小到手機、個(ge) 人電腦，大到超級計算機，算力存在於(yu) 各種硬件設備之中，是數字經濟發展的重要底座。近年來，智能算力對生產(chan) 生活的影響日漸凸顯。從(cong) 居家生活購買(mai) 的智能家電，到交通出行時使用的衛星導航服務；從(cong) 網購時的商品推薦、智能客服應答，到文博機構推出的虛擬數字人、虛擬現實展覽……這些便捷生活的背後，智能算力發揮著支撐作用。

　　與(yu) 主要由通用處理器驅動的通用算力不同，智能算力由各類專(zhuan) 用芯片承擔計算工作，通常麵向人工智能訓練和推理的使用需求，在人工智能場景應用時性能更優(you) 、能耗更低。有人形容說：“在人工智能時代，智能算力像水和電一樣，成為(wei) 公共基礎資源，提供‘一點接入、即取即用’的社會(hui) 化服務。”

　　當前，人工智能正向多場景、規模化、融合度高的階段發展，數據量急劇增長，算法模型愈加複雜，應用不斷延伸，這對智能算力的發展提出了更高要求。放眼世界，很多國家都在積極開發和部署智能算力資源，以塑造未來發展優(you) 勢。與(yu) 此同時，人工智能在各行業(ye) 的滲透程度也不斷加深，利用智能算力探索新的業(ye) 務增長點、提升用戶體(ti) 驗、打造新的商業(ye) 模式，成為(wei) 不少行業(ye) 、企業(ye) 的共同選擇。

　　作為(wei) 網民規模世界第一的網絡大國，我國智能算力近年來保持快速增長。國際數據公司(IDC)等發布的數據顯示，2022年我國智能算力規模達到268百億(yi) 億(yi) 次/秒，超過通用算力的規模；預計未來5年，我國智能算力規模的年複合增長率將達52.3%。規模增長的同時，智能算力也更加適應需求的變化，供給模式不斷更新迭代。比如，過去做人工智能開發，企業(ye) 一般都要從(cong) 機器學習(xi) 這第一步做起。現在很多大公司都開發了千億(yi) 參數的大模型，中小企業(ye) 想用，隻需在大模型基礎上進行適度的定製開發就行。這就好比把人工智能訓練成接受過通識教育的求職者，中小企業(ye) 隻需進行崗前培訓，人工智能就可以“上班”了。這些新範式、新服務都在不斷降低人工智能的應用門檻，為(wei) 各類技術創新打開了新的空間。

　　盡管我國智能算力產(chan) 業(ye) 發展迅猛，但仍麵臨(lin) 一些挑戰。比如，作為(wei) 智能算力的主要載體(ti) ，各地發展的智能計算中心存在建設標準不統一、應用場景不豐(feng) 富、運營模式不成熟等問題，亟須朝著標準化、集約化、低門檻和綠色低碳的方向發展。此外，智能計算中心需堅持場景驅動和示範應用帶動，進一步推動智能算力資源與(yu) 應用的融合匹配。

　　算力就是生產(chan) 力，智能算力就是創新力。隨著新一輪科技革命和產(chan) 業(ye) 變革深入發展，人工智能正呈現技術多點突破、應用加速迭代的特征，智能算力在賦能產(chan) 業(ye) 發展、促進數實融合方麵將發揮更加顯著的作用，其帶動產(chan) 業(ye) 創新的“乘數效應”也將進一步放大。係統優(you) 化算力基礎設施綜合布局，促進全國算力高效互補和協同聯動，推動人工智能從(cong) “能用”向“好用”邁進，定能為(wei) 經濟社會(hui) 高質量發展提供數字轉型、智能升級、融合創新的新動力。