随着新算法模型的不断发展，AI技术正在为前沿科学研究提供强有力的支撑，同时也在更深入地渗透到社会生活的各个方面。AI技术的处理能力不断提升，包括文字、图像、视频、语音等各种信息载体，这使得一个完全由AI驱动的“人造人”似乎越来越接近我们的现实生活。

今年以来，GPT-4被陆续报道高分通过法律、医学、会计等领域的考试。不仅如此，GPT-4甚至还通过谷歌工程师面试，成功拿到了年薪18万美元的offer，这也让不少打工人开始担心自己的饭碗会被AI抢走。

但现在对AI的未来做出判断可能还为时过早。毕竟，无论AI如何发展，它都需要算力、数据等庞大资源的支持。今天，我们来简单了解一下算力。算力顾名思义是一种计算能力，就像人脑的口算和心算一样，也是一种算力。

在数字时代，互联网中的信息和互动都是由大数据组成，并需要算力进行处理和计算才能运作。因此，算力被视为继热力和电力之后的核心生产力。在当下，算力几乎无处不在，就像空气一样。从微观角度来看，每个人能否正常上网都取决于算力。而从宏观角度来看，算力则关系到一座城市或一个国家的数字经济发展。

根据《2021-2022全球计算力指数评估报告》，算力指数平均每提高1个点，国家数字经济和GDP将分别增长3.5‰和1.8‰。现在想要让AI变聪明，需要投入的算力成本可谓是指数级狂增。

OpenAI发布的研究报告显示，自2012年起，大模型训练所需要的算力每隔3-4个月便会翻一倍，整体呈现出指数上涨的趋势。从2012年-2018年，训练AIGC模型所耗费的算力更是增长约30万倍而人工智能在训练、验证和部署阶段面临应用场景多元化和数据巨量化带来的诸多挑战，这要求算力不仅需要支持大规模部署，还要满足高并发、高弹性、高精度等不同的计算需求，以便为不同的人工智能负载提供高效计算力。

为了突破算力瓶颈，多年来一些AI技术领先的头部企业也深耕算力。爱范文通过架构创新、发展生态，以及共建算力等手段，打造强有力的算力底座，支撑中国人工智能产业的发展，推动人工智能走深向实，真正为各行各业服务、为科学研究服务。