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。

　　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！

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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，新利体育算力正取代电力，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。

　　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。

　　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，新利体育以便帮他们完成大吞吐量的数据处理，训练算法。

　　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。

　　作为这场革命的引领者，谷歌大脑之父吴恩达后来重新做了一次识别猫脸的实验，结果只用了16台电脑、64个GPU，比用CPU整整节省了近百倍。

　　在这个新的计算时代，各种非x86架构的算力百花齐放，以满足复杂场景下，对算力更加多样化的需求。

　　此前，无论CPU还是GPU，都属于通用芯片，它们基于半个多世纪前的冯·诺依曼结构设计，可胜任大多数的通用计算场景。

　　但这种基于指令集的计算架构，需要在内存和处理单元间传输数据，不但影响了效率，还增加了功耗。

　　FPGA和ASIC不同，它们是一种专用芯片，没有指令集，也无需共享内存，而直接以并行和流水线的方式处理数据基建。不但速度快，功耗也低得惊人。

　　当然，代价也不菲。由于是专用芯片，它们只能用于特定目的。其中，ASIC完全针对客户定制；而FPGA属于半定制，现场可编程，可重复使用。

　　自从1985年，赛灵思（Xilinx）创始人罗斯·弗里曼发明FPGA以来，这种芯片已广泛用于许多要求低时延的场景。

　　比如，5G通信基站和自动驾驶，后者几毫秒的刹车时延就可能致命。还有金融市场高频交易、军用导弹制导系统，等等。

　　不仅如此，今天，FPGA正与GPU一起，成为全球高性能计算（HPC）和大型数据中心的加速器。

　　前者以速度取胜，后者擅长大吞吐量数据处理，它们如同人的四肢。CPU则形同大脑，负责统筹、调度各种计算资源。

　　但大数据和人工智能时代的到来，让传统设备不堪重负。最终，微软不得不用FPGA来加速计算。

　　如今，微软已在自家数据中心、一半以上的服务器部署了FPGA加速卡。亚马逊、IBM等全球科技大佬也纷纷入局。

　　就连英特尔，也顾不上身段，斥资167亿美元，收购了全球第二大FPGA芯片制造商Altera，试图续写神话。

　　谷歌则基于ASIC架构，开发了一款专门用于加速神经网络计算的TPU芯片。

　　20年前，人类进行一次全基因组测序，需要数年之久，现在只需要1天。在这背后，是成千上万倍的算力提升。

　　在算力需求还不大的年代，功耗并非大问题。但如今，随着全球HPC和大型数据中心的兴建，高耗能正成为一个棘手问题。

　　传统CPU，无论硬件设计还是软件设计，功耗都不占优。硬件层面，同等算力下，采用流水线设计的ASIC和FPGA，功耗比CPU低很多。

　　软件层面，x86 CPU采用复杂指令集，与采用精简指令集的ARM等芯片比，功耗天生就吃亏。

　　由此可以预计，未来ARM、FPGA、ASIC等低功耗的绿色计算，将大行其道。

　　多元化的格局，也为全人类提供了一种更安全的计算，同时避免对某种单一计算架构的过度依赖。

　　1882年9月4日，爱迪生亲手合上世界上第一个商用电力系统的电闸，电流沿电线从珍珠街电站流向曼哈顿金融区，照亮大半个纽约。

　　一轮接一轮电力大基建，使得美国人率先开启了电气时代，并为美国经济注入强劲动力。最终，美国取代欧洲，成为新的世界中心。

　　在中国，12.9亿手机用户、近1亿个体户和2000多万家企业，每天都要靠算力来完成各种线上线下交易。

　　不仅如此，算力还支撑着从VR/AR到自动驾驶，从人工智能到工业互联网……所有我们生活中的新科技、新产业，正在改造着传统产业的面貌。

　　因为有了更强的算力，智慧工厂、智慧农场、智慧交通、智慧医疗、智慧政务……不断从理想变为现实，并由此带来更高的效率和更高的产出。

　　在美国，随着智能机器人等基于智能计算的新技术不断应用在传统制造业，未来预计将为美国制造业带来 1700 亿美元的额外产出。

　　因为算力对经济的这种强大驱动力新利体育，全世界正掀起一场大规模的新基建。在中国，新基建更是已上升至国家的发展大战略。

　　从5G、特高压、高铁、充电桩，到AI、大数据中心、工业互联网……七大领域，背后都需要算力作支撑。

　　北京、杭州、深圳、上海，你方唱罢我登场。就连昔日偏远的贵州，也凭借华为、苹果、腾讯等公司的大数据中心落地，上演了一场GDP逆袭。

　　在这些大数据中心里，x86的CPU架构不再一统天下，各种异架构芯片“捆”在一起，共同为社会输出算力。

　　过去，华为的算力以x86为主，如今它面向端、边、云，提供一种鲲鹏+昇腾+CPU+GPU+NPU的多样性算力，并围绕鲲鹏形成了一个产业链。

　　阿里平头哥，则基于RISC-V指令集，开发了自己的AI芯片——含光800。

　　擅长人工智能的百度，也在多年部署FPGA加速器的基础上，打造了昆仑AI芯片。

　　在国家七大超算中心，国产自研的申威26010处理器正在支撑着全世界仅次美国的最强算力。一个动力充沛、多样性的算力时代正在来临。

　　未来，这个新的算力时代不但将催生一个万亿级产业，更将通过新基建，源源不断地为中国经济注入澎湃的动力。