今天，当你按下摄影快门，经过拍摄和修图后，就能得到一张“美颜”后的照片。这一切归功于“通过对信息数据进行处理，实现目标结果输出”的计算能力。简言之，就是算力。

　　提及算力，我们印象中总是“看不见、摸不着”。实际上，它早如王谢堂前燕般飞入寻常百姓家。不仅仅是拍照那一瞬间，无论是政务平台办事、智慧教育以及电商购物等涉及的普算场景，还是气象预报服务、地震预测和信息发布等的高性能计算场景，亦或是AI内容创作之类的智算场景，算力都得到了广泛应用。

　　数字经济时代，算力已经成为核心生产力。以往我们凭发电量来判断经济，哪个地方电力雄厚，就代表其经济的繁荣。但进入智能化时代，这背后顶缸的就是算力！

　　最近几年，大家都在服务上感受到满满幸福，“双十一”抢购快捷又方便、年节跟前几亿人购票顺畅无阻、看亚运直播也是无比流畅……这些怎么来的呢？就是因为中国拥有了世界领先的算力。

　　能否掌握算力资源，把握时代机遇，也成为关乎企业生死存亡的问题。然而，算力基础设施高昂的前期投入成本，以及超长投资回报周期带来的风险令多数企业望而却步，沦为“奢侈品”。

　　不同于79元一支的眉笔让“打工人”破防，算力的奢侈自有其理由。

　　在需求层面，随着AIGC的爆发，算力高度增长。2010年至2012年，算力大约每20个月翻一番；2012年至2018年深度学习时代，大约每6个月翻一番；而2018年基于Transformer架构的大模型推出以后，算力每年增长达百倍，远超摩尔定律，其中AI算力的复合增长率更是高达52.3%。

　　在技术层面，算力在生产组织、科技创新、社会治理、民生改善等多个领域都发挥着重要的作用，所涉及的真实生产环境的计算场景也多种多样，这对算力的“属性”有了更高要求。比如，科学研究对计算精度要求极高，需要高性能、强逻辑性的算力；人工智能对计算精度的要求相对较低，但对并行计算性能有更高要求；大数据需要近数据计算，对存算一体化的需求更强烈等等。

　　算力的多元化发展趋势增加了开发成本。建设一座算力基础设施，需要涉及到场地厂房建设，服务器、芯片等计算中心相关的设备和产品，以及后期的运维成本和电力耗费等等——满足基本的AI计算中心的建设需要一两个亿起步的投入规模。尤其是在AI大模型训练上，算力更是“洛阳纸贵”，一台用于大模型推理的服务器，动辄高达数百万元，而且还不算高昂的电力成本。

　　此外，当下大部分企业基本只具备行业认知，缺乏智能化转型经验和技术理解，包括软硬件的采购、机房的搭建、后期运维等环节，哪一个环节出现问题，都会导致建设成本的增加。高投入、高风险的特征，决定了算力基础设施基本只有实力突出的大型企业才敢想。

　　当然，无论实力高低，企业都希望能够与专业且懂行的算力基础设施及服务提供商合作，以更方便、稳定、低成本的订阅经济商业模式来构建数字基座，把“一锤子买卖”变为价值的持续交换与经营。

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