大白話聊透人工智能
第基礎算力，人工智能的底層支撐章
如把工智能（AI）比作座速運轉的化城市，那基礎算力就是城市的水、、交絡——沒有它，AI的各種酷炫功能，從語音助到動駕駛，再到復雜的模型研發，都只能是紙談兵。
今咱們就用首的話，把基礎算力的來龍去脈、核構、硬件支撐和絡建設說清楚，讓家就懂。
、基礎算力是啥？
AI的“水和”，缺了就玩轉先搞明核的問題：基礎算力到底是什么？
其實它沒那么玄乎，就是能讓AI“動起來”的計算能力總和，是AI發展的底層支撐。
就像咱們家過子離水和，AI要干活、要進步，也離基礎算力。
但基礎算力是“打獨”，它是個“組合”——用算力、智能算力、算，這者各有工，又能互相補臺，起滿足AI同場景的需求。
咱們個個說：. 用算力：AI界的“常管家”，管著基礎瑣事用算力的核是咱們常聽的CPU，比如腦的英爾、AMD處理器，機的驍龍、璣芯片，本質都屬于這類。
它的作用就像家的“管家”，專門處理常、基礎的計算活兒，挑務，啥都能搭把。
比如公司的辦公系統，員工打卡、報表、文件，背后都是用算力處理數據；商臺也樣，咱們逛淘寶、京，刷新商品列表、查物流信息、付款，這些作產生的量數據，都是用算力默默計算和處理。
可以說，用算力是整個算力系的“地基”，沒有它，其他更復雜的算力都沒法正常運轉。
. 智能算力：AI的“專業教練”，專門給模型“練”如說用算力是“管家”，那智能算力就是AI的“專業教練”，專門負責AI的“學習”和“干活”。
它的核是普CPU，而是GPU、TPU這類專用芯片——比如家常聽說的英偉達GPU，就是智能算力的主力。
為啥需要專用芯片？
因為AI的“學習”（也就是模型訓練）和“干活”（也就是模型推理）太殊了，需要同處理量數據，這就像子要批改幾份試卷，普CPU慢慢來根本來及，而GPU、TPU就像“批卷流水”，能同處理量數據，效率別。
舉個具的例子：很多AI模型，比如能寫文章、畫圖片的模型，參數往往有億個。
要把這么的模型“訓練”，讓它能準確理解指令、輸出結，需要的智能算力可是點點——得消耗數萬PFl（簡理解就是“每秒能萬億次計算”）。
要是沒有智能算力，這些模型根本練出來，AI的各種級功能也就從談起。
. 算：AI的“幕后研究員”，幫底層算法創新算名“級計算機”，聽起來就很“厲害”，它確實是算力的“花板”，但它首接給AI的常功能“打工”，而是像“幕后研究員”，幫AI搞底層創新。
算的主要務是處理度的科學計算，比如模擬球氣候變暖、研究量子力學的觀粒子、設計新型航空發動機等——這些務需要的計算度和復雜度，比AI常處理的活兒得多。
那它和AI有啥關系？
因為AI的核是算法，而的算法需要基于對復雜規律的理解，算研究這些復雜規律，能給AI算法供新思路、新支撐。
比如研究氣候發的“數據規律”，可能啟發AI優化預測類算法，讓AI氣預報、災害預警更準確。
簡總結：用算力管“常”，智能算力管“AI核”，算管“底層創新”，者起，就形了個覆蓋“常計算-AI處理-科學研究”的完整算力系，讓AI既能處理瑣事，又能搞級研發，還能斷突破技術瓶頸。
二、算力靠啥跑起來？
芯片、服務器、數據是“硬件支柱”基礎算力是“空樓閣”，得靠實實的硬件支撐。
就像汽要靠發動機、底盤、身才能跑，算力也得靠芯片、服務器、數據這“支柱”，而且這者的技術突破，首接決定了算力能跑多、多穩。
. 芯片：算力的“臟”，越越、越越專芯片是算力的“臟”，所有計算務終都要靠芯片來完。
的芯片發展，主要走兩條路：是“得更”（先進程），二是“得更專”（架構創新）。
先說說“先進程”。
程就是芯片晶管的，位是納米（nm），晶管越，芯片能裝的晶管就越多，計算速度越、耗越。
比如以前常見的4nm芯片，己經算“先進”了，7nm、5nm芯片己經了主流——咱們用的端機、AI服務器的芯片，很多都是5nm的；而nm芯片也己經始落地，比如星、臺積都能生產nm芯片，未來還向nm、nm突破。
舉個首觀的例子：同樣的芯片，5nm芯片比4nm芯片能多裝幾倍的晶管，計算速度能升0%以，耗卻能減50%。
這對AI來說太重要了——AI需要長間、度計算，芯片又又省，就能讓AI服務器用頻繁斷散熱，還能降低本。
再說說“架構創新”。
以前芯片多是“用架構”，比如CPU的x6架構、ARM架構，能處理各種務，但面對AI的“并行計算”需求（也就是同處理量數據），效率就夠。
所以專門為AI設計的“專用架構”越來越多，比如NPU（經絡處理元）。
NPU的設計思路很簡：AI常用的是“經絡計算”，就像腦的經元樣，需要量“重復且相似”的計算。
NPU就專門優化這種計算，去掉了用架構用的功能，把所有“力氣”都用經絡計算。
比如機的NPU，能速處理拍照的圖像優化、臉識別，比用CPU處理幾倍，還耗——這就是“專芯專用”的優勢。
的芯片，就是“先進程+專用架構”輪驅動，既保證了計算速度，又了AI務的處理效率，了算力升級的“核引擎”。
. 服務器：算力的“運輸”，裝得越多、跑得越穩如說芯片是“臟”，那服務器就是算力的“運輸”——芯片產生的算力，要靠服務器整合、輸出，才能供AI使用。
的服務器，主要往“裝得多”（密度）和“趴窩”（可靠）兩個方向發展，尤其是AI服務器，更是如此。
先“密度”。
AI需要的算力別，臺服務器裝的芯片越多，能供的算力就越。
以前的普服務器，多裝-4塊GPU，而的AI服務器，能裝-6塊GPU——就像以前的卡只能裝噸貨，的卡能裝6噸貨，運輸效率首接了幾倍。
比如0年的候，球AI服務器市場規模同比增長了0%以，很多科技公司比如谷歌、度、阿，都量采這種多GPU的AI服務器，就是為了滿足模型訓練的需求。
臺能裝6塊GPU的AI服務器，次能處理的數據量，比普服務器多幾倍，縮短了模型的訓練間——以前可能要幾個月才能練完的模型，幾周就能搞定。
再“可靠”。
AI的計算務往往能斷，比如訓練個模型，要是服務器途壞了，之前的計算可能就費了，得重新始。
所以的服務器都了“冗余設計”——比如關鍵部件（源、風扇、硬盤）都裝兩個，個壞了另個能立刻頂；還有“故障預警系統”，能前檢測到服務器的問題，比如某個部件溫度太，動報警并調整，避突然“趴窩”。
這種可靠，保證了AI計算能連續斷地進行，因為硬件故障耽誤事。
. 數據：算力的“倉庫+調度站”，又綠又效數據就是存服務器、存儲數據、調度算力的地方，相當于算力的“倉庫”和“調度站”。
的數據，只是“堆服務器”，而是往“綠化”和“集約化”發展，既要供足夠的算力，又要減能耗、效率。
先說說“綠化”。
數據有量服務器，這些服務器運行產生很多熱量，需要空調散熱，所以耗別——以前的 t enter，每供位的算力，可能要消耗.5位以的（用PUE值衡量，PUE=總耗量/算力耗量，越接近越省）。
為了減能耗，都用“液冷技術”——是用空調吹，而是用殊的冷卻液首接接觸服務器，散熱效率比空調幾倍，能把PUE降到.以。
舉個例子：阿張建的數據，用了液冷技術后，PUE只有.0，也就是說，每供00度的算力用，總只消耗0度，比統數據省了40%以的。
這對AI來說很重要，因為AI需要長期占用量算力，省就等于省本，還能減碳排，符合綠發展的要求。
再說說“集約化”。
以前的數據多建城市，但城市的土地、力本，而且數據輸距離遠，有延遲。
都搞“邊緣數據”——把型數據建靠近用戶或設備的地方，比如城市的基站旁邊、工廠的間、速公路的服務區。
這樣的處很明顯：數據用到遠處的型數據，能本地處理，減輸延遲。
比如動駕駛場景，輛需要實處理路況數據（比如前面有沒有、紅綠燈是是紅燈），如數據要到幾公的數據，再回來，哪怕只有秒的延遲，都可能引發事故。
而邊緣數據就路邊，數據處理的響應間能控毫秒級（毫秒=0.00秒），相當于“反應”，能保證動駕駛的安。
的數據，就是過“綠化”降本、減排，過“集約化”縮延遲、響應，了算力的“穩定后方”，讓算力既能持續輸出，又能效到達需要的地方。
、算力怎么用得？
邊緣計算+調度臺，打破“算力孤”有了算力，也有了硬件支撐，還得解決個問題：算力能“浪費”。
很多地方都有算力，但有的地方算力夠用（比如部城市），有的地方算力用完（比如西部偏遠地區），就像有的地方水多泛濫，有的地方水干旱，這就是“算力孤”。
要解決這個問題，就得靠算力絡建設——核是“邊緣計算”和“算力調度臺”，個讓算力“靠近用戶”，個讓算力“按需配”。
. 邊緣計算：把算力“搬”到用戶身邊，減延遲更安邊緣計算的思路很簡：把所有數據都到遠處的型數據，而是把部算力“搬”到靠近用戶或設備的“邊緣”，讓數據本地處理。
就像以前西要去市的市，區門了便店，用跑遠路，能更到西。
邊緣計算的應用場景別多，咱們挑幾個常見的說說：個是工業生產。
比如工廠的生產，以前要把設備的運行數據（比如溫度、轉速）到總部的數據，析完再回生產調整參數，間有延遲，要是設備出了故障，可能等數據間裝邊緣計算設備，數據首接間處理，旦發參數異常，能立刻發出預警，甚至動調整設備，反應間從幾秒縮短到幾毫秒，減了故障損失。
二個是智慧交。
除了前面說的動駕駛，還有交信號燈控。
以前交燈是按固定間切，比如管路有沒有，都是0秒紅燈、0秒綠燈，容易擁堵。
路裝邊緣計算設備，能實采集流量數據，比如向西方向多，就動延長綠燈間；南向方向，就縮短綠燈間，讓交更順暢，用等數據到遠處的數據再調整。
個是智慧醫療。
比如遠程術，醫生過機器給之的病術，這候數據輸能有何延遲——要是醫生作機器切刀，數據過去有0.5秒延遲，機器可能就切偏了，很危險。
邊緣計算能把術數據本地（比如醫院的邊緣節點）速處理，讓醫生的作和機器的動作幾乎同步，延遲控毫秒級，保證術安。
簡說，邊緣計算就是讓算力“離用戶更近”，解決了數據輸延遲的問題，還能減量數據輸帶來的絡壓力，讓AI的應用更實、更安。
. 算力調度臺：給算力“建個調度”，按需配浪費如說邊緣計算是“把便店區門”，那算力調度臺就是“建了個城物資調度”——把各個地方的算力資源整合起來，誰需要就給誰，浪費算力。
典型的例子就是的“數西算”工程。
“數西算”簡說就是“部的數據，西部來計算”——部地區（比如京、、廣）經濟發達，AI企業多，算力需求，經常夠用；而西部地區（比如貴州、蒙古、甘肅）力充足、土地便宜，建了很多數據，算力有余但用完。
這候就需要個“算力調度臺”，把部的算力需求和西部的閑置算力匹配起來。
比如部的家AI公司要訓練個等規模的模型，需要00PFl的算力，要是部找算力，可能要排隊等幾，還貴；而西部某個數據正有00PFl的閑置算力，調度臺就可以把這個務配給西部的數據，部公司用等，西部的算力也沒浪費。
根據數據，04年“數西算”配的算力調度臺，己經實了跨區域算力調度000PFl——相當于把0個型AI服務器集群的算力，從西部調到了部，既緩解了部算力緊張的問題，又讓西部的閑置算力產生了價值，正到了“按需配、動態調度”。
除了“數西算”，很多科技公司也己的算力調度臺。
比如阿的“飛算力臺”，能整合阿球的數據算力，管用戶哪個家、哪個城市，只要需要算力，臺就能動匹配近、便宜的算力資源，讓用戶用己找算力，也用擔算力浪費。
的算力調度臺，就像算力的“智能管家”，過計算技術把散的算力“串”起來，讓算力從“各為戰”變“協同作戰”，了算力的用效率，也降低了AI企業的算力本——畢竟對AI企業來說，算力就是，能省點是點。
西、總結：基礎算力是AI的“底氣”，越扎實AI走得越遠到這，家應該對基礎算力有了清晰的認識：它是個抽象的概念，而是由“用算力+智能算力+算”組的協同系，靠“芯片+服務器+數據”供硬件支撐，再過“邊緣計算+算力調度臺”實效用。
對AI來說，基礎算力就像“底氣”——底氣越足，AI能的事就越多，能走的路就越遠。
比如以前AI只能處理簡的語音識別、圖像類，就是因為算力夠；有了更的基礎算力，AI能訓練億參數的模型，能動駕駛、智能醫療、科學研究，甚至始幫類解決以前解決了的復雜問題。
未來，隨著AI的斷發展，對基礎算力的需求還越來越，芯片更先進、服務器更、數據更綠、算力絡更完善——基礎算力像水和樣，變得越來越普及，也越來越重要，為推動AI走進各行各業、改變我們生活的核力量。
今咱們就用首的話，把基礎算力的來龍去脈、核構、硬件支撐和絡建設說清楚，讓家就懂。
、基礎算力是啥？
AI的“水和”，缺了就玩轉先搞明核的問題：基礎算力到底是什么？
其實它沒那么玄乎，就是能讓AI“動起來”的計算能力總和，是AI發展的底層支撐。
就像咱們家過子離水和，AI要干活、要進步，也離基礎算力。
但基礎算力是“打獨”，它是個“組合”——用算力、智能算力、算，這者各有工，又能互相補臺，起滿足AI同場景的需求。
咱們個個說：. 用算力：AI界的“常管家”，管著基礎瑣事用算力的核是咱們常聽的CPU，比如腦的英爾、AMD處理器，機的驍龍、璣芯片，本質都屬于這類。
它的作用就像家的“管家”，專門處理常、基礎的計算活兒，挑務，啥都能搭把。
比如公司的辦公系統，員工打卡、報表、文件，背后都是用算力處理數據；商臺也樣，咱們逛淘寶、京，刷新商品列表、查物流信息、付款，這些作產生的量數據，都是用算力默默計算和處理。
可以說，用算力是整個算力系的“地基”，沒有它，其他更復雜的算力都沒法正常運轉。
. 智能算力：AI的“專業教練”，專門給模型“練”如說用算力是“管家”，那智能算力就是AI的“專業教練”，專門負責AI的“學習”和“干活”。
它的核是普CPU，而是GPU、TPU這類專用芯片——比如家常聽說的英偉達GPU，就是智能算力的主力。
為啥需要專用芯片？
因為AI的“學習”（也就是模型訓練）和“干活”（也就是模型推理）太殊了，需要同處理量數據，這就像子要批改幾份試卷，普CPU慢慢來根本來及，而GPU、TPU就像“批卷流水”，能同處理量數據，效率別。
舉個具的例子：很多AI模型，比如能寫文章、畫圖片的模型，參數往往有億個。
要把這么的模型“訓練”，讓它能準確理解指令、輸出結，需要的智能算力可是點點——得消耗數萬PFl（簡理解就是“每秒能萬億次計算”）。
要是沒有智能算力，這些模型根本練出來，AI的各種級功能也就從談起。
. 算：AI的“幕后研究員”，幫底層算法創新算名“級計算機”，聽起來就很“厲害”，它確實是算力的“花板”，但它首接給AI的常功能“打工”，而是像“幕后研究員”，幫AI搞底層創新。
算的主要務是處理度的科學計算，比如模擬球氣候變暖、研究量子力學的觀粒子、設計新型航空發動機等——這些務需要的計算度和復雜度，比AI常處理的活兒得多。
那它和AI有啥關系？
因為AI的核是算法，而的算法需要基于對復雜規律的理解，算研究這些復雜規律，能給AI算法供新思路、新支撐。
比如研究氣候發的“數據規律”，可能啟發AI優化預測類算法，讓AI氣預報、災害預警更準確。
簡總結：用算力管“常”，智能算力管“AI核”，算管“底層創新”，者起，就形了個覆蓋“常計算-AI處理-科學研究”的完整算力系，讓AI既能處理瑣事，又能搞級研發，還能斷突破技術瓶頸。
二、算力靠啥跑起來？
芯片、服務器、數據是“硬件支柱”基礎算力是“空樓閣”，得靠實實的硬件支撐。
就像汽要靠發動機、底盤、身才能跑，算力也得靠芯片、服務器、數據這“支柱”，而且這者的技術突破，首接決定了算力能跑多、多穩。
. 芯片：算力的“臟”，越越、越越專芯片是算力的“臟”，所有計算務終都要靠芯片來完。
的芯片發展，主要走兩條路：是“得更”（先進程），二是“得更專”（架構創新）。
先說說“先進程”。
程就是芯片晶管的，位是納米（nm），晶管越，芯片能裝的晶管就越多，計算速度越、耗越。
比如以前常見的4nm芯片，己經算“先進”了，7nm、5nm芯片己經了主流——咱們用的端機、AI服務器的芯片，很多都是5nm的；而nm芯片也己經始落地，比如星、臺積都能生產nm芯片，未來還向nm、nm突破。
舉個首觀的例子：同樣的芯片，5nm芯片比4nm芯片能多裝幾倍的晶管，計算速度能升0%以，耗卻能減50%。
這對AI來說太重要了——AI需要長間、度計算，芯片又又省，就能讓AI服務器用頻繁斷散熱，還能降低本。
再說說“架構創新”。
以前芯片多是“用架構”，比如CPU的x6架構、ARM架構，能處理各種務，但面對AI的“并行計算”需求（也就是同處理量數據），效率就夠。
所以專門為AI設計的“專用架構”越來越多，比如NPU（經絡處理元）。
NPU的設計思路很簡：AI常用的是“經絡計算”，就像腦的經元樣，需要量“重復且相似”的計算。
NPU就專門優化這種計算，去掉了用架構用的功能，把所有“力氣”都用經絡計算。
比如機的NPU，能速處理拍照的圖像優化、臉識別，比用CPU處理幾倍，還耗——這就是“專芯專用”的優勢。
的芯片，就是“先進程+專用架構”輪驅動，既保證了計算速度，又了AI務的處理效率，了算力升級的“核引擎”。
. 服務器：算力的“運輸”，裝得越多、跑得越穩如說芯片是“臟”，那服務器就是算力的“運輸”——芯片產生的算力，要靠服務器整合、輸出，才能供AI使用。
的服務器，主要往“裝得多”（密度）和“趴窩”（可靠）兩個方向發展，尤其是AI服務器，更是如此。
先“密度”。
AI需要的算力別，臺服務器裝的芯片越多，能供的算力就越。
以前的普服務器，多裝-4塊GPU，而的AI服務器，能裝-6塊GPU——就像以前的卡只能裝噸貨，的卡能裝6噸貨，運輸效率首接了幾倍。
比如0年的候，球AI服務器市場規模同比增長了0%以，很多科技公司比如谷歌、度、阿，都量采這種多GPU的AI服務器，就是為了滿足模型訓練的需求。
臺能裝6塊GPU的AI服務器，次能處理的數據量，比普服務器多幾倍，縮短了模型的訓練間——以前可能要幾個月才能練完的模型，幾周就能搞定。
再“可靠”。
AI的計算務往往能斷，比如訓練個模型，要是服務器途壞了，之前的計算可能就費了，得重新始。
所以的服務器都了“冗余設計”——比如關鍵部件（源、風扇、硬盤）都裝兩個，個壞了另個能立刻頂；還有“故障預警系統”，能前檢測到服務器的問題，比如某個部件溫度太，動報警并調整，避突然“趴窩”。
這種可靠，保證了AI計算能連續斷地進行，因為硬件故障耽誤事。
. 數據：算力的“倉庫+調度站”，又綠又效數據就是存服務器、存儲數據、調度算力的地方，相當于算力的“倉庫”和“調度站”。
的數據，只是“堆服務器”，而是往“綠化”和“集約化”發展，既要供足夠的算力，又要減能耗、效率。
先說說“綠化”。
數據有量服務器，這些服務器運行產生很多熱量，需要空調散熱，所以耗別——以前的 t enter，每供位的算力，可能要消耗.5位以的（用PUE值衡量，PUE=總耗量/算力耗量，越接近越省）。
為了減能耗，都用“液冷技術”——是用空調吹，而是用殊的冷卻液首接接觸服務器，散熱效率比空調幾倍，能把PUE降到.以。
舉個例子：阿張建的數據，用了液冷技術后，PUE只有.0，也就是說，每供00度的算力用，總只消耗0度，比統數據省了40%以的。
這對AI來說很重要，因為AI需要長期占用量算力，省就等于省本，還能減碳排，符合綠發展的要求。
再說說“集約化”。
以前的數據多建城市，但城市的土地、力本，而且數據輸距離遠，有延遲。
都搞“邊緣數據”——把型數據建靠近用戶或設備的地方，比如城市的基站旁邊、工廠的間、速公路的服務區。
這樣的處很明顯：數據用到遠處的型數據，能本地處理，減輸延遲。
比如動駕駛場景，輛需要實處理路況數據（比如前面有沒有、紅綠燈是是紅燈），如數據要到幾公的數據，再回來，哪怕只有秒的延遲，都可能引發事故。
而邊緣數據就路邊，數據處理的響應間能控毫秒級（毫秒=0.00秒），相當于“反應”，能保證動駕駛的安。
的數據，就是過“綠化”降本、減排，過“集約化”縮延遲、響應，了算力的“穩定后方”，讓算力既能持續輸出，又能效到達需要的地方。
、算力怎么用得？
邊緣計算+調度臺，打破“算力孤”有了算力，也有了硬件支撐，還得解決個問題：算力能“浪費”。
很多地方都有算力，但有的地方算力夠用（比如部城市），有的地方算力用完（比如西部偏遠地區），就像有的地方水多泛濫，有的地方水干旱，這就是“算力孤”。
要解決這個問題，就得靠算力絡建設——核是“邊緣計算”和“算力調度臺”，個讓算力“靠近用戶”，個讓算力“按需配”。
. 邊緣計算：把算力“搬”到用戶身邊，減延遲更安邊緣計算的思路很簡：把所有數據都到遠處的型數據，而是把部算力“搬”到靠近用戶或設備的“邊緣”，讓數據本地處理。
就像以前西要去市的市，區門了便店，用跑遠路，能更到西。
邊緣計算的應用場景別多，咱們挑幾個常見的說說：個是工業生產。
比如工廠的生產，以前要把設備的運行數據（比如溫度、轉速）到總部的數據，析完再回生產調整參數，間有延遲，要是設備出了故障，可能等數據間裝邊緣計算設備，數據首接間處理，旦發參數異常，能立刻發出預警，甚至動調整設備，反應間從幾秒縮短到幾毫秒，減了故障損失。
二個是智慧交。
除了前面說的動駕駛，還有交信號燈控。
以前交燈是按固定間切，比如管路有沒有，都是0秒紅燈、0秒綠燈，容易擁堵。
路裝邊緣計算設備，能實采集流量數據，比如向西方向多，就動延長綠燈間；南向方向，就縮短綠燈間，讓交更順暢，用等數據到遠處的數據再調整。
個是智慧醫療。
比如遠程術，醫生過機器給之的病術，這候數據輸能有何延遲——要是醫生作機器切刀，數據過去有0.5秒延遲，機器可能就切偏了，很危險。
邊緣計算能把術數據本地（比如醫院的邊緣節點）速處理，讓醫生的作和機器的動作幾乎同步，延遲控毫秒級，保證術安。
簡說，邊緣計算就是讓算力“離用戶更近”，解決了數據輸延遲的問題，還能減量數據輸帶來的絡壓力，讓AI的應用更實、更安。
. 算力調度臺：給算力“建個調度”，按需配浪費如說邊緣計算是“把便店區門”，那算力調度臺就是“建了個城物資調度”——把各個地方的算力資源整合起來，誰需要就給誰，浪費算力。
典型的例子就是的“數西算”工程。
“數西算”簡說就是“部的數據，西部來計算”——部地區（比如京、、廣）經濟發達，AI企業多，算力需求，經常夠用；而西部地區（比如貴州、蒙古、甘肅）力充足、土地便宜，建了很多數據，算力有余但用完。
這候就需要個“算力調度臺”，把部的算力需求和西部的閑置算力匹配起來。
比如部的家AI公司要訓練個等規模的模型，需要00PFl的算力，要是部找算力，可能要排隊等幾，還貴；而西部某個數據正有00PFl的閑置算力，調度臺就可以把這個務配給西部的數據，部公司用等，西部的算力也沒浪費。
根據數據，04年“數西算”配的算力調度臺，己經實了跨區域算力調度000PFl——相當于把0個型AI服務器集群的算力，從西部調到了部，既緩解了部算力緊張的問題，又讓西部的閑置算力產生了價值，正到了“按需配、動態調度”。
除了“數西算”，很多科技公司也己的算力調度臺。
比如阿的“飛算力臺”，能整合阿球的數據算力，管用戶哪個家、哪個城市，只要需要算力，臺就能動匹配近、便宜的算力資源，讓用戶用己找算力，也用擔算力浪費。
的算力調度臺，就像算力的“智能管家”，過計算技術把散的算力“串”起來，讓算力從“各為戰”變“協同作戰”，了算力的用效率，也降低了AI企業的算力本——畢竟對AI企業來說，算力就是，能省點是點。
西、總結：基礎算力是AI的“底氣”，越扎實AI走得越遠到這，家應該對基礎算力有了清晰的認識：它是個抽象的概念，而是由“用算力+智能算力+算”組的協同系，靠“芯片+服務器+數據”供硬件支撐，再過“邊緣計算+算力調度臺”實效用。
對AI來說，基礎算力就像“底氣”——底氣越足，AI能的事就越多，能走的路就越遠。
比如以前AI只能處理簡的語音識別、圖像類，就是因為算力夠；有了更的基礎算力，AI能訓練億參數的模型，能動駕駛、智能醫療、科學研究，甚至始幫類解決以前解決了的復雜問題。
未來，隨著AI的斷發展，對基礎算力的需求還越來越，芯片更先進、服務器更、數據更綠、算力絡更完善——基礎算力像水和樣，變得越來越普及，也越來越重要，為推動AI走進各行各業、改變我們生活的核力量。