随着科技的飞速发展，信息技术已经遍布我们工作和生活的各个角落。我们的衣食住行、娱乐休闲，离不开手机，也离不开移动互联网，我们访问的数字电商，玩的网络游戏，看的电影视频，都是基于互联网服务提供商的服务，这背后其实都是芯片在提供算力，算力越强，服务体验就越好，生活才会更加方便快捷。

信息技术除了在生活上的普及，各行各业都正在积极推动数字化转型，将先进的IT技术和通信技术与传统行业相结合，为的就是提升生产效率，降低成本，增强企业的综合竞争力，这背后也是算力在进行驱动。算力越强，系统能力越强，给企业带来的改进就越大，收益就越多。

■那究竟什么是算力呢？

算力，其实就是计算能力（Computing Power）。

“计算”可以分为狭义和广义去理解：

狭义——对数学问题进行运算的过程

广义——凡是对信息进行处理并得到结果的过程，都可以称为“计算”。

很显然，狭义和广义定义的区别，主要是计算的内容不同。而完成计算过程的能力，都可以称之为“算力”。

事实上，人类的思考，就是一个最常见的计算过程。

我们通过五官对外界信息进行观察、感知和收集。然后，借助大脑，对这些信息进行处理，这个处理过程即思考过程。最后，得出结论，做出判断，并采取行动。

在这个过程中，大脑就是我们的算力工具。而大脑的思考能力，就是算力。大脑的思考速度越快，意味着算力越强。

■计算是人类解决问题的一种方式

算力概念的起源可以追溯到计算机发明之初，最初的计算机是由机械装置完成计算任务，而算力指的是机械装置的计算能力。

20世纪40年代，在技术的不断积累下，电子计算机诞生，信息技术革命正式开启。

1958年，集成电路问世，正式开创了芯片时代。在芯片能力的加持下，计算机变得越来越强大，体型也越来越小，最终催生了PC，以及繁荣的IT软硬件生态。计算机开始走入家庭和行业，并最终成为人类最重要的算力工具。

如今，芯片已经成为了算力的代名词。我们讨论算力，其实就是在说芯片的计算能力。

通常来说，行业里倾向于将CPU、GPU等芯片技术及能力，称为狭义的算力。内存、硬盘相关的存储技术，称为存力。操作系统、数据库、中间件、应用程序等在内的软件技术，称为算法。广义的算力，既包括了狭义的算力，也包括了存力和算法。

云计算、大数据、人工智能、区块链等前沿概念，都属于算力的应用。换言之，和信息技术有关的一切，都可以笼统称为算力领域。

我们还需要注意，芯片是算力的核心，而安装了芯片的手机、手表、PC等终端，以及服务器等设备，是算力的载体。拥有大量服务器的数据中心，还有计算集群，我们也可以称为算力平台。它们就是算力的主要存在形式。

█算力的价值

算力的作用，是完成计算任务。计算机硬件系统的运转，以及程序软件的执行，是由无数个计算任务支撑起来的。因此，芯片所提供的算力，就是整个系统正常工作的动力来源。

部分企业，已经在信息化和数字化的基础上，向智能化的方向发展。这样带来的效率提升就会更大，形成“代差”级的技术优势。在未来日益激烈的市场竞争中，这种优势可以决定企业的生死。

现在行业里比较流行一种说法，将所有的商业模式，都向“挖掘数据价值”的方向靠拢。

数据被视为最宝贵的资源，相当于一座富矿，而算力则被视为是挖这座矿的工具。通过算力对数据进行处理，就能挖掘巨大的数据价值，创造财富。

挖掘数据价值的过程，被细分为产生数据、传输数据、存储数据和计算数据等四个环节。算力（信息技术）和联接力（通信技术），相互协作，可以完成这一过程：

首先，我们通过传感器、摄像头等设备，采集物理世界的信息，将其转换成数字比特。然后，再通过5G、Wi-Fi、光纤等通信技术，对其进行传输搬运。这些数字比特被保存在硬盘等存储介质中，然后交给芯片进行计算。计算得出的结果，又被应用于决策和控制。

这其实相当于工业领域中的听诊系统，以笔者所在公司为例,新维智能研发的云维保，通过安装传感设备把工业设备在作业中产生的数据传输到系统中并储存，企业管理层可通过PC、移动端实现对设备的多时间维度数据趋势图分析、报警信息、指令下发、监控数据等功能，实时查看设备的状态，快速响应现场的事件和报警，有效避免停机损失、换装调试损失、暂停机损失、减速损失、启动过程次品损失和生产正常运行时产生的次品损失等。

云维保以“智能维保+技术共享+工业互联网+AIOT设备听诊”的方式，利用工业互联网标识解析服务+云计算+物联网技术+大数据采集+微服务+GIS+边算系统等先进技术，实现对生产设备的全生命周期管理，解决工厂信息化、智能化、移动化的产业升级需求。

除此之外，还有人工智能技术的不断加持，未来对工厂排产计划、设备技术改造等做出决策和进行控制的主角，甚至可能不再是我们人类，而是AI智能体，而这些其实都是算力在背后帮助我们完成了一个又一个高技术难度的工作。

█算力的趋势

算力和联接力是数字生产力的重要组成部分。这些年来，随着信息化、数字化和智能化的不断深入，整个社会对算力产生了强烈的需求。

万物智联时代的到来，大量智能物联网终端的引入，行业数字化转型的推进，加上AI智能场景的落地，将产生难以想象的海量数据。这些数据，将进一步刺激对算力的需求。

根据预测，从2018年到2030年，智慧工厂对算力的需求将增长110倍，到2025年，全球算力规模将达6.8 ZFLOPS，与2020年相比提升30倍。

算力需求的不断增长，一些芯片技术的研发进入瓶颈后，越来越多的专家开始研究新的算力技术理论，例如量子计算、光计算、类脑计算等。

量子计算通过利用量子叠加态和量子纠缠态，具有超越经典计算机的计算能力。光子计算（也称为光学计算）是一种利用光波进行数据处理、数据存储或数据通信的计算方式。而类脑计算通过模拟大脑的神经网络和突触连接，实现了智能的学习和决策能力。

这些新型的算力领域目前都处于研究阶段，取得了一些成果，但也面临着不少困难。

一旦在这些领域有了真正的突破，传统的算力框架将被彻底颠覆，人类社会又将进入一个全新的发展阶段。相信在不久的将来，这些算力领域的突破也会给工业领域带来不小的影响。