夜雨聆风
试想，一个国家的GDP翻倍会花费多长时间？
在工业时代里，或许需要几十年的工夫。但在今天的数字世界当中，一个算力集群的投资回报周期，或许仅需几个月。
在2023年，全球算力规模已经实现了对1000 EFLOPS的突破，而跟它相对应的是，全球数字经济的规模也实现了对50万亿美元的突破。
这两个数字所出现的同步快速攀升，并不是一个巧合。
要想真正明白算力为何如此重要，就不能仅仅盯着芯片的性能参数以及GPU的出货量，而是需要把目光投向更高的维度，也就是数字经济的宏观框架。
把数字经济理解成一栋大楼会比较直观。
最底层构成了基础设施层，当中把5G网络、光纤宽带、云计算中心以及数据中心都囊括了进来，它们就构成了数字世界里头的钢筋水泥。
顺着这个架构继续往上一层走，便来到了技术平台层，这里面把人工智能、大数据、区块链还有物联网都囊括了进去，这些技术就好比是数字世界当中的承重墙和管道。
再往上便来到了第三层，也就是应用服务层，电商、社交、在线教育、远程医疗这些都在这个范畴里，它们就像是在数字世界里所搭建出来的房间和功能。
而处于最顶端的，则是用户与产业价值层，这指的便是你每天在刷的那些短视频、所点的外卖、所开的视频会议，它们就像是在那些房间里居住的人。
而且，算力是把这四个层次的每个环节都串联了起来。
要是没有算力，基础设施层的数据中心就只是一堆空壳；
要是没有算力，技术平台层中的AI模型就无法完成一次训练；
要是没有算力，应用服务层里的推荐算法便永远推不出你想要的商品。
这不只是一个“重要不重要”的问题，它实际上是一个“有没有算力，整栋大楼就建不起来”的问题。
回顾人类经济发展所走过的历程，便能够比较清晰地看到，每一次相对重大的跃升，往往是伴随着某一种或者是某几种核心生产要素的更替而出现的。
好的，这个问题可以从一个比较根本的层级来理解。这是因为，数据所扮演的角色更接近于原始的素材，算法则是加工这些素材的器具，而算力，恰恰就是驱动这个器具去把素材加工成价值的那种“电力”。
要是一旦没有了算力，那么再海量的数据，说到底也仅仅会是一堆保持沉默的字节罢了，而那些再先进的算法，同样也会失去运行起来的可能。
可以把这一变化看作是能源革命的延续。
蒸汽机把热能转化为了机械能，内燃机把化学能转化为了动能，而算力则是把数据转化为了智能。每一次能量形态的跃迁，都对经济结构进行了重塑。
算力这个东西本身，就已经是一门相当大的生意了。
根据相关的估算，到2025年的时候，中国算力产业的总规模就会突破2万亿元。智算中心、GPU芯片、算力调度平台，这一类赛道当中的每一条，都正处在高速增长的阶段里头。并且更加关键的是，算力投资对于其它行业所起到的拉动与带动效应：每在算力上投入1元，就能够推动GDP实现差不多3到4元的增长。
在AI大模型的竞赛当中，把一个顶尖级别的模型训练出来，需要去开展数万亿次的浮点运算工作。
要是缺乏了足够的算力，那么自主可控的大模型便没有办法得以出现。鉴于芯片出口管制、算力资源受到限制的情形，算力已经演变为大国博弈的底层筹码。
算力正在针对每一个传统行业开展着重塑的工作。
比如说制造业的数字孪生、农业的精准灌溉、医疗的AI辅助诊断，这些都不是停留在概念层面的东西，而是正在发生的现实。算力把不可能变成了可能，同时也把昂贵变成了普惠。
在等你把这个宏观框架给弄明白了以后，那么就会认识到，算力并不仅仅是IT部门的工作，而是CEO需要去进行思考的顶层话题。
企业需要对三个问题加以回答：
是自行建设算力，是租用云计算，还是同算力平台开展生态合作？
同样的逻辑，也能够被运用在城市与区域规划这个方面。
为什么像北京、上海、深圳、杭州这些地方会纷纷开展智算中心的布局工作呢？
其中的缘由在于，算力其实就是数字时代里头的“新基建”，一个缺失了算力的城市，那它就相当于是一座没有电力供应的城市，这个样子是压根没有办法在智能时代的竞争里头存活下去的。
其中的缘由在于，它并非仅仅是一种技术升级，而是整栋数字经济大楼的“地基承重”。
每个层面的变动都离不开它所提供的支撑，而每一次的变革也都需要更为强大的它。
今天，我们所去纠结的，已经不再是“要不要搞算力”这个命题了，而是“需要把它搞得多快、搞得有多大”这个问题。
在数字经济的宏观框架当中，算力并不仅仅只是一个可选项，而应该说它是一个必选项。