算力的基础是芯片。如果把人工智能比作人的大脑，芯片就是大脑中的神经元，负责数据的计算、处理和传输。没有芯片，算力就无从谈起。AI时代算力格局发生重大变化的核心原因，在于CPU和GPU两种芯片架构的差异。CPU类似于全能型员工，能够处理各类通用计算任务，但在大规模并行计算方面效率有限。GPU则采用大规模并行架构，类似于拥有上万个工位的流水线工厂，擅长同时处理海量重复计算。AI大模型训练每天需要进行数万亿次矩阵运算，这种工作负载正是GPU的强项，这也是AI时代GPU重要性迅速超过CPU的根本原因。
但芯片只是算力的组成部分之一。真正对外提供算力服务的，是将成千上万块GPU连接在一起形成的超级计算集群，即数据中心，也称为算力中心。如果将一块GPU比作一台发动机，数据中心就是由上万台发动机组成的超级工厂。智能驾驶、机器人、数字医疗、大模型训练等各类AI应用，全部依赖数据中心提供的算力支撑。
算力需求持续增长的底层逻辑在于，全球每天产生的数据量呈爆炸式增长，但真正被有效处理和利用的数据只是很小一部分。不是市场没有需求，而是算力供给暂时跟不上需求的增长速度。
在国家层面，中国持续推进算力基础设施建设。贵州、宁夏、内蒙古、甘肃等西部地区能源充足、气候适合散热，建设了大量大型算力中心；北京、上海、深圳等东部城市数据需求旺盛。在此背景下，国家提出东数西算战略，即东部产生数据、西部提供算力，实现全国算力资源的高效调度。截至2026年3月，全国智能算力总规模已达1882 EFLOPS，八大国家枢纽节点占比超过80%。
需要客观看待的是，自建数据中心的门槛极高。一个大型数据中心投入往往需要几十亿甚至上百亿，涵盖GPU服务器、电力配套、网络带宽、制冷系统、运维团队等多个方面，只有少数大型科技公司具备自建能力。对于绝大多数有AI算力需求的企业而言，算力租赁成为主要解决方案。类似于企业不自行建设发电厂而是购买电力，企业可以按需租用算力资源，用多少租多少，避免一次性巨额投入。
未来企业之间的竞争，不止是算法的竞争，更是算力的竞争；不止是芯片的竞争，更是数据中心运营能力的竞争；不止是拥有算力，更是能够高效调度和使用算力。理解算力的底层逻辑，有助于更好地判断AI产业的发展趋势和投资方向。
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