我在#热点快闪：AI投资选择题，你更看好哪个？# 选择了“看好算力，把握需求预期”。
算力就是AI世界的“电力”—没电，所有智能设备都是废铁。同样，没算力，AI模型就是一堆看不懂的数学公
算力（Computing Power）—— AI的“发动机”。大白话：就是计算机的处理能力（比如电脑CPU/显卡有多快），能多快多好地跑通AI算法。
关系：算力是AI的物理基础，没算力啥机器学习、深度学习都玩不转。AI模型像一辆超级跑车，数据是汽油，算力就是发动机的排量（发动机不行，再好的油也跑不快！
为什么算力对AI这么重要？
1. 训练模型像“炼钢”：
· 要用海量数据（比如几十亿张图）反复计算，找出规律，这需要疯狂算力。
· 例如：训练ChatGPT相当于用一台家用电脑算几万年……但用超级计算机+顶级显卡，可能几个月就行。
2. 深度学习是“算力吞噬兽”：
· 神经网络层数越多（比如GPT-3有1750亿参数），算力需求指数级增长。
· 2012年AI模型训练用1个显卡跑几天，现在需要上万张顶级显卡跑几个月。
3. 推理也要算力：
· 模型训练好之后，实际使用（比如和你聊天）也要算力支持，否则响应慢如蜗牛。
算力和其他概念的关系
· 和机器学习（ML）：算力决定你能多快试验新算法、处理多大数据。
· 和深度学习（DL）：DL尤其依赖算力——网络越深，算力需求越恐怖。
· 和大数据：数据越大，需要的算力越多（否则数据只能躺硬盘里睡觉）。
· 和神经网络：神经网络参数越多（比如Transformer结构），算力要求越高。
举个现实例子：
你想训练一个能画图的AI（比Midjourney）：
· 先收集几十亿张图片+文字描述（大数据）
· 设计一个深度学习模型（比如扩散模型）
· 但模型有几十亿参数，需要强大算力
· 用几千张英伟达GPU显卡连续跑几个月
· 烧掉几百万美元电费
· 最后才能让你输入“一只戴墨镜的猫”，秒出高清图！
因此，没有算力？ → 模型训练到一半可能宇宙热寂了都还没完。所以，继续看好算力的前景。
