AI算力：数字经济新时代的基石与引擎

汉鼎智库咨询2025-11-07 AI算力，通常指用于训练和运行人工智能模型的计算资源总和，包括硬件计算能力、软件算法效率、数据吞吐能力等多方面要素。其核心载体是高性能计算芯片（如GPU、TPU、NPU等），辅以高速网络、大规模存储系统和优化的算法架构。在人工智能技术席卷全球的浪潮中，AI算力作为支撑其发展的核心基础设施，正成为推动社会进步和产业变革的关键力量。从云计算中心到边缘设备，从科学研究到日常生活，算力的提升不仅加速了AI技术的落地应用，更重塑了各行各业的运营模式与竞争格局。可以说，AI算力已成为数字经济时代的“新石油”，是国家科技实力和产业竞争力的重要体现。 AI算力产业链涵盖了上游硬件与基础软件、中游硬件制造商和软件开发商以及下游应用场景提供商。上游硬件与基础软件主要包括主要包括芯片设计制造、服务器硬件、光模块、存储设备、冷却系统等基础设施供应商等。中游为算力服务与平台建设，涵盖云计算服务商（如AWS、阿里云、腾讯云）、算力租赁平台、超算中心、智算中心等，将分散的算力资源整合为可弹性调配的服务，为企业、科研机构和开发者提供便捷、低门槛的算力支持。算力最终价值体现在实际场景中，如AI算力助力基因测序、影像诊断；在工业制造，赋能智能质检、预测维护；在文化创意，驱动AIGC内容生产，算力正成为各行各业数字化转型的“大脑”。 当前，AI算力发展面临三大技术主线，一是芯片架构创新，传统通用芯片虽强，但能效比瓶颈凸显。异构计算、存算一体、光计算等新架构正在兴起，旨在 提升单位能耗下的算力输出。例如，类脑芯片试图模拟人脑神经网络，实现高能效的异步处理。二是软件栈优化与自动化，通过编译器优化、内核调度、模型压缩、分布式训练等技术，提升硬件利用率。AutoML、神经架构搜索等工具也在降低算法开发对算力的依赖，推动“绿色AI”发展。三是算力网络化与协同调度，随着边缘计算兴起，“云-边-端”协同成为趋势。算力网络通过智能调度算法，实现跨地域、跨层级算力资源的统一管理与按需分配，提升整体资源效率。 从我国来看，根据预测，2024年受大模型训练、自动驾驶等需求驱动，AI算力规模快速增长至725.3EFLOPS（百亿亿次/秒）；预计2028年，随着更多企业布局AI应用，全球AI算力规模将突破50000EFLOPS（百亿亿次/秒），带来超过万亿的市场空间，成为拉动经济增长的新引擎。