现在是数字经济时代，算力就是生产力。2022 年全球算力指数评估报告指出，算力指数每提高 1%，国家的数字经济平均增长 3.5‰，GDP就增长 1.7‰。而且，对于中美这样的领跑者国家，计算力指数每提升1点，其对于GDP增长的推动力将提高到3.0倍，对经济的拉动作用变得更加显著。

随着数字经济时代的到来，算力正在赋能千行百业。比如在深圳机场T3航站楼和卫星厅应用 AI 调度后，飞机靠廊桥的概率提升了 7%。西安机场应用 AI 后，在流控或复杂天气条件下，航班放行正常率提升5%，放行延误时长降低7%。盘古气象大模型能够做到精度优于传统的数值预报的情况下，速度比数值预报提升一万倍。天津港应用 5G 和 AI 技术，实现港口的智能调度后，生产效率提升15%，人员配备减少60%。

我们可以看到，随着 AI 模型消耗的算力（横轴）逐渐增大，AI 模型的准确率（纵轴）也在增大。智能需要靠算力堆出来，有多少算力，就有多少智能。所以 OpenAI 用于训练 GPT2、GPT3、GPT4 和将要发布的 GPT5 算力消耗越来越大。中国的 AI 产业如果想要追赶国外的企业，就必须要有澎湃的算力。

2023-2024年中国人工智能计算力发展评估报告显示，2022年我国智能算力规模达260EFLOPS(每秒百亿亿次浮点运算次数)，预计到2027年我国智能算力规模有望突破1117EFLOPS。

预计在 2024 年，中国的智能算力能够达到 497.1 EFLOPS。而根据特斯拉的规划，计划在 2024 年第四季度达到 100EFLOPS 的算力，特斯拉一家就相当于预测中中国 2024 年五分之一的算力。

可以看到，预测中 2023 年到 2024 年是中国算力较为缓慢的阶段。这主要是因为今年 10 月美国发布的禁令，禁止向中国出口“阉割版”的 H800、A800 GPU。

中国公司想要获取算力，就只能花高价通过东南亚、沙特转口贸易，或者在海外的分部购买 GPU。获取到的 GPU 总量不足，价格还很贵。而且，最新的制裁也把这条路给堵死了。之前中国公司还能买“阉割版”的 H800、A800，现在这条路也被堵死了。

在2023世界计算大会上，华为轮值董事长徐直军表示，只有大规模使用才能拉动计算产业的进步和发展，计算芯片要构筑在实际可获得的芯片制造工艺基础之上，坚定不移地打造自主地计算产业生态，实现可持续发展，算力基础设施要构筑在可持续获得的计算芯片和生态之上。

为了让澎湃的算力赋能千行百业，中国正在构建基于国产 AI 芯片的算力中心。

近几年，中国一直在构建基于国产芯片的算力中心。主要采用的芯片为华为昇腾和寒武纪。许多项目已经投产或正在建设中。建设算力中心后，有的地方政府正在通过向企业发放算力券的方式对进行扶持，助力人工智能企业的发展。

今年，随着制造问题的解决，华为宣布将打造中国坚实的算力底座，为世界构建第二选择。随着制裁的步步紧逼，第二选择变成了唯一选择。美国的制裁让英伟达退出了中国市场，也为国内计算卡提供了广阔的市场空间。很多企业也正在适配昇腾。根据目前测算，昇腾 910B 在良好适配的前提下，8 卡互联下，单卡算力约为 0.8-1.2 张 A100，已经能够完成很多智能计算任务了。目前，百度、京东、360 等公司都采购了大量的昇腾 NPU，并正在大规模进行适配。

过去，英伟达通过掌控 CUDA 生态，几乎垄断了智能计算市场。在今年第三季度，英伟达数据中心这一项业务单季度营收就有 145.1 亿美元，而且巨大的出货量将单卡研发摊得非常薄，单卡的硬件成本也只有 10% 左右，每张卡毛利率高达 90%，而且根本供不应求。即便不能供应中国大陆，H100 的交付周期也延长到了 36 到 52 周。

制裁对中国的人工智能产业既是挑战，又是机遇。过去大家都看不上，懒得适配的昇腾卡瞬间成为香饽饽，需求量暴涨。通过国内企业的大规模适配算子、模型，或许能够打破英伟达生态的垄断。计算卡高额的利润能够源源不断的流入中国的芯片制造环节，有充足的资金投入研发，帮助芯片制造进入上升螺旋。