与主要由通用处理器驱动的通用算力不同，智能算力由各类专用芯片承担计算工作，通常面向人工智能训练和推理的使用需求，在人工智能场景应用时性能更优、能耗更低。有人形容说：“在人工智能时代，智能算力像水和电一样，成为公共基础资源，提供‘一点接入、即取即用’的社会化服务。”

　　当前，人工智能正向多场景、规模化、融合度高的阶段发展，数据量急剧增长，算法模型愈加复杂，应用不断延伸，这对智能算力的发展提出了更高要求。放眼世界，很多国家都在积极开发和部署智能算力资源，以塑造未来发展优势。与此同时，人工智能在各行业的渗透程度也不断加深，利用智能算力探索新的业务增长点、提升用户体验、打造新的商业模式，成为不少行业、企业的共同选择。

　　作为网民规模世界第一的网络大国，我国智能算力近年来保持快速增长。国际数据公司(IDC)等发布的数据显示，2022年我国智能算力规模达到268百亿亿次/秒，超过通用算力的规模；预计未来5年，我国智能算力规模的年复合增长率将达52.3%。规模增长的同时，智能算力也更加适应需求的变化，供给模式不断更新迭代。比如，过去做人工智能开发，企业一般都要从机器学习这第一步做起。现在很多大公司都开发了千亿参数的大模型，中小企业想用，只需在大模型基础上进行适度的定制开发就行。这就好比把人工智能训练成接受过通识《新盈彩app下载安装》教育的求职者，中小企业只需进行岗前培训，人工智能就可以“上班”了。这些新范式、新服务都在不断降低人工智能的应用门槛，为各类技术创新打开了新的空间。

　　尽管我国智能算力产业发展迅猛，但仍面临一些挑战。比如，作为智能算力的主要载体，各地发展的智能计算中心存在建设标准不统一、应用场景不丰富、运营模式不成熟等问题，亟须朝着标准化、集约化、低门槛和绿色低碳的方向发展。此外，智能计算中心需坚持场景驱动和示范应用带动，进一步推动智能算力资源与应用的融合匹配。