力时代|每一次互联网红利，背后都离不开这场新计算革命
_原题为 每一次互联网红利 ， 背后都离不开这场新计算革命 
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一个多样性的算力时代正在来临 。
文丨华商韬略 张静波
时代在变 。
十年前 ， 英国《经济学人》曾用以工业用电量为主的一套指标来评估中国GDP ， 并将其命名为“克强指数” 。
今天 ， 中国经济实力最强的北上广深等大城市都在全力比拼一个新的指标——计算力 。 因为在数字经济时代 ， 这个指标将决定它们在未来城市大战中的生死 。
甚至 ， 像安庆这样的三四线城市 ， 也在“着急上火” ， 因为慢一步 ， 就会被狠狠甩在身后 。
【1】
自从1946年 ， 冯·诺依曼发明第一台电脑ENIAC以来 ， 算力一直在突飞猛进 。
半个世纪前 ， 第一次将人类送上月球的阿波罗11号飞船 ， 其所搭载的电脑 ， CPU主频只有0.043 MHz 。
今天 ， 任何一部普通的手机 ， 主频都在2500MHz以上 ， 是登月电脑的5万倍！
即便如此 ， 仍无法满足人们对算力的需求 。
在IDC/EMC发布的一份报告中 ， 最近十年来 ， 全世界算力的增长远远滞后于数据的增长 。
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导致这一算力瓶颈的 ， 是两场革命：一个是互联网革命 ， 另一个是AI革命 。
互联网让更多设备联接在一起 ， 未来 ， 物联网（IoT）还将带来千亿级的设备接入 。 海量的设备 ， 叠加复杂的应用场景 ， 引发数据大爆炸 。
1992年 ， 全人类每天只产生100GB数据 。 而今天 ， 全球70亿人 ， 每人每天产生的数据高达1.5GB 。 仅一辆自动驾驶汽车 ， 一天就能产生64TB数据 ， 足以填满32块硬盘 。
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爆炸式增长的数据 ， 哺育了人工智能（AI） ， 使得深度学习等过去难以实践的各种算法 ， 得以喂养、训练 ， 并大规模应用 。
这反过来 ， 对算力提出巨大的需求 。
2012年 ， 谷歌大脑为了从1000万张图片中识别出一只猫 ， 整整动用了1000台电脑、16000个CPU 。
今天 ， 我们所面对的场景和需求 ， 远比识别一张图片更复杂、多样化 。 从VR/AR到无人驾驶 ， 从工业机器人到远程医疗……AI正改变我们的生活 。
而它背后的算力支撑 ， 也从云到边缘 ， 到设备端 ， 变得无处不在 。
19世纪70年代 ， 发电机的问世催生了第二次工业革命 。 电力成为驱动全球经济发展的强大动力 ， 人类由此迈进电力时代 。
一百多年后的今天 ， 算力正变得跟电力一样触手可及 。 未来 ， 在数字经济时代 ， 谁掌握更强的算力 ， 谁就将拥有世界 。
来自罗兰贝格等国际权威机构的数据显示 ， 在全球各国总算力的排行榜上 ， 中美两国遥遥领先 。 紧随其后的 ， 也都是英、法、德、印、日等经济强国 。
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算力不但是衡量国家实力的指标 ， 也正在中国各大城市间引发一场热战 。
从北上广深到杭州、南京……大家都憋着一股劲儿 ， 建设数字经济城市 ， 争当算力之都 。 就连安庆这样的三四线城市 ， 也在拼命学习、追赶 。
上世纪90年代 ， 公路、铁路、电力等旧基建 ， 奠定了中国制造业大国的地位 。
而今 ， 围绕城市间的算力之争 ， 一大批集约化的大型数据中心正拔地而起 。 这背后 ， 是一场规模空前的新基建运动 。
在这场运动中 ， 算力正取代电力 ， 成为新基建的核心 。 因为算力 ， 是数字经济时代的基础设施 ， 是新的生产力 。
以传统制造业为例 ， 在算力上每投入1美元 ， 可带来10美元的产出 。
未来 ， 随着新基建的大规模落地 ， 算力的提升将为各行各业带来质的飞跃 ， 并筑起中国数字经济的新底座 。
【2】
一方面 ， 数据大爆炸和人工智能对算力提出前所未有的需求 。 另一方面 ， 传统的计算架构却走进了死胡同 。
过去数十年 ， 全球算力基本上是CPU一家独大 。
尤其1978 年 ， 英特尔推出x86架构以来 ， CPU的算力更是以摩尔定律——每隔18个月翻一倍的速度 ， 突飞猛进 。
然而近年来 ， 随着半导体工艺制程逼近极限 ， CPU算力的增长也渐趋平缓 。 曾经推动全球计算产业大发展的CPU ， 如今正陷入算力瓶颈 。
21世纪头十年 ， 研究人工智能的科学家们曾到处寻找一种高效且低成本的算力 ， 以便帮他们完成大吞吐量的数据处理 ， 训练算法 。
最终 ， 他们大多数选择了英伟达的GPU ， 而不是英特尔的CPU 。
原因是 ， 这种非x86架构的图形处理芯片 ， 拥有动辄几百个内核 ， 能够并行地同时处理数千个线程 。
正是这批人 ， 用GPU推动了一场人工智能革命 。
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