隨著信息技術的蓬勃發展，數字化與智能化的浪潮正在席卷全球，其洶涌之力帶來了生產力與生產關系的深層次演進，引發新一輪科技革命和產業變革。
大數據、人工智能（AI）、云計算、5G等新一代信息技術深度融合到制造、交通、教育、金融、能源、醫療等各行各業，帶來行業的智能化升級，大幅提升行業效率；智能家居、AR/VR、智能機器人、自動駕駛、生物計算，正加速構建萬物互聯、虛實融合、人機協作的智慧社會，帶給我們更加美好的生活體驗。
圖/圖蟲創意
回溯歷史，從最早深度學習、阿爾法狗、阿爾法元自學習訓練，到Transformer模型和GPT-4模型，AI的發展態勢突飛猛進，并不斷在應用場景中落地。
算力已經成為支撐智慧社會的核心動能之一。日益優化的高性能計算與智能超算將讓更多數據價值得以充分挖掘，推動人類社會朝著智能先進、便捷高效的方向演進，未來10年將迎來100倍算力增長。以2023年初橫空出世的ChatGPT為例，引發了AI領域的劇震，行業進入了以大模型為標志的新的范式轉移之中。而這背后更需要強大的算力來支撐訓練和推理過程，算力能幫助海量的數據搭建起精確的AI模型，并對其進行復雜的模擬訓練。據OpenAI的相關論文透露，ChatGPT的前身GPT-3就使用了3000億單詞、超過40TB（太字節，1TB=1024GB）的大規模、高質量數據進行訓練。如果說數據是AI模型的“燃油”，那算力就是AI模型的“發動機”。
在智慧交通領域，自動駕駛的實現更依賴算力的提升。自動駕駛涉及激光雷達、圖像感知以及V2X（vehicle to everything，車輛的無線通信）車路協同等技術與解決方案，需要利用機器學習，來實時處理海量數據，稍有閃失便會產生嚴重后果。事實上，一輛智能汽車的算力已經達到數據中心級別，因此智能汽車也被許多業內人士稱為 “輪子上的數據中心”。大算力芯片的支持變得不可或缺。
此外，制造業的 “智改數轉”也與算力息息相關。傳統制造業涉及的生產、檢測、倉儲、物流等環節，經智能化改造后，每天所“流轉”的數據量可達TB級別。算力作為基礎，不僅需要保障機器人等生產工具上收集的數據，在邊緣端得到有效處理，并通過人工智能算法，將決策傳遞給人與機器；也需要保障數據累積后自行優化，在各個生產環節更高效地流動，實現資源配置效率的不斷優化。算力之強弱將直接深度影響到新技術的研發和行業的數字化轉型。
縱觀全球算力格局，美國在高端芯片設計和配套生態、EDA軟件以及先進制程相關供應鏈領域處于領先地位。但中國正在加速追趕，以算力為核心的數字信息基礎設施建設，在中國也已被提到前所未有的高度。目前，中國正在大力推進智能計算中心建設，打造新型智能基礎設施。
越來越多的創業者涌現出來，多源異構處理器、存算一體、RISC-V（一種開源指令集架構）、光量子計算等新技術全面迸發，CPU、NPU、DPU等異構智算平臺也在向前邁進， “多樣性”成為如今算力領域的顯著特征。以ARM CPU為例，基于未來技術發展趨勢，我們認為，ARM 架構是未來十年非常有潛力的算力底層CPU架構，中國當前正面臨絕佳的重建ARM CPU行業生態的機會。
中國最大的優勢是制造業規模全球第一，同時也是全球最大的個人消費和電子消費市場。中國完整的產業體系，不僅為原創技術的發展提供了良好的創新土壤，也培養出一大批基于中國產業體系的優秀科研人員。與此同時，大量海外一流人才回國帶來的工程師紅利，將推動中國算力取得長足發展。我們可以看到，智能汽車、新能源變革、AR/VR、AIoT等新場景催生的新機會，中外已基本處于同一起跑線。
從第一次工業革命爆發到AI浪潮席卷全球，近百年間人類對于科學與技術的探索步伐從未停止，未來必將是展示科技力量的時代，新技術、新材料、新理念不斷涌現，科學技術正與促進社會發展的核心產業不斷地交叉融合，人類超級科技工程的時代已經到來。聚焦在糧食和能源領域的世界級競爭，帶來了生產力的極大提升和人類科學的進步，面向未來，算力將像水、電一樣，成為智能社會的主要引擎。
相信圍繞大計算所需的算力、支撐算力的半導體平臺，端邊云協同以及應用導向的算力公司，將共同推動算力產業創新發展，搶占算力制高點，進一步培育AI產業大生態，為智慧社會提供強勁支撐，助力我國產業高質量發展，為人們創造更美好的生活。
