超級計算機（圖片源自網路）
所謂算力(英文calculation power)，就是設備的計算能力。小至手機、個人計算機，大到超級計算機，算力存在於各種硬體設備中，沒有算力就沒有各種軟硬體的正常應用。隨著雲計算、大數據、人工智慧等新型資訊技術需求的快速增長，算力已成為數字經濟時代核心生產力。在數字經濟時代，算力如同農業時代的水利、工業時代的電力，既是國民經濟發展的重要基礎，也是全球競爭的新焦點。近年來，由於各行業數字化轉型升級進度加快，全社會數據總量爆髮式增長，數據存儲、計算、傳輸、應用的需求大幅提昇。
算力為大數據的發展提供堅實的基礎保障，大數據的爆髮式增長，給現有算力提出了巨大挑戰。互聯網時代的大數據高速積累，全球數據總量幾何式增長，現有的計算能力已經不能滿足需求。據互聯網數據中心報告，全球資訊數據90%以上產生於最近幾年。
因此，算力的發展迫在眉睫，否則將會極大束縛人工智慧的發展應用。我國在算力、算法方面與世界先進水準還有較大差距。算力的核心在芯片，所以需要在算力領域加大研發投入，縮小甚至趕超與世界發達國家差距，搶占這方面先機。
大數據是人工智慧發展的基礎保障，是人工智慧這臺機器高速運轉的燃料。沒有大數據的支撐，人工智慧就沒有了燃料，談不上發展。算力是人工智慧發展的技術保障，是人工智慧發展的動力和引擎。二者都是人工智慧密不可分的一部分。而人工智慧的發展和應用又會反過來提昇大數據和算力的技術革新，提高大數據和算力的水準。
人工智慧、大數據和算力這三者相輔相成，融合發展，才是未來資訊時代發展的潮流趨勢。例如，在深度學習應用到人臉識別之前，基於大數據的識別成功率只有93%，而深度學習和算法的更新，將人臉識別系統成功率提昇到了97% 以上，為人臉識別的商業應用鋪平了道路。
隨著人工智慧、大數據、算力的發展與融合，三者已經有機結合成了一個智能化整體，其內涵和外延趨于多樣化，各個細分領域的應用也豐富疊加。人工智慧與大數據、算力的區別與界限越來越模糊。可以說互聯網是大數據的基礎，而大數據則是人工智慧所需要巨大算力的基礎。
現階段，人工智慧和大數據的應用已經滲透到工業、農業、醫學、國防、經濟、教育等各個領域，所產生的商業和社會價值幾乎是無限量的。雲計算隨著人工智慧和物聯網的發展應用，也不再局限於存儲和計算，已經成為各個行業發展變革的重要推動力。可以說，大數據、算力以及算法共同推動人工智慧不斷向前發展，缺一不可。
大數據和算力、算法融合的發展將帶來至少三方面的影響，其一是全面推動大數據、人工智慧相關技術的落地應用，其二是智能體將從消費互聯網走進產業互聯網，其三是基於大數據和人工智慧的創新門檻將進一步降低，更多的中小企業可以進入大數據、人工智慧領域進行創新。
事實上，算力的發展為大數據發展提供堅實的技術保障，算力和大數據的發展為人工智慧進步提供技術支撐和基礎原料，是人工智慧突破性進步的核心所在；而人工智慧的進步又反過來給算力和大數據提供變革的推手。可以說，算力、大數據和人工智慧這三者的關係是你中有我，我中有你。
計算能力不僅是處理器配備問題，還有芯片組、記憶體和硬碟等問題；這些問題都與算力有關。算力作為數字經濟時代新的生產力，是支撐數字經濟發展的堅實基礎；而計算既是數學的基礎，又是科學的工具。正如我國著名學者周海中先生曾經所言：「計算不僅是數學的基礎技能，而且是整個科學的基本工具。」
文/朱曉琳（作者單位：中國科學技術大學資訊科學技術學院）
