“我們正進入第四次工業革命，基礎就是大算力。”

這是華為任正非最近一次對算力戰略價值的定調。

所謂的第四次工業革命，它將是一個通過自動化、大數據、物聯網、人工智能等先進技術的融合和應用，來實現人類社會邁向數字化及智能化的革命性變革。

但這個革命性變革的其中一個關鍵條件，是要有無比強大的智能化算力支持。

這就導致了，算力資源必將成為比電力更重要的基礎設施。

近期，算力成為了繼AI大模型、AI芯片之後，資本市場上最炙手可熱的賽。一個上市公司的PPT中含“算”量的多少，直接決定了它的股價能衝多高。大量算力相關概念公司持續獲得資金的追捧，成為市場上升幅最大的板塊，有的2月不到，股價甚至已經翻了2倍多。

很多人都不理解，為什麼這一波算力概念行情會這麼瘋狂？

其實原因既簡單，又重要。

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關鍵時間窗口

人類的前三次工業革命，都有較長的延展期，可以讓落後國家尚且有時間去追趕甚至超越先進國家。

包括中國在內，其實也是在第三次工業革命中通過模仿和追趕，才最終有了今天很多工業製造領域走在世界前列的成就。

但第四次工業革命，一切的遊戲規則可能完全改變。

它不僅是以數字化、智能化的前沿科技為基礎設施，而且更迭速度之快，甚至將會超出人類的想象。

這注定只會是一個在未來很長時間內，都是隻有少數國家弄潮的遊戲。

誰擁有最先進的AI，誰就將能夠在未來的競爭中拉出更高的競爭優勢。

而其他落後國家想要追趕的時間窗口，將變得越來越短。

論AI技術的強大，老美如今已經在很多方面遙遙領先。

大模型、芯片、軟件，隨便一個，對其他國家都是輕易碾壓。

這個科技差距本來就足夠巨大，如今隨着AI產業大爆發，導致強弱國別之間產生再次無比巨大的智能鴻溝。

這種越來越大的差距，甚至能讓很多國家心生絕望，因為這意味着在未來，它們將更難擺脱美帝的控制。

不過，如此重要的技術，只要一有機會，任何國家都會想盡一切辦法，推進自己的AI技術產業發展。

不過在今年，AI產業卻迎來了一個始料未及的變化。

年初以來，AIGC產業大爆發對世界帶來的衝擊，讓人類感受到了比以往更深刻的震撼。

它是如此強大，迭代速度有如此之快，甚至讓人類都產生了恐懼。

所以很多國際組織、領域專家直接呼籲所有人工智能實驗室立即暫停訓練比GPT-4更強大的AI系統至少6個月，同時，在應用上給以嚴格的規範和現在。

二季度之後，chatgpt開始遭到全世界的“封殺”，相關商業應用一度被全世界大範圍摁下暫停鍵。

10月底，美國白宮更是正式發佈總行政令，開啟AI監管總動員。要求美國商務部、能源部和國土安全部等部門展開行動，保護美國人免受人工智能（AI）系統的潛在風險。

不僅嚴格限制使用chatgpt工具，還要求開發高級AI系統的公司必須要接受美國的監管，甚至美國還要與全世界20多個主要國家“進行磋商”，以確保美國在AI方面的領導地位。

儘管這樣做目的不是為了限制AI，只是為了提防AI過快發展帶來的安全風險，但這確實在現階段延緩了AI技術的迭代和商業化速度。

對於那些原本在AI大模型和AI芯片領域落後的國家來説，西方對AI大模型的嚴控監管，反而對它們形成了一個非常寶貴的時間窗口。

因為相比擔憂AI技術帶來的各種潛在威脅，它們還有更重要的事情要做。

那就是抓緊時間，把技術短板先儘快補上去。

中國也不例外。

今年以來，我國在推動AI產業發展方面，完全就是上下一心，政策、資本、技術全面火力全開。各種領域的大模型、AI芯片、以及算力項目的投資如同井噴一樣根本無法遏制。

尤其是算力，成為了其中一個非常重要的突破口。

02

為什麼是算力？

因為，它的戰略意義太重要了。

算法、算力、數據，是構成AI的三大最關鍵的基礎要素。

在其中，得以於我國互聯網和4G通信很早就全面普及，並由此沉澱了海量的數據資源，同時，得益於14億中國人龐大基數長久以來所積累下來的各領域數據，可以説在這方面我們是有不小優勢的。

但對於算法和算力，代表是AI大模型、軟件和芯片製造，我們雖然確實比老美弱，所以一直被卡着脖子。

雖然這十幾年，尤其是2018年以來，國內已經在政策和資本支持下全力攻堅了，不過這個由各種最先進技術鑄成超高壁壘的領域，並不是有意志和資金就能突破得了的，它需要寶貴的時間。

尤其是高端芯片，一直是卡脖子最嚴重的地方。

比如一切相關的技術封鎖，光刻機禁賣、還有最近英偉達的系列GPU,都要對我們嚴格控制封鎖。

要知道，AI的進化迭代是指數增長的，在美國方面已經顯著領先的背景下，這些關鍵的領域被更嚴限制，那麼我們想要追上的難度，就要難以想象了。

但在算力領域，我們雖然不能用英偉達、高通這些的高端芯片，但仍有很多大有可為的地方。

算力可分位通用算力（CPU服務器為核心）、智能算力（GPU服務器為關鍵）和超級計算三大類。在AI智能化沒有大面積普及之前，運用普通算力就足夠了。

如果以算力規模算，中國的算力總量已經位居全球第二，僅次於美國。

雖然在智能算力比不過來美國，但龐大的算力也能起到強大的“力大飛磚”效果。

但隨着AI大模型爆發，不僅對算力資源的需求井噴式增加，還要求在智能算力上有足夠的能力。

據英偉達數據統計，在沒有大模型之前，算力需求大致是每兩年提升8倍，但用了大模型之後，算力需求大致每兩年要提升275倍！

華為也預計國，到2030年，全球通用計算能力將增長10倍，AI計算能力將增長超過500倍。

清華大學工程系主任汪玉曾做個測算，如果以大語言模型作為算力底座，同時處理我國14億人的推理請求，那麼所需的算力要比現在的我國算力中心總算力要高出3個數量級。

也就是至少要超過1千倍！

這就是這個新工業革命帶來的超級紅利。

更是屬於算力的時代紅利。

但這個紅利，需要搶時間去“搶”。

除了要搶西方暫停更先進AI系統的訓練和迭代給我們的時間窗口。

我們還要在美國更大範圍對先進芯片出口採取更大範圍限制的時間窗口之前，（比如要求英偉達和台積電的芯片對華出口時間豁免期）。“搶到”更多的先進AI芯片，搭建起更多的算力項目。

03

誰都在搶時間

雖然國外在chatgpt限制使用，但事實上，無論國家，還是企業，對AI技術的追求根本不可能被遏制。

誰都沒有停止推進更強大AI系統的研發。

這兩年來，我國在推動對AI產業發展的政策方面一直大招不斷。

從《數字中國建設整體佈局規劃》，到“東數西算”大工程，再到全國各地密集出台的加快人工智能產業發展的行動規劃，目標明確，涉及全面，指引具體，政策幾乎沒有斷過。

強力政策催化之下，大量巨頭攜帶資金和技術蜂擁進入AI產業鏈各個環節，給資本市場不斷帶來巨大轟動。很多大廠，都陸續發佈了自己的大模型、AI應用，或者算力項目。

進而給各種大模型、AIGC、算力租賃、AI芯片，大數據等概念帶來熱炒效應。

如今，算力項目不再是一個沉沒的固定資產，小到一塊英偉達顯卡，都能成為炙手可熱的高回報資產。

英偉達，因為顯卡訂單爆炸增長，二季度業績暴升2倍多，預計四季度繼續迎來大爆發。

國外的一家創業公司，僅僅是通過使用英偉達的H100GPU作為抵押品，就獲得了23億美元的抵押融資。

在國內，算力項目不僅可以抵押貸款，還可以是在資本市場上能讓市值猛增的“核武器”。

高新發展，因為收購了與華為有算力服務器合作的華鯤振宇股份，股價從15元飛速升至65元附近，前後僅1個月時間。

今年9月20日，在華為全聯接大會2023上，華為提出全面智能化（All Intelligence）戰略，加速千行萬業的智能化轉型。

這是華為歷史上第三次重大轉型。

前兩次先後提出了All IP戰略、All Cloud戰略，都顯著對應了不同階段的全球科技發展浪潮特徵。

這一次華為的“All Intelligence”，要加速千行萬業的智能化轉型，讓所有對象可聯接，所有應用可模型，所有決策可計算。

可以説，這就是中國要全面加速進入AI時代的一個信號。

實際上，在海外，AI產業的大生態，已經越來越成熟了。

11月7日，OpenAI在首屆開發者大會上透露，目前全球已有200萬的AI開發者，在500強中有92%用了GPT改善工作流，周活有將近1億用户。

一場AI產業大競賽的帷幕，已經全面拉開。（全文完）