算力就像是汽车的发动机马力。马力越大，汽车跑得越快、载得越多。算力也是如此，它决定了计算机处理数据和完成任务的速度与能力。

比如，你让计算机计算 1000 个复杂数学题，算力强的计算机能在短时间内给出答案，就像一辆马力强劲的汽车能迅速到达目的地。而算力弱的计算机可能需要很长时间，就像一辆动力不足的车慢吞吞地行驶。

我们日常生活中的各种智能应用，如手机导航、视频播放等，都离不开算力的支持。通俗地说，算力就是计算机的“干活能力”，它越强，就能更快速、高效地为我们服务。

昨天朋友问了我一个问题：

通算、科算、智算、AI计算，听起来很厉害，有什么区别？它们分别是用来干什么的？怎么总是说不清楚？

我也曾困惑过。这些词看似高大上，但缺少一个清晰的框架，很难讲明白之间的关系；后来，我花了不少时间系统梳理，才搞清楚背后的逻辑。

如果你也在算力方面似懂非懂，刚好卡在“有点了解，又不够系统”的状态，那下面这些见解，希望能帮你拨开迷雾。

一

想象一下，你和朋友参加一场拼图比赛：谁先拼完一幅超复杂的拼图，谁就赢；如果你一个人拼，肯定很慢；但如果有一群人一起帮忙，分工明确，效率就会高很多。

这个故事里，拼图速度就像算力。

算力是计算机处理数据的能力。它像一个拼图高手，面对一堆杂乱的数据碎片，算力越强，拼得越快，能做的事情也就越多。

从技术角度讲，算力指计算机在单位时间内能处理多少数据、完成多少运算，就像衡量一台机器“干活效率”的指标。它是数字经济时代的核心生产力。

无论是复杂的科学研究，还是日常生活中各种AI应用，都离不开强大的算力支撑，可以说，它是各类创新落地的基础。

但你可能不知道，算力也像拼图团队一样，有不同类型，各司其职；有人擅长识别图案，有人擅长快速定位，有人速度快但不够精准——算力世界也有类似的分工。

首先是通用算力（General-Purpose Computing Power），简称“通算”。

它像一位多面手，适合处理日常任务，比如办公、上网、看视频等，不需要太高的性能，也能轻松应对。

有了通算，再往上一层是什么？

科学算力（Scientific Computing Power），简称“科算”，它是算力界的“学霸”，专攻复杂、高精度的科研问题。

比如：科学家模拟气候变化、生物学家分析基因序列、天文学家研究星系分布和黑洞形成等，都要借助科算来完成高强度、高精度的计算任务。

还有比科算更强大的吗？当然，智能算力（Intelligent Computing Power），简称智算（ICP）。

它是干嘛的呢？

用来训练、运行AI模型，比如：让AI学会识别人脸、理解语音、翻译语言等。它的特点是能高效处理海量数据，并根据不同的AI场景灵活调整策略。

虽然某些情况下会牺牲一点点精度，但速度和效率是它的强项。

最后，是AI专用算力（AI Computing Power），也就是常说的“AI计算”。它是为人工智能深度定制的算力类型，主要用于深度学习、神经网络训练等任务，是推动AI发展的核心动力。

所以，你看，不同类型的算力像拼图比赛中的不同选手，各有长处，也各有局限；我们在实际应用中，会根据任务需求，选择最合适的算力来完成工作。

二

每隔一段时间，网上总会冒出一堆关于芯片、计算能力的讨论；你有没有想过，为什么这个话题，总能引发这么多关注？

原因之一是：我们想解决的问题越来越复杂了，对计算的精度和效率要求也越来越高。但问题是，光靠“堆人”已经不够用了。

以前总觉得，只要多加几个处理器核心（相当于多找几个人拼图），速度就能更快，但在更高难度的任务面前，这种老办法已经不太管用了。

这时候，人们开始重新思考一个老概念：摩尔定律。

1965年，英特尔联合创始人戈登·摩尔（Gordon Moore）观察到：大概每过两年，一块芯片上能放的晶体管数量就会翻倍，性能也会跟着提升。

过去几十年，这条定律几乎成了芯片行业的金科玉律；但现在，它慢慢失效了，因为靠不断缩小晶体管尺寸来提升性能这条路快走不下去了。

为什么？主要有三个问题：

一，晶体管越做越小，电子行为变得越来越不稳定，漏电严重，开关也难控制；二，散热成了大难题。同样功耗下，单位面积发热量越来越高；这就像让更多“拼图选手”挤在一个小屋里快速工作，他们越来越热，最后，整个系统可能会崩溃。

最主要的一点还是，成本飙升。制造更精密的芯片就需要更复杂的技术、设备，投入越来越大，回报却不一定划算。

所以，面对种种挑战，工程师们没有放弃，开始探索各种创新方法来继续提升算力。

什么办法呢？

能不能把晶体管从3纳米做到2纳米，甚至1.4纳米？这就是工艺制程的持续演进。

再比如，用3D IC技术，把芯片像叠积木一样垂直堆起来，提高集成度；或者把一个大任务拆成多个模块，按需组合、灵活调配。

还有就是做专用芯片，针对特定任务专门设计架构，让算力更高效地发挥出来。

这些创新，其实都在试图绕开摩尔定律的限制。所以，现在你也就明白了，为什么一说到算力，大家就爱聊芯片。

不只是因为技术本身重要，更因为，我们在寻找更聪明的策略、更高效的工具和协作方式，去应对越来越复杂的“拼图比赛”。

三

发展强大算力，不是光靠一个芯片就能搞定的事儿，它是一个涉及多个层面的复杂系统。

你可以把它想象成盖一栋高楼：要砖瓦、水泥、水电门窗、装修家电，还得有物业和社区服务，这是一个完整的生态系统。

在计算机世界里，硬件就是“建筑材料”。

芯片公司提供的CPU、GPU、AI芯片，是这栋楼的“发动机”。比如海光的x86架构CPU，就像通用型发电机；飞腾、龙芯这些国产CPU，则像是我们自主可控的“核心引擎”。

而专注图像识别、语音处理的AI芯片公司，就像智能家电里的“大脑”。

紫光、长江存储这类企业负责打造“数据仓库”，比如硬盘、固态硬盘等，相当于家里的衣柜和储物间，专门用来存放各种资料和文件。

网络设备商，比如华为、新华三等，他们铺的是“数据高速公路”，路由器、交换机像水电气的管道，确保信息传输又快又稳。

随着物联网的兴起，边缘制造商也越来越重要。他们在靠近用户的地方处理数据，减少延迟，提升体验，有点像“智能家居安装工”。

所以你可以这么理解：

服务器是大楼框架，芯片是动力系统，存储是柜子抽屉，网络设备是水电管道工，边缘设备是智能家居小哥，每个环节都缺一不可，否则你连灯都开不了。

有了毛坯房，下一步做什么？当然是装水电、刷墙、安门窗。这就是基础软件的工作，它是连接硬件、应用之间的桥梁。

操作系统，比如Linux、澎湃OS等就是房子的“总控开关”，没有它，电脑根本开不了机。

数据库像家里的储物空间，专门存数据，比如银行账户、医院影像资料；中间件则是“连接器”，帮助不同软件模块沟通协作；没有这些基础软件，再好的硬件也只是个空壳子。

问题来了：房子结构好了，水电也通了，接下来该干嘛？当然是添置家具和电器了，在计算机里，这就叫应用软件。

AI开发平台（如Boostkit、MindX）、大数据工具（HDFS、Spark），还有金融交易系统、交通调度系统、医疗影像分析系统……

这些都是让系统真正“活起来”的东西。

最后，房子盖好了，人也住进去了，但要想住得舒服，还得有个好的小区环境。这就要对应到整个算力生态支持了。

什么是生态？

政府出台的各种扶持政策，是“小区规划图”，决定能不能盖、怎么盖、盖多高；上下游企业配合，才能形成完整产业链，就像小区里的超市、快递站、健身房，一个都不能少；

工程师、程序员、算法专家，就是小区的物业管理团队，保障系统稳定运行；不断探索新用途，就像搞智慧停车、智能门禁，让生活越来越方便。

所以，计算能力的强大，不只靠一颗芯片，要从砖头、水泥到小区物业，整个链条都齐活了，才能真正建起一座数字时代的大厦。

四

那么，在数字大厦中，算力到底有多大的发展空间呢？

这么说吧：

浪潮信息发布的《中国人工智能计算发展报告（2025）》提到，到了2029年，全球计算市场的总规模会达到2000亿美元。

这里面，AI计算市场规模会达到900亿美元，年增长率是10%；而通用计算市场则是1300亿美元，年增长率是6%。

什么意思呢？

AI计算的增长速度几乎是通用计算的两倍。换句话说，未来几年，AI将成为推动整个算力市场增长的核心引擎。

再来看看中国市场。赛迪顾问电子信息产业研究中心发布的《2025年算力发展趋势洞察》指出，中国市场同样表现亮眼：

到2029年，通用计算市场规模预计达到417亿美元 ，占全球市场的32% ；AI计算市场规模将达到238亿美元 ，占全球市场的26% 。

这说明，中国不仅是全球计算市场的重要一员，还是推动AI算力发展的关键力量。

还有，AI计算的需求正在快速增长。特别是在大模型、多模态应用、生成式AI这些新场景的推动下，需求增长得特别快。

数据显示，2025年中国算力规模已达到 369.5EFLOPS ，同比增长 26% 。可能有人不太明白，369.5EFLOPS 到底意味着什么？

它衡量的是一个国家整体的“计算能力”。

你可以理解为：今年，中国所有的电脑、服务器、数据中心加在一起，每秒钟能完成369.5亿亿次超级复杂的数学运算任务。

这有多快呢？

你用一台普通笔记本电脑去做这些任务，可能要好几天才能干完；而中国整个算力系统，一秒钟内就搞定。

而且这个数字还在不断增长。一年比一年强。随着越来越多的数据中心建成，越来越强的AI芯片部署，中国的“计算大脑”正变得越来越强大。

所以你看，算力不只是冷冰冰的技术指标，它背后反映的是一个国家科技实力、产业竞争力，甚至是未来几十年的国际地位变化。

在这场“算力竞赛”中，中国已经觉醒，跑出了自己的节奏。

从一砖一瓦的硬件制造，到软件生态，我们正一步步走向全球舞台中央。也许，这场关于“谁更能算”的较量，才刚开始不久。

本文来自微信公众号：王智远，作者：王智远