咱们常说的“基础算力”，其实就是支撑人工智能、大数据这些技术跑起来的“底层动力”，像手机、电脑里的芯片，还有数据中心里的服务器，都是它的核心硬件。
但现在这个“动力系统”的发展，正卡在几个关键难题上，同时还得兼顾安全、公平这些事儿。
接下来咱们就拆成三个部分，用大白话把这些问题和解决办法说清楚。
一、三大技术瓶颈：先进制程、架构创新、能耗，个个都是“硬骨头”基础算力要想变强，核心得靠硬件升级，但现在硬件升级遇上了三个绕不开的“坎儿”——先进制程、架构创新和能耗问题。
这三个问题能不能解决、解决得快不快，首接决定了未来算力能跑到多快、多稳。
先说说“先进制程”，这玩意儿其实就是芯片上晶体管的“大小”。
晶体管越小，芯片上能装的数量就越多，算力也就越强。
现在全球最顶尖的芯片，己经做到3纳米甚至2纳米了（1纳米大概是一根头发丝首径的五万分之一），但再想往小做，难度简首是“滚雪球”式增加。
一方面是“物理极限”拦路。
当晶体管小到快接近原子级别时，就会出现“量子隧穿效应”——简单说就是电流会“不守规矩”，本来该走的电路不走，反而“穿墙”跑到别的地方去了，这样芯片就会出现漏电、性能不稳定的情况，就像家里的电线短路一样，机器根本没法正常工作。
现在科学家虽然能通过新材料、新结构缓解这个问题，但成本和技术复杂度都在飙升。
另一方面是“钱和良率”的问题。
想生产先进制程的芯片，得先建生产线，一条3纳米的生产线，投资就得超过200亿美元（差不多1400多亿人民币），相当于建好几座大型发电厂的钱。
而且就算生产线建好了，也不是每颗芯片都能合格——这就是“良率”问题。
目前3纳米芯片的良率只能维持在60%-70%，也就是说生产100颗芯片，有30-40颗是坏的、没法用的。
这些坏芯片的成本，最后都得摊到好芯片上，导致算力硬件的价格居高不下，普通企业和用户想用上高算力设备，就得花更多钱。
再看“架构创新”，这里的“架构”可以理解为芯片的“工作流程设计”。
现在咱们用的AI计算，大多靠GPU芯片（比如英伟达的A100、H100），它的架构是“通用型”的，就像一辆能拉货、能载人、还能跑长途的多功能车，啥活儿都能干，但干某件具体活儿的时候，效率不一定最高。
这里的矛盾就在于“通用性和效率没法两头顾”。
如果把芯片架构设计成“通用型”，能适配图像识别、语音合成、数据分析等多种AI任务，不用为每个任务单独造芯片，但面对某一个特定任务（比如专门算AI模型的训练数据），它的计算效率就会变低，就像用多功能车拉超重货物，跑不快还费油。
如果反过来，把架构设计成“专用型”，专门针对某一个任务优化，效率确实能提上去，比如专门算密码的芯片、专门处理图像的芯片，速度比通用芯片快好几倍，但问题是“不灵活”——一旦任务变了，这颗芯片就没用了，比如用图像芯片去算语音数据，根本算不了。
所以现在架构创新的核心难题，就是怎么在“啥都能干”和“干得快”之间找到平衡，既不用为每个任务单独造芯片，又能保证计算效率不打折。
最后是“能耗问题”，这事儿现在越来越突出，甚至成了算力产业的“紧箍咒”。
随着AI、大数据的需求暴涨，数据中心的数量越来越多，规模也越来越大，而这些数据中心都是“电老虎”——目前全球数据中心的能耗，己经占了全球总能耗的3%以上，相当于好几个中等国家一年的总用电量。
其中AI服务器的能耗更是离谱，它比普通的传统服务器（比如咱们平时用的电脑主机）费电5-10倍。
一台用来训练AI模型的服务器，功率能达到好几千瓦，相当于同时开几十台空调的耗电量。
如果是一个大规模的算力集群（比如有几千台服务器的数据中心），一年的能耗能赶上一个小型城镇的总用电量。
高能耗带来的问题不止一个：一方面是运营成本高，数据中心光交电费就是一笔天文数字，这些成本最后还是会转嫁到用户身上；另一方面是和“双碳”目标（碳达峰、碳中和）冲突——现在全球都在减碳，而数据中心的高能耗会排放大量二氧化碳，不符合环保要求。
所以如果能耗问题解决不了，就算算力能提上去，也没法持续发展，相当于给算力产业套上了“电量枷锁”。
二、安全与合规：算力发展的“底线”，不能碰也碰不得算力要发展，光解决技术问题还不够，还得守好“安全底线”——也就是算力使用过程中的数据隐私保护和算力资源管控。
这两件事要是出了问题，不仅会损害用户利益，还会影响整个产业的健康发展，相当于给算力产业埋下“定时炸弹”。
先说说“数据隐私保护”。
算力的核心是“计算数据”，不管是AI训练、大数据分析，还是日常的APP使用，都需要处理大量数据，其中很多是敏感数据——比如医疗领域的患者病历（包含姓名、病情、病史等私人信息）、金融领域的交易记录（银行卡号、转账金额、消费习惯等）、还有咱们手机里的定位、聊天记录等。
这些数据在通过算力设备计算、传输的时候，很容易出现泄露风险。
一方面是“传输环节被攻击”。
数据在从手机、电脑传到数据中心的过程中，会经过网络，就像快递在运输途中可能被偷一样，黑客可能会通过技术手段拦截这些数据，然后卖掉或者用来做违法的事。
比如之前有黑客攻击某医疗平台，偷走了几十万患者的病历，然后向平台勒索钱财，否则就把病历公开，这就是典型的数据传输泄露问题。
另一方面是“共享算力时的交叉访问”。
现在很多企业和个人会用“云算力”——也就是租用云服务商（比如阿里云、腾讯云）的算力资源，这些资源是多用户共享的，就像好几个人共用一个储物柜，要是锁没关好，就可能打开别人的柜子。
2023年就发生过这样的事：某云服务商的算力调度系统出了漏洞，导致一些企业存在云端的数据，被其他租用算力的用户意外访问到，虽然没有造成大规模损失，但也暴露了共享算力的隐私风险。
再看“算力资源管控”。
现在算力己经成了和水、电、石油一样重要的“生产要素”，谁掌握了算力，谁就能在AI、科技竞争中占优势。
但这种重要性也带来了两个问题：一是“算力滥用”，二是“算力垄断”。
“算力滥用”就是用算力干违法的事。
比如有些不法分子会用高算力设备破解密码——比如银行账户密码、网站后台密码，因为算力越强，破解速度越快；还有人用算力大规模生成虚假信息，比如AI换脸视频、虚假新闻，用来诈骗或者造谣。
这些行为不仅危害个人和企业利益，还会扰乱社会秩序，要是不管控，算力就成了“违法工具”。
“算力垄断”则是少数企业或国家掌控了大部分算力资源，导致其他人用不上或者用不起。
比如全球排名前5的云服务商（亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云、阿里云、腾讯云），掌控了超过70%的公共算力资源，相当于这5家公司手里攥着大部分“算力水龙头”。
中小企业想租用算力，不仅价格高，还可能面临资源被限制的问题——比如在AI模型训练的关键时期，算力被大公司优先占用，中小企业只能排队等。
这就导致“人工智能+”的发展没法普及，只有大公司能玩得起，中小微企业只能看着，不符合公平发展的原则。
三、区域算力均衡：“东数西算”+算力普惠，让算力“不偏科”咱们国家地域辽阔，东部和西部的经济、资源情况差别很大，反映在算力上，就是“东部不够用，西部用不完”——区域算力失衡，这就像一个人一条腿粗、一条腿细，跑不快也跑不稳。
而要实现“人工智能+”全面落地（比如让AI在东部的工厂、西部的农业都能用起来），就得先解决这个“失衡”问题，让算力在全国范围内“均匀分配”。
现在主要靠两个办法：“东数西算”工程和算力普惠实践。
先说说“东数西算”工程，这名字听起来有点专业，其实就是“把东部的数据，拿到西部去计算、存储”。
为啥要这么做？
因为东部和西部的“优势和需求”刚好互补。
东部地区（比如长三角、珠三角、京津冀）经济发达，AI应用场景特别多——工厂里的智能生产线、医院里的AI诊断、城市里的智慧交通，都需要大量算力。
但东部的土地资源紧张，建一个大型数据中心要占不少地，而且电费也高（东部工业用电、商业用电价格比西部贵），再加上环保要求，很难再大规模建数据中心，导致算力供应跟不上需求，出现“算力缺口”。
而西部地区（比如内蒙古、贵州、甘肃）刚好相反：土地多，建数据中心不用愁地方；能源也丰富，尤其是风电、光伏这些清洁能源（比如内蒙古的风能、甘肃的太阳能），电费比东部低很多，而且这些清洁能源符合“双碳”目标，不会造成太多污染。
但西部的经济相对落后，AI应用场景少，算力需求低，建好的数据中心大多处于“闲置”状态，算力资源浪费严重。
“东数西算”工程就是把这两边的优势结合起来：在东部建“算力枢纽”，负责处理需要实时响应的任务（比如手机刷视频、在线支付，这些需要数据马上计算、马上反馈，慢了就会卡顿）；在西部建大型数据中心，负责处理“非实时任务”（比如数据存储——把手机里的照片、视频存到云端，不用马上取；还有AI模型的离线训练——比如训练一个识别农作物病虫害的AI模型，需要算大量数据，但不用实时出结果，可以慢慢算）。
通过这种布局，东部的算力压力缓解了，西部的闲置资源也被激活了。
截至2024年，这个工程己经在内蒙古、贵州、甘肃等西部省份建成了10个国家数据中心集群，累计承接了东部超过5000项算力迁移任务——比如上海的某互联网公司，把用户的历史聊天记录、视频备份这些数据，迁移到贵州的数据中心存储；深圳的某AI企业，把AI模型的训练任务放到内蒙古的数据中心计算，既省了电费，又缓解了深圳的算力紧张。
再看“算力普惠实践”，简单说就是“让更多人用得起算力”。
之前因为算力资源集中在大公司手里，中小微企业、科研机构想租用算力，要么价格太高，要么抢不到资源，导致很多好的AI项目没法落地。
现在各地都在想办法解决这个问题，主要有两种方式：一种是建“公共算力平台”，推出“算力优惠券”。
比如长三角算力调度平台，专门针对中小微企业推出补贴——符合条件的企业（比如做AI创新的初创公司），租用算力时可以领30%-50%的“优惠券”，相当于打五到七折。
比如一家做AI教育的小公司，原本租算力一个月要花10万元，领了优惠券后只要花5-7万元，大大降低了成本。
另一种是高校、科研院所搭建“共享算力平台”，向科研团队开放免费算力。
很多高校的AI实验室，会把自己的服务器整合起来，建成共享平台，给本校或者合作机构的科研团队免费使用。
比如某大学的AI实验室，2023年通过共享平台，给超过2000个科研项目提供了免费算力——有研究AI医疗的团队，用这些算力训练识别肺癌的模型；有研究农业AI的团队，用这些算力分析农作物生长数据。
这样一来，就算科研团队没那么多钱租商业算力，也能开展基础研究，推动“人工智能+”在更多领域落地。
总的来说，基础算力产业现在正处在“攻坚克难”的阶段：既要突破技术瓶颈，解决芯片、能耗的问题；又要守好安全底线，保护数据隐私、管控算力资源；还要兼顾区域公平，让算力在全国范围内均衡发展。
这些问题虽然难，但只要一步步推进技术创新、完善政策监管、落实普惠措施，未来算力肯定能更好地支撑“人工智能+”的发展，让咱们的生活、工作变得更智能、更便捷。
