21世纪，算力正在像水、电一样成为基础设施，成为数字经济发展中的核心动能。如何更好地调用算力资源、如何像做好电力分配一样分配好算力，已成为当下社会各界关注的重点。相应地，数据中心的建设同样不容忽视，地位举足轻重。
在这场技术创新的角逐赛中，中国已经拿出了数一数二的成绩：基础算力规模排名全球第二，智能算力方面全球优势突出。
围绕这个新世纪的技术革命，一场大幕早已拉开。
一、什么是算力
算力，可以简单地理解为计算能力。
原始时代，人们使用口算、心算等无工具辅助的计算方式，大脑就相当于一个算力引擎。后来，结绳计算、算盘等辅助计算工具的应用，让人们的计算能力进一步向前。
1946年，世界上第一台数字式电子计算机ENIAC诞生，标志着算力计算第一次步入电子时代。
不过，由于当时的技术还不够发达，它由18000多个电子管组成，占地面积有几间教室那么大，每秒钟只可进行5000次计算。
特斯拉降价直到半导体芯片技术的出现，算力有了新的承载物。英特尔创始人之一戈登·摩尔曾经针对半导体创新提出过一个理论，即芯片中集成的晶体管数量大约每24个月翻一番，同时价格下降为之前的一半。后来，这个周期被缩短至18个月。
这一定律被用来揭示信息技术进步的速度。很长一段时间内，依托于摩尔定律，计算机的计算能力以可预见的速度进步着。
就如人们所看到的，芯片制程工艺的进步，让计算机越造越小、越来越轻薄，算力也越来越强。如今，一台顶配的笔记本电脑，每秒运算次数已达到两亿五千万次到三亿五千万次。
迈入电子信息化时代后，数据呈指数级爆发，智能化与数字化的需求如大浪般袭来。整个社会都在迎接强烈的算力需要。网购、追剧、打游戏，甚至是打车、吃饭，生活中的方方面面都需要算力的支撑。不仅如此，在工业制造、智慧金融、智慧医疗、智慧城市等领域，随着行业的数字化程度逐步提高，算力需求开始急速攀升。
当然，不同的需求背后，所需要的算力类型也有所不同。
按照规模，算力可分为基础算力（基于CPU芯片）、智能算力（基于GPU和NPU芯片）和超算算力。简单来说，满足网购、打游戏这类基础需求，基础算力就能够完成；智能算力，主要用于人工智能的训练和推理计算，常见如语音、图像和视频的处理；超算算力，通俗理解即超级计算机所提供的算力，一般用于行星模拟、基因分析等高科技研究领域。
人工智能的核心要素主要是算力、算法和数据。故而在具体应用中，普遍使用AI芯片进行计算，也就是GPU。随着人工智能、自动驾驶等超级应用的持续发展，我国的算力结构也发生了一定变化。其中，智能算力的增长规模远超通用算力。据中国信通院预测，到2023年，智能算力在总算力中的比重将超过70%，发挥核心拉动作用。
爆发的需求背后是不断进击的算力基础设施。
工信部数据显示，截至2021年底，我国在用数据中心机架总规模达520万标准机架，在用数据中心服务器规模1900万台，算力总规模超过140EFLOPS。全国在用超大型和大型数据中心超过450个，智算中心超过20个。
在2022中国算力大会上，工信部方面披露，当前我国算力产业规模快速增长，近五年平均增速超过30%，排名全球第二。中国工程院院士邬贺铨在接受采访中表示，中国数据量巨大，在智能算力方面全球优势突出，未来中国算力总规模或将成为世界第一。
二、算力上云与崛起中的科技样本
PC的诞生标志着IT算力走入千家万户，但计算机的单体算力始终存在一定局限性。2015年以来，摩尔定律失效的声音甚嚣尘上。如果说此前数十年间的算力进化史，是一部计算机进化简史，那么迈入21世纪后，算力的进化就同云计算平台与通信网络的发展密不可分。
早在21世纪初期，云计算就加入了算力发展的脉络之中。作为分布式计算的新尝试，云计算可以把零散的算力打包汇聚。在云计算中，CPU（中央处理器）、内存、硬盘、GPU（显卡）这些资源被整合调用，以软件形式呈现，成为一个可以无限扩张的虚拟算力池。
在国内，阿里巴巴成为了第一位吃螃蟹的玩家，激增的网购用户和随之而来的海量数据，给这家尚无自有算力系统、只能依赖于从国外购买的企业带来了不小的“脑力”危机。不买，服务器距离崩溃只有一步之遥；买，只怕会是一个填不满的无底洞。
阿里云就诞生在这样的背景下。据当时参与的工程师回忆，2009年春节后上班的第一天，一工程师在北京上地七街汇众大厦的办公室里，敲出了国产云计算操作系统“飞天”的第一行代码，这正是中国云计算产业发展的开端。
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