算力的字面意思，大家都懂，就是計算能力（Computing Power）。
所謂“計算”，我們可以有多種定義。
狹義的定義，是對數學問題進行運算的過程，例如完成“1+1=？”的過程，或者對“哥德巴赫猜想”進行推理的過程。
廣義的定義，則更為宏觀，凡是對資訊進行處理並得到結果的過程，都可以稱為“計算”。
很顯然，狹義和廣義定義的區別，主要是計算的內容不同。而完成計算過程的能力，都可以稱之為“算力”。
事實上，人類的思考，就是一個最常見的計算過程。
我們除了睡覺和發呆的時間之外，每時每刻都在進行著思考。我們透過五官對外界資訊進行觀察、感知和收集。然後，藉助大腦，對這些資訊進行處理（也就是思考）。最後，得出結論，做出判斷，並採取行動。
在這個過程中，大腦就是我們的算力工具。而大腦的思考能力，就是算力。大腦的思考速度越快，意味著算力越強。
計算是人類解決問題的一種方式。
在漫長的歷史長河中，人類遇到過很多問題，都需要透過計算來解決。這些計算任務，僅憑大腦這個“原生”算力工具，是無法完成的。於是，人類發明了很多算力工具和方法，滿足計算需求。例如算盤、算籌、計算尺等。
20世紀40年代，在技術的不斷積累下，電子計算機誕生，資訊科技革命正式開啟。
早期的計算機，其實就是一個大型計算器，主要用於軍事領域的複雜計算任務（例如彈道計算）。它的效能並不算強，而且體積和功耗巨大。後來，電晶體被髮明出來，取代了真空管，才逐漸解決了體積和功耗的問題。
1958年，積體電路問世，正式開創了晶片時代。晶片裡面擁有大量的電子元件（例如電晶體、電阻、電容等），可以執行運算指令。近幾十年以來，在摩爾定律的支配下，晶片上的電晶體數量不斷增加，效能也不斷提升。
在晶片能力的加持下，計算機變得越來越強大，體型也越來越小，最終催生了PC，以及繁榮的IT軟硬體生態。計算機開始走入家庭和行業，並最終成為人類最重要的算力工具。
我們將計算機應用於各個領域，用它來執行程式、解決問題、提升效率。晶片的製程越先進，電晶體數量越多，算力就越強勁，問題就能解決得更快更好。
5G手機SoC晶片
如今，晶片已經成為了算力的代名詞。 我們討論算力，其實就是在說晶片的計算能力。
通常來說，行業裡傾向於將CPU、GPU等晶片技術及能力，稱為狹義的算力。記憶體、硬碟相關的儲存技術，稱為存力。作業系統、資料庫、中介軟體、應用程式等在內的軟體技術，稱為演算法。
廣義的算力，既包括了狹義的算力，也包括了存力和演算法。
雲計算、大資料、人工智慧、區塊鏈等前沿概念，都屬於算力的應用。換言之，和資訊科技有關的一切，都可以籠統稱為算力領域。
我們還需要注意，晶片是算力的核心，而安裝了晶片的手機、手錶、PC等終端，以及伺服器等裝置，是算力的載體。擁有大量伺服器的資料中心，還有計算叢集，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，計算機硬體系統的運轉，以及程式軟體的執行，是由無數個計算任務支撐起來的。因此，晶片所提供的算力，就是整個系統正常工作的動力來源。
資訊科技經過多年的普及，已經遍佈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、娛樂休閒，離不開手機，也離不開移動網際網路。我們的手機是裡面的晶片在提供算力，這樣才有豐富的功能，流暢的速度。
我們訪問的數字電商，玩的網路遊戲，看的電影影片，都是基於網際網路服務提供商的服務。這些服務都構建在資料中心和伺服器上，也是晶片在提供算力。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技術和通訊技術與傳統行業相結合。
數字化是資訊化的進一步延伸。以往的資訊化，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物件。
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。
無論是資訊化，還是數字化，背後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，已經在資訊化和數字化的基礎上，向智慧化的方向發展。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。
現在行業裡比較流行一種說法，將所有的商業模式，都向“挖掘資料價值”的方向靠攏。
資料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。透過算力對資料進行處理，就能挖掘巨大的資料價值，創造財富。
挖掘資料價值的過程，被細分為產生資料、傳輸資料、儲存資料和計算資料等四個環節。算力（資訊科技）和聯接力（通訊技術），相互協作，可以完成這一過程：
首先，我們透過感測器、攝像頭等裝置，採集物理世界的資訊，將其轉換成數字位元。然後，再透過5G、Wi-Fi、光纖等通訊技術，對其進行傳輸搬運。這些數字位元被儲存在硬碟等儲存介質中，然後交給晶片進行計算。計算得出的結果，又被應用於決策和控制。
在人工智慧技術的加持下，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智慧體。
看明白了吧，算力的作用，在資料價值挖掘的過程中顯露無疑。沒有強大的算力，你就完成不了這項極有前途的工作。
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，以及社會智慧發展高度。根據IDC、浪潮資訊、清華大學全球產業研究院聯合釋出的資料顯示，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係。一個國家的算力規模越大，經濟發展水平就越高。
毫不誇張地說，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
算力服務於整個社會。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（移動網際網路、追劇、網購、打車、O2O等），也有來自行業領域的（工業製造、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，有著不同的演算法。不同的演算法，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、智慧算力以及超算算力。
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，對運算進行指導和最佳化，確保了CPU的可靠執行。
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）公司首先開發並長期主導的，具有比較好的生態，市場佔有率也比較高。非x86架構的型別比較多，這些年崛起速度很快，主要有x86、ARM、MIPS、Power、RISC-V、Alpha等。
智慧算力以GPU（Graphics Processing Unit，圖形處理器）、FPGA（Field ProgrammableGate Array，現場可程式設計邏輯閘陣列）、AI（Artificial lntelligence，人工智慧）晶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。它利用並行工作的多臺計算機系統的集中式計算資源，並透過專用的作業系統來處理極端複雜的或資料密集型的問題，主要應用於尖端科研、國防軍工等高精尖領域，價格極為昂貴，但效能也極為強勁。
在資料中心裡，也對算力任務進行了對應劃分，分為基礎通用計算，以及HPC高效能計算（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、計算機輔助製造、電子設計自動化、電磁模擬等。
智慧計算類：即人工智慧計算，包括：機器學習、深度學習、資料分析等。
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資料產生量很大，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。一個專案下來，原始資料往往超過100TB，甚至可能超過1個PB。如此巨大的資料量，需要海量的算力進行支撐。
智慧計算這幾年非常火，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慧計算，對智慧產生了極大需求。
我們平常提到的資料中心，根據算力型別的不同，通常分為通用資料中心、智慧中心和超算中心。
大家平時主要使用的網際網路服務，來自通用資料中心。智算中心是專門進行智慧計算的資料中心。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，隨著資訊化、數字化和智慧化的不斷深入，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，大量智慧物聯網終端的引入，行業數字化轉型的推進，加上AI智慧場景的落地，將產生難以想象的海量資料。這些資料，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。
根據浪潮人工智慧研究院的預測，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，不斷提升晶片本身的製程，整合更多的電晶體，提升晶片單點算力。經過幾十年的發展，摩爾定律目前已經逐漸走向物理瓶頸，晶片工藝製程逼近1nm，後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，例如資料中心等。透過規模化，滿足全社會的算力需求。
最後，透過東數西算和算力網路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。
算力型別加速轉變
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大模型等人工智慧技術的飛速發展，智算算力的佔比開始迅速攀升。
根據中國信通院釋出的《中國綜合算力指數（2023年）》顯示，在目前算力規模中，通用算力規模佔比達74%；智慧算力規模佔比達25%。智算算力雖然佔比仍少於通用算力，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，智慧算力需求正呈現爆發式增長態勢。
這也意味著，在後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髮展期。
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出現後，算力開始進入使用者側。上世紀90年代手機和網際網路的流行，打破了算力的空間固定，開始“移動”起來。
在移動晶片的不斷迭代升級下，使用者手機終端的算力不斷增長，幾乎可以和PC晶片相提並論。
另一方面，基於5G、Wi-Fi等移動通訊技術的發展，萬物開始互聯。終端的型別開始變得越來越多，並且也都具備或大或小的算力，具備端計算的能力。
雲計算崛起之後，算力開始雲化，分佈化。邊緣計算出現，算力還從雲端下沉到通訊網路的各個層級。
這一切，都標誌著算力開始流動，遍佈於雲管端的各個角落。這就是算力泛在化。
剛才提到的算力網路，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。
根據資料顯示，2021年全國資料中心總用電量為2166億千瓦時，佔全國總用電量的2.6%，相當於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。於是，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。透過基礎理論研究、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，提高可再生能源的佔比，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，可再生能源發電量佔比超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，對傳統半導體晶片技術形成了巨大壓力。半導體制程進入瓶頸後，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。
量子計算透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資料處理、資料儲存或資料通訊的計算方式。而類腦計算透過模擬大腦的神經網路和突觸連線，實現了智慧的學習和決策能力。
這些新型的算力領域目前都處於研究階段，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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