尤其是高端芯片，一直是卡脖子最严重的地方。
比如一切相关的技术封锁，光刻机禁卖、还有最近英伟达的系列GPU,都要对我们严格控制封锁。
要知道，AI的进化迭代是指数增长的，在美国方面已经显著领先的背景下，这些关键的领域被更严限制，那么我们想要追上的难度，就要难以想象了。
但在算力领域，我们虽然不能用英伟达、高通这些的高端芯片，但仍有很多大有可为的地方。
算力可分位通用算力（CPU服务器为核心）、智能算力（GPU服务器为关键）和超级计算三大类。在AI智能化没有大面积普及之前，运用普通算力就足够了。
如果以算力规模算，中国的算力总量已经位居全球第二，仅次于美国。
虽然在智能算力比不过来美国，但庞大的算力也能起到强大的“力大飞砖”效果。
但随着AI大模型爆发，不仅对算力资源的需求井喷式增加，还要求在智能算力上有足够的能力。
据英伟达数据统计，在没有大模型之前，算力需求大致是每两年提升8倍，但用了大模型之后，算力需求大致每两年要提升275倍！
华为也预计过，到2030年，全球通用计算能力将增长10倍，AI计算能力将增长超过500倍。
清华大学工程系主任汪玉曾做个测算，如果以大语言模型作为算力底座，同时处理我国14亿人的推理请求，那么所需的算力要比现在的我国算力中心总算力要高出3个数量级。
也就是至少要超过1千倍！
这就是这个新工业革命带来的超级红利。
更是属于算力的时代红利。
但这个红利，需要抢时间去“抢”。
除了要抢西方暂停更先进AI系统的训练和迭代给我们的时间窗口。
我们还要在美国更大范围对先进芯片出口采取更大范围限制的时间窗口之前，（比如要求英伟达和台积电的芯片对华出口时间豁免期）。“抢到”更多的先进AI芯片，搭建起更多的算力项目。
03 谁都在抢时间
虽然国外在chatgpt限制使用，但事实上，无论国家，还是企业，对AI技术的追求根本不可能被遏制。
谁都没有停止推进更强大AI系统的研发。
这两年来，我国在推动对AI产业发展的政策方面一直大招不断。
从《数字中国建设整体布局规划》，到“东数西算”大工程，再到全国各地密集出台的加快人工智能产业发展的行动规划，目标明确，涉及全面，指引具体，政策几乎没有断过。

强力政策催化之下，大量巨头携带资金和技术蜂拥进入AI产业链各个环节，给资本市场不断带来巨大轰动。很多大厂，都陆续发布了自己的大模型、AI应用，或者算力项目。
进而给各种大模型、AIGC、算力租赁、AI芯片，大数据等概念带来热炒效应。
如今，算力项目不再是一个沉没的固定资产，小到一块英伟达显卡，都能成为炙手可热的高回报资产。
英伟达，因为显卡订单爆炸增长，二季度业绩暴涨2倍多，预计四季度继续迎来大爆发。
国外的一家创业公司，仅仅是通过使用英伟达的H100GPU作为抵押品，就获得了23亿美元的抵押融资。
在国内，算力项目不仅可以抵押贷款，还可以是在资本市场上能让市值猛增的“核武器”。
高新发展，因为收购了与华为有算力服务器合作的华鲲振宇股份，股价从15元飞速涨至65元附近，前后仅1个月时间。

今年9月20日，在华为全联接大会2023上，华为提出全面智能化（All Intelligence）战略，加速千行万业的智能化转型。
这是华为历史上第三次重大转型。
前两次先后提出了All IP战略、All Cloud战略，都显著对应了不同阶段的全球科技发展浪潮特征。
这一次华为的“All Intelligence”，要加速千行万业的智能化转型，让所有对象可联接，所有应用可模型，所有决策可计算。
可以说，这就是中国要全面加速进入AI时代的一个信号。
实际上，在海外，AI产业的大生态，已经越来越成熟了。
11月7日，OpenAI在首届开发者大会上透露，目前全球已有200万的AI开发者，在500强中有92%用了GPT改善工作流，周活有将近1亿用户。
一场AI产业大竞赛的帷幕，已经全面拉开。