无论是火爆的AIGC、ChatGPT，还是盛极一时的元宇宙，抑或是自动驾驶，在数字技术发展的过程中都离不开算力推动。
为提高数字技术发展，国家也大力推进算力基础设施建设，通过构建数据中心、云计算、大数据一体化的新型算力网络体系，将东部算力需求有序引导到西部，形成东西部的联动机制。
国际数据公司（IDC）等发布的数据显示，2022年，我国智能算力规模达到268百亿亿次/秒（EFLOPS），超过通用算力规模；预计未来五年，我国智能算力规模的年复合增长率将达52.3%。
虽然人工智能让人兴奋不已，但ChatGPT、AIGC的快速发展需要算力的强大支撑，算力需求带来的成本压力不可小觑。而算力上游硬件离不开电子元器件的供应。国泰君安研报提到，目前全球电子元器件供应链紧张的局面未得到本质缓解，因此可能会影响厂商业务进度。
竞相布局
抢占算力的也就是抓住了AI产业的基础。对此，兴业证券蒋佳霖在研报中表示，AI产业中从AIGC到ChatGPT的发展均离不开算法、算力和数据三大要素的驱动。
华泰证券2月13日报告表示，随着国产大模型开发陆续进入预训练阶段，算力需求持续释放或将带动算力基础设施产业迎来增长新周期。
与此同时，国家在《新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023年）》中，提出新型数据中心应具备高技术、高算力、高能效、高安全等特征。
AI产业链是以数据、算力、平台为基础，形成发展驱动技术进步的模式。算力基础是最为重要的部分。
目前，寒武纪、海光信息、浪潮信息、中科曙光、景嘉微、立昂技术、中国长城等国内厂商均具备算力基础。赛灵思、深鉴科技、成都华微电子等厂商布局FPGA芯片业务。
对于算力，中银证券报告指出，ChatGPT在参数规模上已经达到了千亿级别，对AI大模型而言，不论是训练还是推理，对于算力这一基础设施都有着极大的需求。
浪潮信息称在人工智能生成内容领域，已从算力、算法和应用三个方面进行布局和长期研发投入，其中源1.0大模型也是预训练巨量自然语言模型。
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