如若咱们从历史角度念念考，东谈主类社会发展的中枢标志有哪些？谜底有好多，但其中两个身分必不可少：更约略的信息传输和更高效的动力运用。

只消能清爽这个大前提，再去看最近外洋大厂纵容投资诞生数据中心的新闻就不再那么难以置信，其中枢即是在抢抓未下寰宇运行的中枢——算力。

一、算力故事：怎样清爽“算力”？

算力作为当前最“低价”但也最腾贵的资源之一，试验上即是计较机寰宇的“运力”——惩处信息数据的才气。怎样更方便清爽“算力”？硬科君给民众讲个故事：

1945年，匈牙利裔数学家约翰·冯·诺依曼正在参与研制寰宇上第一台电子计较机ENIAC。他发现了一个问题：那时的计较机如若要改变身手，就得从头接线，就像你想让高铁换个路子，就得把铁轨全拆了重铺相同罅隙。

冯·诺依曼提议了一个改进性的想法：为什么不把身手也作为数据，存储在内存里？

这个看似约略的想法，构建了当代计较机的“基建圭臬”，被称为“冯·诺依曼架构”。它就像是数字寰宇的城市设计图，包含五个中枢部分：

冯·诺依曼架构

1. 运算器（CPU的中枢）——绝顶于工场车间 这是真实干活的场合，负责实践加减乘除等多样运算。就像工场活水线上的工东谈主，把原材料（数据）加工成居品（驱散）。

2. 限度器（CPU的大脑）——绝顶于工场诊疗中心 它斟酌所有这个词系统的运转，决定接下来该作念什么。就像诊疗员，告诉每个工东谈主下一步干什么，什么时候从仓库提货，什么时候把制品送走。

3. 存储器（内存和硬盘）——绝顶于仓库 这里存放着所有的数据和身手教唆。内存像是工场傍边的临时仓库，随时取用但容量有限；硬盘像是远郊的大型仓库，容量巨大但调取需要时候。

4. 输入开发（键盘、鼠标、录像头等）——绝顶于货运入口 把外部寰宇的信息革新为计较机能清爽的数据。就像口岸船埠，把外面运来的货品卸到仓库里。

5. 输出开发（屏幕、打印机、音响等）——绝顶于货运出口 把计较驱散展示给外部寰宇。就像工场的发货区，把坐蓐好的居品送出去。

清爽了冯·诺依曼架构这套“基建系统”，算力就好清爽了。它即是这套系统的轮廓通行才气，由三个中枢身分决定：

1. 惩处器性能——工场的坐蓐速率 CPU、GPU、AI芯片就像不同类型的工场。CPU是全能工场，什么齐颖慧但不快；GPU是特意的拼装厂，不太活泼但并行惩处才气超强，上千个工东谈主同期功课；AI芯片是为特定任务优化的自动化产线。

估量方针：每秒能实践几许次运算（FLOPS，浮点运算次数）。你手机的芯片能够是每秒万亿次，而考试ChatGPT的超等计较机集群能达到每秒百亿亿次。

2. 存储带宽——仓库的浑沌速率 工场坐蓐速率再快，如若仓库供货跟不上，工东谈主只颖慧等着。内存带宽决定了数据从“仓库”到“车间”的运输速率。这即是为什么高端显卡的显存带宽动辄上千GB/s——AI考试时需要不竭地读写海量数据。

估量方针：每秒能传输几许数据（GB/s）。

3. 系统架构——所有这个词基建系统的合作成果 即使有最快的惩处器和最大的带宽，如若诊疗零乱，所有这个词系统也会堵塞。这就像城市设计，谈路设计不对理，再多的车也会堵车。

软硬件协同、任务诊疗算法、会聚拓扑结构，这些齐会影响最终的算力输出。这亦然为什么谷歌、微软这些公司破耗巨资我方设计数据中心，而不单是约略堆砌就业器。

从“算力”到“数字基建”

现在你不错清爽了：算力即是数字期间的基础措施诞生才气。

你的手机，是一个微型“计较工场”，算力用来惩处拍照、导航、刷视频阿里巴巴的数据中心，是一个超大型“计较工业区”，算力用来复古淘宝的亿万次往返ChatGPT背后的算力集群，是一个“计较国度”，领颠倒万块GPU协同职责

就像工业期间，谁掌持了钢铁产能、发电量、铁路里程，谁即是工业强国。今天，谁掌持了算力，谁就掌持了数字经济的命根子。

而这个“万万亿”级的产业，是怎样一步步成立起来的？让咱们回到故事的起初。

二、算力简史：从一个房间到改变寰宇

序章：天才们的接触与空想(1930s-1940s)

故事要从二战提及。

1936年，一位23岁的英国数学家艾伦·图灵发表了一篇论文《论可计较数尽头在判定问题上的应用》。在这篇晦涩的数学论文里，图灵态状了一台联想中的机器——它不错读取纸带上的符号，按照规章进行计较。这即是自后被称为“图灵机”的表面模子，奠定了当代计较机的表面基础。

但图灵的天才想法很快就要继承战火的闇练。1939年二战爆发，图灵被英国政府征召，参与破解纳粹德国的Enigma密码机。他设计的“炸弹”机器奏凯破译了德军密码，据揣度使二战至少提前两年驱散，转圜了数百万东谈主的生命。这无意是东谈主类历史上第一次，“算力”改变了接触的结局。

此处安利卷福演出图灵的电影《效法游戏》

大泰西此岸，另一个天才正在改写历史。即是那位提议“冯·诺依曼架构”的约翰·冯·诺依曼，他不仅是曼哈顿设计的中枢成员，参与了原枪弹的研制，还在念念考一个更深远的问题：怎样让机器真实成为通用的计较用具？

1945年6月，冯·诺依曼完成了那份闻明的《EDVAC酬劳书》（First Draft of a Report on the EDVAC），初度完整施展了“存储身手”的倡导。这份酬劳成为了当代计较机设计的圣经——从那时起到今天，你用的iPhone、条记本电脑、致使数据中心里的超等计较机，试验上齐谨守着澌灭套设计旨趣。

冯·诺依曼和EDVAC

1946年2月14日，在好意思国宾夕法尼亚大学的地下室里，一个小巧玲珑轰鸣着启动了。这即是ENIAC（电子数值积分计较机），寰宇上第一台通用电子计较机（有争议）。它占地170平方米，重达30吨，领有18000个电子管，每秒能进行5000次加法运算。天然今天一块智高腕表的算力齐跨越它百万倍，但这个“怪兽”标志着东谈主类细腻进入计较机期间。

第一幕：从实验室到车库，硅谷出生记(1950s-1970s)

但真实让算力升空的，是一个小小的发明。

1958年，德州仪器的工程师杰克·基尔比在实验室里琢磨着一个问题：能不成把所有电子元件聚合成在一块半导体材料上？9月12日，他奏凯制造出了寰宇上第一块集成电路。险些同期，仙童半导体的罗伯特·诺伊斯也寂然发明了类似手艺。这个不起眼的发明，开启了半导体改进的大门。

1968年，诺伊斯和戈登·摩尔离开仙童半导体，创立了一家名叫Intel（集成电子）的小公司。三年前，摩尔在《电子学》杂志上发表了一个斗胆瞻望：集成电路上的晶体管数目每18-24个月就会翻一番，而资本却会裁减一半。这即是自后有名寰宇的“摩尔定律”。

好多东谈主合计这只是个手艺不雅察，但摩尔定律的真实真理在于：它成为了所有这个词半导体行业的自我完了预言。接下来的50年里，芯片厂商们拚命追逐这个定律，仿佛不这么作念就会被淘汰。算力就这么运转了指数级的狂飙。

1971年，Intel推出了4004惩处器，寰宇上第一款商用微惩处器，唯独12平方毫米，却集成了2300个晶体管。这块小小的芯片，让计较机从小巧玲珑酿成了不错放在桌面上的机器成为可能。

Intel 4004

这时候，故事转向了加州的一间车库。1976年，两个年青东谈主史蒂夫·乔布斯和史蒂夫·沃兹尼亚克在车库里拼装出了Apple I。第二年，他们推出Apple II，这台配有彩色图形和8个推广槽的个东谈主电脑，让往常东谈主第一次真实领有了属于我方的“算力”。

Apple II

但真实的更正点发生在1981年。蓝色巨东谈主IBM决定进入个东谈主电脑阛阓，推出了IBM PC。更关节的决定是：IBM采纳了绽开架构，操作系统外包给了一家名叫微软的小公司，惩处器来自Intel。这个决定意外中训诲了两个帝国——“Wintel定约”统治了个东谈主电脑阛阓长达30年。

第二幕：互联网狂飙与云霄空想(1990s-2000s)

1990年代，一个新的故事运转了。

当蒂姆·伯纳斯-李发明万维网时，没东谈主签订到这会带来怎样的算力需求。互联网的崛起意味着，算力不再只是计较，而是要惩处全寰宇的信息流。雅虎、谷歌、亚马逊这些公司运转建造巨大的数据中心，内部塞满了车载斗量台就业器，昼夜不竭地反映着来自全球的央求。

1998年，两个斯坦福的博士生拉里·佩奇和谢尔盖·布林创立了谷歌。他们的搜索引擎需要爬取、索引和搜索所有这个词互联网，这对算力的需求是前所未有的。谷歌运转大限度我方设计就业器和数据中心，在算力基础措施上的参加令东谈主齰舌。

Google 早期主页

与此同期，一个不起眼的鸿沟正在生长改进。1999年，英伟达推出了GeForce 256，公司CEO黄仁勋将其定名为“GPU”（图形惩处单位）。那时，没东谈主猜测这个特意用来渲染游戏画面的芯片，会在20年后成为AI期间最炙手可热的算力引擎。GPU的特色是领有车载斗量个微型惩处中枢，天然单个中枢不如CPU苍劲，但它们不错并行惩处海量数据——这恰是AI考试所需要的。

2006年，亚马逊作念了一个斗胆的决定。为了嘱咐购物旺季的流量波动，亚马逊成立了庞杂的IT基础措施，但大部分时候这些开发齐在闲置。CTO安迪·贾西想：为什么不把过剩的算力租给别东谈主？于是AWS（亚马逊云计较就业）出生了。

这个看似约略的想法，首创了一个新期间：算力不错像水电相同按需使用，你不需要购买腾贵的就业器，只需要租用云霄的计较资源。初创公司不错用很少的钱赢得苍劲的算力，这极大裁减了创业门槛。AWS的奏凯，也让谷歌、微软纷纷跟进，云计较成为了一个万亿级的阛阓。

第三幕：AI醒觉，算力为王(2010s-至今)

但真实让算力成为“策略资源”的，是AI的崛起。

2012年，多伦多大学的杰弗里·辛顿和他的学生用GPU考试了一个深度神经会聚AlexNet，在ImageNet图像识别竞赛中以压倒性上风夺冠。这个事件自后被称为“AI的iPhone时刻”——东谈主们一霎签订到，只消有充足的数据和算力，神经会聚不错作念到不可念念议的事情。

黄仁勋机敏地嗅到了契机。他签订到，GPU天生即是为并行计较而生的，恰是考试AI的完好意思用具。英伟达运转针对AI优化GPU，推出了特意的CUDA编程平台。通宵之间，英伟达从一家游戏硬件公司，酿成了AI算力的中枢供应商。

2016年3月，一个羸弱的韩国东谈主坐在棋盘前，濒临着一个看不见的敌手。他叫李世石，寰宇围棋冠军。而他的敌手，是谷歌DeepMind开发的AlphaGo。五番棋对局，AlphaGo以4:1奏凯，惊怖寰宇。

AlphaGo的考试用了1920个CPU和280个GPU，耗时数月。但这只是运转。只是一年后，AlphaGo Zero十足通过自我对弈学习，仅用了4个TPU（谷歌自研的AI芯片），3天时候就特出了所有之前的版块。算力的成果培植之快，令东谈主瞠目。

2017年，谷歌的盘考东谈主员发表了一篇论文《Attention Is All You Need》，提议了Transformer架构。这个架构日后成为所有大说话模子的基础。但那时很少有东谈主安宁到，这篇论文开启的，是一场算力武备竞赛。

大出锋头的不啻谷歌，“东谈主类一败涂地”的案例也不啻发生在围棋界。2017年，及时策略游戏DOTA2寰宇邀请赛（Ti7）上，OpenAI 第一次在电子竞技比赛中礼服工作选手。天然在尔后的2018年，OpenAI 组织的5V5比赛输给了工作选手，也由此细腻“退圈”，但AI展现出的学习才气仍然让东谈主惊羡。更进犯的是，OpenAI 也通过比赛，劝诱了黄仁勋的安宁。

OpenAI Dota团队负责东谈主Greg Brockman默示，凭证三打两胜的规章，如若此次AI输掉，那即是他们临了的一次比赛了。

从“游戏”中抽身出来的OpenAI飞快找准了赛谈。2018年，OpenAI推出GPT-1，参数目1.17亿。2019年，GPT-2，15亿参数。2020年，GPT-3，1750亿参数。模子限度每次齐是指数级增长，对算力的需求也随之暴涨。考试GPT-3需要上万块V100 GPU，耗时数月，资本跨越1200万好意思元。（居然打dota很耽误事儿！）

然后是2022年11月30日，阿谁改变一切的日子。ChatGPT发布，五天百万用户，两个月破亿。东谈主们列队体验这个会聊天、会写稿、会编程的AI，但没东谈主看到背后：OpenAI为此搭建的超等计较集群，微软为其投资的数十亿好意思元，以及英伟达股价在接下来一年里暴涨的300%。

算力，一霎成了最稀缺的资源。英伟达的H100 GPU一卡难求，暗盘价钱炒到了原价的数倍。所有科技巨头齐在纵容采购芯片、诞生数据中心。马斯克订购了1万块H100，Meta设计到2024年底领有35万块H100。这场算力武备竞赛的限度，还是不错和当年的天外竞赛同日而谈。

2025年，黄仁勋成为了硅谷最炙手可热的东谈主物。英伟达市值冲破4万亿好意思元，跨越微软和苹果，成为全球市值最高的公司。这个一稔标志性玄色皮夹克的华侨CEO，手持着全球AI发展的命根子——因为险些所有的大模子考试，齐离不开英伟达的GPU。

阛阓盘考机构瞻望，到2030年，全球AI算力阛阓限度将跨越5000亿好意思元，而所有这个词数据中心和云计较阛阓更是将达到“万万亿”级别。算力，还是从一个手艺倡导，酿成了一个庞杂的产业。

三、中国算力崛起：从追逐到并跑

清贫起步：从“星河”到“河汉”

当全球算力产业在狂飙突进时，中国也在书写我方的故事。

1983年，长沙的初冬，国防科技大学的一间实验室里，一群科学家围着一台庞杂的机器欢欣推动。这台被定名为“星河一号”的巨型计较机，运算速率达到每秒1亿次，让中国成为继好意思国、日本之后第三个能够寂然研制亿次级计较机的国度。

技俩负责东谈主慈云桂在回忆录里写谈：“阿谁年代，西方对中国实行严实的手艺顽固。想买一台微型机齐不行，更别说超等计较机了。咱们只可靠我方。”

但星河一号只是运转。接下来的几十年里，中国在超等计较机鸿沟参加了大量资源。1997年，“星河三号”问世；2009年，“河汉一号”在天津安家；2010年，“河汉一号A”以每秒4700万亿次的运算速率登顶全球超算500强榜首。

这是中国超算第一次站上寰宇之巅。番邦东谈主惊呼：“中国制造的超等计较机是寰宇上最快的。”这不仅是手艺冲破，更是一个信号：在算力这个关节鸿沟，中国还是有才气和好意思国正面竞争了。

2016年，神威·太湖之光再次登顶，并且用的是十足国产的“申威26010”惩处器。这意味着，即使莫得好意思国的芯片，中国也能制造出寰宇最强的超等计较机。

"神威·太湖之光"超等计较机

政策驱动：新基建与东数西算

但从业者齐很明晰，只是在超算鸿沟率先是不够的。真实的算力竞争，在云计较、在AI、在数据中心。

2015年，《中国制造2025》将集成电路产业列为要点冲破鸿沟。2020年，“新基建”政策明确提议要淘气发展数据中心、5G、东谈主工智能等算力基础措施。这不是约略的产业设计，而是国度策略。

2021年，一个更庞杂的设计启动了：“东数西算”工程。在这场算力竞赛中，一批中国企业正在崛起。无论是芯片战场，照旧云霄巨头，亦或是三大运营商下场我方干的基础措施，算力齐是当下最为火热的赛谈。

详见硬科君昨日推送 算力疆域2025：从电力文静到算力文静

从图灵的表面设计，到冯·诺依曼的架构蓝图，从ENIAC的轰鸣启动，到摩尔定律的预言，再到黄仁勋手中的GPU，算力用不到80年的时候，从一个科学倡导酿成了万万亿级的产业，酿成了大国博弈的焦点。

今天，当咱们用ChatGPT生成一篇著述，刷抖音看到精确推选的视频，或是在淘宝上看到“猜你可爱”的商品时，背后齐是无数数据中心里车载斗量块芯片在昼夜运算。算力还是像空气相同无处不在，像水电相同不可或缺。

但这个故事还远未驱散。

如若说冯·诺依曼架构界说了往日70年的计较范式，那么下一个70年会是什么样？

量子计较正在冲破经典计较的极限。近日，2025年诺贝尔物理学奖授予约翰·克拉克、米歇尔·H·德沃雷和约翰·M·马蒂尼斯三名量子物理学家。天然量子计较离大限度商用还很远处，但它代表的是一种全新的计较范式——不再基于0和1的二进制，而是运用量子近似和纠缠态进行计较。

光子计较也在快速发展。用光信号代替电信号进行计较，速率不错培植几个数目级，能耗大幅裁减。中国在这个鸿沟也有布局，清华大学、中科院等机构齐在进行干系盘考。

脑机接口更是令东谈主遐想。如若东谈主脑能够顺利与计较机连气儿，“算力”的界说可能会被透彻改写。马斯克的Neuralink、Facebook的脑机接口技俩，齐在探索这个标的。

而在这些前沿鸿沟，中国能否不再受制于东谈主，致使完了引颈，就取决至今天咱们的每一步选拔。是不竭在传统旅途上追逐，照旧在新赛谈上换谈超车？是欣忭于应用层的创新，照旧下决心攻克底层的硬科技？这些问题的谜底，将决定中国不才一个期间的位置。

算力的历史告诉咱们：手艺的冲破不时发生在最不经意的场合。图灵在纸上画出的机器模子，冯·诺依曼写下的那份酬劳，基尔比在实验室里捣饱读出的集成电路，黄仁勋为游戏玩家设计的GPU——那时没东谈主能意想，这些看似不起眼的创新，会怎样改变寰宇。

下一个改变寰宇的算力冲破，也许正在某个大学的实验室里酝酿，也许正在某个创业公司的车库里出生，也许就在某个工程师的灵光一闪之间。

而在这个少顷万变的期间欧洲杯体育，独一不变的无意即是：谁领有更强的算力，谁就领有更大的可能。