海量的算力進行支撐。

智能計算這幾年非常火，是全社會重點關注的發展方向。在AIGC大模型的帶動下，各個行業都在大力發展智能計算，對智能產生了極大需求。

我們平常提到的數據中心，根據算力類型的不同，通常分為通用數據中心、智能中心和超算中心。

大家平時主要使用的互聯網服務，來自通用數據中心。智算中心是專門進行智能計算的數據中心。超算中心專門承擔各種大規模科學計算和工程計算任務，放的都是“天河一號”這樣的超級計算機。

在算力單元上，現在根據任務分工的不同，也有了更細的劃分。除了剛才提到的CPU、GPU之外，這幾年陸續出現了TPU、NPU和DPU等，也是有特定計算任務的專用計算單元。

█ 算力的趨勢

算力和聯接力是數字生產力的重要組成部分。這些年來，隨著信息化、數字化和智能化的不斷深入，整個社會對算力產生了強烈的需求。

在需求的推動下，算力的發展也出現了以下幾個趨勢：

算力需求持續增長

萬物智聯時代的到來，大量智能物聯網終端的引入，行業數字化轉型的推進，加上AI智能場景的落地，將產生難以想象的海量數據。這些數據，將進一步刺激對算力的需求。

根據羅蘭貝格的預測，從2018年到2030年，自動駕駛對算力的需求將增加390倍，智慧工廠需求將增長110倍，主要國家人均算力需求將從今天的不足500 GFLOPS，增加20倍，變成2035年的10000 GFLOPS。

根據浪潮人工智能研究院的預測，到2025年，全球算力規模將達6.8 ZFLOPS，與2020年相比提升30倍。

想要滿足這樣龐大的算力需求，需要向以下幾個方面努力。

首先，不斷提升芯片本身的制程，集成更多的晶體管，提升芯片單點算力。經過幾十年的發展，摩爾定律目前已經逐漸走向物理瓶頸，芯片工藝制程逼近1nm，后續可以提升的空間十分有限，付出的代價也會更大。

其次，建設大量的算力基礎設施，例如數據中心等。通過規模化，滿足全社會的算力需求。

最后，通過東數西算和算力網絡等新的算力服務模式，加強算力的有效利用率，以此適當緩解算力需求增長的壓力。

算力類型加速轉變

前文介紹算力分類的時候，提到算力分為通用算力、智算算力和超算算力三種類型。

事實上，這種分類是最近幾年才開始逐漸形成的。通用算力在算力需求中占主導地位。但是，現在隨著AIGC大模型等人工智能技術的飛速發展，智算算力的占比開始迅速攀升。

根據中國信通院發布的《中國綜合算力指數(2023年)》顯示，在目前算力規模中，通用算力規模占比達74%;智能算力規模占比達25%。智算算力雖然占比仍少于通用算力，但增速極快，同比上年增加了45%。這一增速也比總體算力增速更高。

換言之，AIGC大模型的發展，顯著推動了智算算力的需求。算力領域的整體架構正在發生變化，智能算力需求正呈現爆發式增長態勢。

這也意味著，在后續的算力基礎設施建設中，智算中心的建設比例將顯著增加。智算產業的發展也將進入一個黃金發展期。

算力服務泛在流動

早期的大型機時代，算力以集中化的方式提供服務。PC出現后，算力開始進入用戶側。上世紀90年代手機和互聯網的流行，打破了算力的空間固定，開始“移動”起來。

在移動芯片的不斷迭代升級下，用戶手機終端的算力不斷增長，幾乎可以和PC芯片相提并論。

另一方面，基于5G、Wi-Fi等移動通信技術的發展，萬物開始互聯。終端的類型開始變得越來越多，并且也都具備或大或小的算力，具備端計算的能力。

云計算崛起之后，算力開始云化，分布化。邊緣計算出現，算力還從云端下沉到通信網絡的各個層級。

這一切，都標志著算力開始流動，遍布于云管端的各個角落。這就是算力泛在化。

剛才提到的算力網絡，其實也是算力泛在化的一種體現。

算力設施綠色低碳

算力支撐了整個社會的發展，但是，它所帶來的能耗問題，也日益顯現。

根據數據顯示，2021年全國數據中心總用電量為2166億千瓦時，占全國總用電量的2.6%，相當于2個三峽水電站的年發電量，1.8個北京地區的總用電量。

如此恐怖的耗電量，對我們實現“雙碳”目標造成了很大壓力，也嚴重影響了世界經濟的可持續發展。于是，想方設法降低算力的能耗，成為整個行業的重點研究方向。

算力的綠色低碳，有很多種實現途徑。通過基礎理論研究、材料工藝升級、研發技術創新，對算力基礎設施進行功耗控制和改良，是從源頭上進行節能減排的最有效手段。

除此之外，提高可再生能源的占比，減少化石能源的使用，也是算力綠色發展的關鍵。

目前，在算力的各個環節進行節能減排研究，已經取得了初步成果。算力的綠色化發展，整體前景比較非常樂觀。

根據《綠色發展2030》報告的預測，到2030年，全球數字基礎設施能效將提升100倍，可再生能源發電量占比超50%，行業數字化滲透率達到50%。

新型算力的探索加速

算力需求的不斷增長，對傳統半導體芯片技術形成了巨大壓力。半導體制程進入瓶頸后，越來越多的專家開始研究新的算力技術理論，例如量子計算、光計算、類腦計算等。

量子計算通過利用量子疊加態和量子糾纏態，具有超越經典計算機的計算能力。光子計算(也稱為光學計算)是一種利用光波進行數據處理、數據存儲或數據通信的計算方式。而類腦計算通過模擬大腦的神經網絡和突觸連接，實現了智能的學習和決策能力。

這些新型的算力領域目前都處于研究階段，取得了一些成果，但也面臨著不少困難。

一旦在這些領域有了真正的突破，傳統的算力框架將被徹底顛覆，人類社會又將進入一個全新的發展階段。

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