我们正处在一个被人工智能深刻改变的时代。从能与人类流畅对话的聊天机器人，到能根据文字生成逼真视频的模型，AI技术以前所未有的速度发展。在这些令人惊叹的智能表现背后，有一个至关重要却常被忽视的物理基础——算力。理解算力，就如同理解工业时代的电力一样，是理解AI如何运行和前进的关键。

一、算力究竟是什么？

简单来说，算力就是计算设备执行计算任务的能力。在AI的语境下，它特指芯片处理人工智能所依赖的大量特定计算（如矩阵乘法、卷积等）的能力。

一个很好的比喻是将算力比作汽车的发动机马力。马力越大，汽车的加速性能就越强，极限速度越高，能承载的重量也越大。同样，算力越大，芯片处理数据的速度就越快，能够训练和运行的AI模型就越复杂、越庞大。

对于专门为AI任务设计的芯片（通常称为AI加速器），其算力主要服务于两个核心环节：

1.训练：这个过程好比教一个学生。需要给AI模型投喂海量的数据，让它不断地学习、调整其内部数百万、数十亿甚至万亿个参数，最终形成一个有效的模型。这是一个反复试错、不断优化的过程，消耗的算力极其巨大，通常需要在数据中心由成千上万颗芯片协同工作数周甚至数月才能完成。

2.推理：这个过程好比学生学成后去参加考试。将已经训练好的模型应用到实际场景中，解决具体问题。比如，识别手机相册中的面孔、将一段英文实时翻译成中文、为用户推荐下一个可能喜欢的商品。推理可以在云端的大型服务器上进行，也可以在手机、摄像头、汽车等终端设备上直接完成。它对算力的要求是快速响应和高效率。

因此，一个国家的芯片算力水平，直接决定了其AI产业发展的“地基”是否牢固和雄厚。

二、为什么算力建设在AI时代如此重要？

算力并非普通资源，它是AI产业的核心基础设施和核心驱动力，其影响是根本性和全局性的。

第一，算力决定了AI模型能力的天花板。近年来，AI领域的突破性进展，如大型语言模型和文生视频模型，很大程度上遵循了“大力出奇迹”的范式。即，通过在参数规模极其庞大的模型上，使用海量的数据和算力进行训练，从而“涌现”出意想不到的智能能力。如果没有足够的算力支持，就无法训练出这些千亿、万亿参数级别的模型，自然就无法触及当今AI技术的最高水平。因此，国产算力的强弱，直接关系到能否诞生和追赶世界顶尖的AI大模型。

第二，算力直接影响AI研发的成本和效率。在AI研发中，算力消耗是最主要的成本构成之一。一个强大的算力集群，可以将原本需要数月的模型训练时间缩短到几天甚至几小时。这极大地加快了算法迭代、实验和创新的速度，形成了研发上的优势。如果国产芯片能够在性能和成本上取得优势，将显著降低国内AI企业、科研机构和创业公司的研发门槛，让更多人能够参与进来，推动整个行业的繁荣。

第三，算力关乎技术自主和产业安全。这是发展国产算力最独特的战略意义。过去一段时间，全球AI算力市场曾一度高度依赖个别国外公司的芯片产品。大力发展国产算力，核心目标就是为了打破这种技术垄断，确保在国家安全、智慧城市、自动驾驶、金融系统等关键领域，其AI应用能够建立在自主可控的硬件基础之上。这能有效避免在关键时刻被外部“卡脖子”，保障数字时代的经济和技术主权。



第四，算力推动AI应用的落地和普及。强大的云端算力能够支撑起复杂的模型服务，处理来自全球亿万用户的同时请求。而高效、低功耗的边缘侧算力芯片，则能让AI融入生活的每一个角落——手机、智能家居、汽车、工厂的传感器，实现更快的响应速度和更好的用户体验。只有当算力的成本持续下降，效率不断提升，更多的中小企业和传统行业才用得起、用得好AI技术，从而实现真正的数字化转型和智能化升级。

三、如何科学地衡量算力？

衡量AI芯片的算力，不能只看单一的宣传数字，而需要一套综合的指标体系。它主要分为两大类：

第一类：核心峰值计算性能指标

这类指标衡量的是芯片在理想状态下能达到的最大理论计算速度。

TOPS和TFLOPS：这是最常被提及的指标；

TOPS：表示每秒能执行一万亿次整数运算。它常用于衡量推理性能，因为推理可以使用INT8、INT4等较低精度来提升速度；

TFLOPS：表示每秒能执行一万亿次浮点数运算。它对AI训练至关重要，因为训练过程需要更高的计算精度（如FP16、FP32）来保证模型收敛的稳定性；

特别注意：必须看清这些指标是在什么计算精度下得出的。一颗芯片的INT8算力可能很高，但FP16算力可能只有前者的一半。不同精度的算力值差异巨大，直接决定了芯片适合用于训练还是推理；

FLOPSperWatt（每瓦特算力）：这是衡量能效的关键指标。在强调节能减排和移动应用的今天，能效比往往比绝对性能更重要。它指的是芯片消耗一瓦特电力所能完成的计算量，直接关系到数据中心的电费成本和设备的散热设计。

第二类：实际应用性能指标（这类往往更重要）

理论峰值算力高，并不代表在实际应用中表现就好。因此，以下指标更为关键。

吞吐量：指单位时间内芯片能处理多少数据或任务。高吞吐量意味着在云端能够同时响应更多用户的请求，服务能力更强；

延迟：指处理单个任务所需要的时间。低延迟对于自动驾驶、实时翻译等需要即时响应的应用至关重要，哪怕几十毫秒的延迟都可能造成严重后果；

利用率：指芯片的理论算力在实际运行AI模型时能被利用多少百分比。这是一个极易被忽略但极其重要的指标。它高度依赖于软件栈的成熟度，包括驱动程序、编译器、算法库等。如果软件优化不到位，再强大的硬件也无法发挥其全部潜力，会造成巨大的算力浪费。这也是国产芯片需要长期投入和补齐的短板；

内存带宽：指芯片与内存之间交换数据的速度。AI计算是数据密集型的，需要频繁地从内存中存取数据。如果内存带宽不足，强大的计算单元就会因为等待数据而闲置，形成所谓的“内存墙”瓶颈。目前先进的高带宽内存技术就是为了解决这个问题而诞生的。

总而言之，算力是点燃人工智能引擎的燃料，是构建智能世界的砖石。它不再是一个冰冷的技术术语，而是国家科技竞争力和产业未来的核心体现。发展AI，必须首先夯实算力基础。这不仅包括建设大规模的数据中心，更意味着要打造从芯片硬件、软件生态到应用服务的完整国产算力体系。只有掌握了自主可控的强大算力，我们才能在智能时代掌握发展的主动权，真正让AI技术造福社会，推动进步。