AI算力是未来国家、城市、企业的核心竞争力。

在人工智能时代，AI算力就是电，AI计算中心就是电厂。

在电力时代，我们构建了一个“网格”，现在随着全球人工智能计算中心的陆续落地，我们正在编织一个AI算力网络。

算力网络自2019年诞生至今已有3年多，在产业界的共同努力下，算力网络技术研究在国际取得了显著的进展。国际上，互联网工程任务组（Internet Engineering Task Force，IETF）已经开展了计算优先网络框架（computing first network framework）系列研究；欧洲电信标准组织（European Telecommunication Standards Institute， ETSI）和宽带论坛（Broadband Forum，BBF）分别启动了NFV-EVE020和SD-466相关技术研究；国际电信联盟电信标准化部门（International Telecommunication Union Telecommunication Standardization Sector，ITU-T）也发布了Y.2501（computing power network-framework and architecture）的技术标准。在中国，三大运营商与中国通信标准化协会（China Communications Standards Association，CCSA）同期开展了包括算力网络需求与架构、算力路由协议技术、算力网络标识解析技术、算力网络控制器技术、算力网络交易平台技术、算力网络管理与编排技术、算力度量与算力建模技术等全方位的标准技术研究工作，有力地推动了算力网络的发展。

目前，人工智能的发展已经上升到国家战略层面。 加快人工智能产业发展，保障和提供充足的人工智能算力，已经是在人工智能时代取胜的国家、城市和企业亟待解决的问题。

AI算力，顾名思义，就是支持AI的计算能力。 这里的计算不是加减乘除，而是对世间万物的计算，是万物互联和人工智能互联下的高度复杂且无处不在的计算。

与传统算力不同，为了支持人工智能模型的开发、训练和推理，AI算力对并行处理能力的要求特别高，因此需要专门的人工智能芯片和框架。

因此，人工智能的算法越来越依赖于算力的发展。

目前，为AI提供算力的主流AI计算加速芯片主要为以下几种：

GPU：图形处理器（Graphics Processing Unit，GPU），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器。

FPGA：现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array，FPGA）。其设计初衷是为了实现半定制芯片的功能，即硬件结构可根据需要实时配置灵活改变。

ASIC：专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC），适合于某一单一用途的集成电路产品。

他们之间与传统的CPU对比如下：

从图中可以看出，针对不同的计算任务、不同的场景，不同类型的芯片各具优势。

不同于传统算力，AI算力为了支撑AI模型的开发、训练和推理，对并行处理能力的要求特别高，也因此需要专门的AI芯片和框架。

正是有了这些AI芯片和AI框架释放出的AI算力，我们才能加速进入万物互联和人工智能时代。

对国家级别来说，AI是从制造大国向制造强国转型升级的关键。最近多年，众多城市都在努力争夺各种资源提升城市的发展力和竞争力，而AI算力就是未来发展最重要的“资源”。

在人工智能的世界，没有AI算力，就像没有电。

AI算力已渗入到我们生活的方方面面，以如今比较常见的警力系统为例：

一孤寡老人在路上遗失走丢，亲属报警，警方出动全所人员，花费3天72小时轮流查看路面监控系统无法寻找到线索，此时调动了AI算力，用到了3D视觉定位、机器人智能抓取、智能视觉复核技术等技术，同时配合城市的全部高清摄像头数据抓取，10秒定位了老人的行动轨迹，并寻找到老人第一时间送院治疗；

它来的最直观的改变，大量的缩短了人力成本与时间成本，这个过程中，就能看出AI系统能算得有多快、多好、多准，这背后的支撑就是强大的AI算力。

AI算力如此重要，但很多企业缺乏足够的资金来搭建自己的AI算力。那AI算力需求该如何被满足，国家、城市又该如何提供足够的AI算力支持，推动AI产业发展并赢得AI时代的竞争力呢？答案是，要让AI算力成为公共资源，配套建立新型基础设施。

这种新型的算力基础设施就是人工智能计算中心，用回电气时代的比喻，那就是要建电厂和电网。

首先是，加快人工智能计算中心的建设。

人工智能计算中心，是以基于人工智能芯片构建的人工智能计算机集群为基础，涵盖了基建基础设施、硬件基础设施和软件基础设施的完整系统，其核心功能就是，提供从底层芯片算力释放到顶层应用使能的人工智能全栈能力，也就是输出AI算力。

人工智能计算中心除了是提供公共算力服务的平台，还同时应该是应用创新的孵化平台、产业聚合发展平台和科研创新人才培养平台。只有同时扮演好这些角色，集中最多的力量，形成产业汇聚力并提升AI竞争力。

其次，高效利用人工智能计算中心的算力资源。

当越来越多的人工智能计算中心建成并投入运营，如何让它们的计算能力更加高效，服务更多的行业和企业？如何避免各地计算能力分布不均，使用效率不一致？在没有建设人工智能计算中心计划的地方，如何启用AI计算能力？人工计算中心之间的互联、协作和共享已经成为各界需要考虑的问题。

这就需要人工智能计算网络，就像电网对于电厂和消费者一样。

借助算力网络，我们可以将分布在全国各地的人工智能计算中心的节点连接起来，根据算力资源的状态和需求，动态、实时地分配和调度计算任务，形成全国范围的感知、分配和调度人工智能中心的算力网络，然后在此基础上汇聚和共享计算力、数据和算法资源。

最重要的是，有了这个网络，更多的行业和企业可以像现在一样使用AI算力。

总结算力网络就是汇聚大数据+算力，使能大模型和重大科研创新，孵化新应用。从而实现算力的网络化，降低计算成本，提高计算能效。

事实上，过去十年，人类最好的AI算法对算力的需求几乎增长了100万倍，平均每3.4个月翻一倍。

相比之下，全球AI算力的增长却十分有限。

没有强大AI算力，一个国家或地区必然在未来的科技竞争中处于劣势。

未来，一旦人工智能计算中心全部建成，并组成人工智能算力网络，不但将为社会提供跨地域、源源不断的超级算力。而且，还能够实现跨区域的科研和产业协作，使能大模型和重大科研创新，为千行百业孵化新应用。

最终，使得人工智能赋能更多的行业和场景，让我们在未来国家之间的产业和科技竞争中立于不败之地。