随着人工智能技术的飞速发展，“AI+算力”的结合应用已成为科技行业的热点话题，甚至诞生出“AI+算力=最强龙头“的网络热门等式。该组合不仅可以提高计算效率，还可以为各行各业带来更强大的数据处理和分析能力，从而推动创新和增长。
文章目录
- 算力？
- AI” />当AI与算力相碰撞
- 方向一：AI与算力相辅相成
- 方向二：AI+算力产生的“催化剂”
- 方向三：AI+算力组合带来的挑战
算力？
算力（Computing Power）是指计算机或其他计算设备在一定时间内可以处理的数据量或完成的计算任务的数量。算力通常被用来描述计算机或其他计算设备的性能，它是衡量一台计算设备处理能力的重要指标。
算力概念的起源可以追溯到计算机发明之初，最初的计算机是由机械装置完成计算任务，而算力指的是机械装置的计算能力。随着计算机技术的发展，算力的概念也随之演化，现在的算力通常指的是计算机硬件（CPU、GPU、FPGA等）和软件（操作系统、编译器、应用程序等）协同工作的能力。
AI?
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。 它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。
人工智能是智能学科重要的组成部分，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
当AI与算力相碰撞
方向一：AI与算力相辅相成
算力和人工智能之间的关系是相互促进的，它们共同推动着计算机科学和人工智能技术的不断发展。
- 人工智能通常需要大量的计算能力来进行训练和推断。
人工智能的应用领域涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等等，这些应用需要处理大量的数据，进行复杂的数学运算和统计分析。因此，高效的计算能力是人工智能应用的基础。- 对于机器学习和深度学习等人工智能应用算力是非常重要的因素之一
在训练过程中，计算机需要处理大量的数据集，并通过多次迭代来更新模型参数，以使模型能够更好地拟合数据。这个过程通常需要运用到大量的矩阵运算和张量计算，需要高效的计算能力和大量的存储空间。因此，拥有高效的算力可以大大加快训练速度，提高训练效果，从而推动人工智能技术的发展。- 人工智能技术也在不断地推动着算力的发展。为了满足越来越复杂的人工智能应用需求，计算机硬件厂商也在不断地推出新的GPU、TPU等专门用于人工智能计算的芯片，这些芯片通常具有更高的并行计算能力和更大的存储空间，能够更加高效地进行人工智能计算任务。
算力和人工智能之间的关系是相互促进的，它们共同推动着计算机科学和人工智能技术的不断发展。
方向二：AI+算力产生的“催化剂”
大量AI出现对算力资源造成压力
随着各种人工智能应用的不断普及和发展，对计算资源的需求也会不断增加。这会导致算力资源的消耗增加，特别是在需要大规模计算的任务中，比如模型训练、模型推断、自然语言处理等等。因此，未来可能会出现算力资源紧缺的情况，尤其是在一些特定领域的应用中，比如人工智能医疗、智能交通等等。
方向三：AI+算力组合带来的挑战
算力是数字经济的第一生产力。
作为AI技术三要素（数据、算力、算法）之一，中国算力产业依然面临需求碎片化、基础软件生态和配套芯片不强、传输能力不足、无效算力增多、人才紧缺、难互通协同等诸多挑战。
在杨松看来，目前 AI 算力基础设施面临两个挑战：一是 AI 技术在传统产业场景应用矛盾与人才培养机制不足，二是 AI 技术应用门槛太高。
