在當前已經開啟的人工智能時代，隨著大數據、云計算、物聯網、機器人、5G 通信、區塊鏈等一眾技術的發展，對AI算力資源的需求越來越多，圍繞其產生的算力資源成本高昂，算力資源壟斷，數據安全隱私等問題也愈發嚴重。在迎接下一次工業革命前，用于部署AI算力的服務器需要一次大變革，將原來的通用計算升級成智能計算。智能計算，不是一個全新的物種，它是對通用計算的延續與升華，更是應對AI發展趨勢的新計算形態。
算力將是未來智能社會的基礎能源
對于算力體系的發展，我們可以把他想象成人類步入智能社會的底層建設，隨著科技的迅猛發展，算力短缺、算力效率低下已成為客觀事實和挑戰，全球數據總量也在不斷增長，而與此同時的是，算力的增長遠跟不上數據總量的增長，算力就像是之前的電力一樣，是智能時代的支撐，賦能數字經濟的方方面面。到 2025 年，全球排名前八位的CSP將消耗50%以上服務器和存儲基礎架構。格物斯坦表示：中國科技產業起步較晚，過去幾十年在很多領域都處于跟跑階段。AI是一個全新的機遇，也是科技產業反超的機會，中國起點不低。同時通過AI賦能傳統產業也是中國經濟轉型的機會點，無論是科技產業還是傳統產業，對AI的發展都充滿期待。智能是知識和智力的總和，而其背后的構成是“數據+算力+算法”，算法來自各大機構及科學家的研究實現，數據來自各行各業的人和物，數據的處理則需要大量的算力，可以說，算力是智能社會發展的基礎能源。
趨于智能化的算力供給將是時代所向
從行業角度來看，算力的行業滲透與行業的智能化程度緊密相關。人工智能如何發展出像人類具備邏輯、意識和推理的認知能力，對于這一系列的行為軌跡的強大支撐都是基于強大的數據算法，以及專用AI設備提供的算力的支持。所以為了打破算力壟斷，解決算力的供應者和使用者之間的供需不平衡， 各種不同算力網絡之間算力的供給、管理、交易、交割、清算以及衍生金融服務等都急切需要一個算力基礎設施，構建完善的算力生態，而AI算力體系是智能算力網絡，對于Web3.0智能時代數字經濟領域的底層操作系統，以服務算力基礎設施的要求，建設新型智能算力網絡，成為構建完善算力生態的基礎支撐。
當然要解決智能時代龐大的算力需求問題，僅僅依靠中心化的算力支持是遠遠不夠的，算力必然會從云和端向網絡邊緣進行擴散。AI算力全球智能算力網絡在Web3.0智能時代數字經濟領域的底層操作系統，將不斷優化為具開放性、針對性、兼容性、交互性、安全性的可信分布式網絡，基于無處不在的網絡連接將動態分布的算力資源互聯，通過網絡、存儲、算力等多維度資源的統一管理和協同調度，使海量的應用能夠按需、實時調用不同地方的算力資源，實現連接和算力在網絡的全局優化，提供一致的用戶體驗。
