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基础算力，人工智能的底层支撑（第3页）

1. 边缘计算：把算力“搬”到用户身边，减少延迟更安全

边缘计算的思路很简单：不把所有数据都传到远处的大型数据中心，而是把一部分算力“搬”到靠近用户或设备的“边缘”，让数据在本地处理。就像以前买东西要去市中心的大超市，现在小区门口开了便利店，不用跑远路，能更快买到东西。

边缘计算的应用场景特别多，咱们挑几个常见的说说：

第一个是工业生产。比如工厂里的生产线，以前要把设备的运行数据（比如温度、转速）传到总部的数据中心，分析完再传回生产线调整参数，中间有延迟，要是设备出了故障，可能等数据传现在在车间里装边缘计算设备，数据直接在车间处理，一旦发现参数异常，能立刻发出预警，甚至自动调整设备，反应时间从几秒缩短到几十毫秒，大大减少了故障损失。

第二个是智慧交通。除了前面说的自动驾驶，还有交通信号灯控制。以前交通灯是按固定时间切换，比如不管路上有没有车，都是30秒红灯、30秒绿灯，容易造成拥堵。现在在路口装边缘计算设备，能实时采集车流量数据，比如东向西方向车多，就自动延长绿灯时间；南向北方向车少，就缩短绿灯时间，让交通更顺畅，不用等数据传到远处的数据中心再调整。

第三个是智慧医疗。比如远程手术，医生通过机器人给千里之外的病人做手术，这时候数据传输不能有任何延迟——要是医生操作机器人切一刀，数据传过去有0.5秒延迟，机器人可能就切偏了，很危险。边缘计算能把手术数据在本地（比如医院的边缘节点）快速处理，让医生的操作和机器人的动作几乎同步，延迟控制在毫秒级，保证手术安全。

简单说，边缘计算就是让算力“离用户更近”，解决了数据传输延迟的问题，还能减少大量数据传输带来的网络压力，让AI的应用更实时、更安全。

2. 算力调度平台：给算力“建个调度中心”，按需分配不浪费

如果说边缘计算是“把便利店开在小区门口”，那算力调度平台就是“建了个全城物资调度中心”——把各个地方的算力资源整合起来，谁需要就给谁，不浪费一分算力。

最典型的例子就是中国的“东数西算”工程。“东数西算”简单说就是“东部的数据，西部来计算”——东部地区（比如北京、上海、广东）经济发达，AI企业多，算力需求大，经常不够用；而西部地区（比如贵州、内蒙古、甘肃）电力充足、土地便宜，建了很多数据中心，算力有富余但用不完。这时候就需要一个“算力调度平台”，把东部的算力需求和西部的闲置算力匹配起来。

比如东部的一家AI公司要训练一个中等规模的模型，需要100PFlops的算力，要是在东部找算力，可能要排队等好几天，还贵；而西部某个数据中心正好有200PFlops的闲置算力，调度平台就可以把这个任务分配给西部的数据中心，东部公司不用等，西部的算力也没浪费。

根据数据，2024年“东数西算”配套的全国性算力调度平台，已经实现了跨区域算力调度超1000PFlops——相当于把10个大型AI服务器集群的算力，从西部调到了东部，既缓解了东部算力紧张的问题，又让西部的闲置算力产生了价值，真正做到了“按需分配、动态调度”。

除了“东数西算”，很多科技公司也在做自己的算力调度平台。比如阿里云的“飞天算力平台”，能整合阿里在全球的数据中心算力，不管用户在哪个国家、哪个城市，只要需要算力，平台就能自动匹配最近、最便宜的算力资源，让用户不用自己找算力，也不用担心算力浪费。

现在的算力调度平台，就像算力的“智能管家”，通过云计算技术把分散的算力“串”起来，让算力从“各自为战”变成“协同作战”，大大提高了算力的利用效率，也降低了AI企业的算力成本——毕竟对AI企业来说，算力就是钱，能省一点是一点。

四、总结：基础算力是AI的“底气”，越扎实AI走得越远

看到这里，大家应该对基础算力有了清晰的认识：它不是一个抽象的概念，而是由“通用算力+智能算力+超算”组成的协同体系，靠“芯片+服务器+数据中心”提供硬件支撑，再通过“边缘计算+算力调度平台”实现高效利用。

对AI来说，基础算力就像“底气”——底气越足，AI能做的事就越多，能走的路就越远。比如以前AI只能处理简单的语音识别、图像分类，就是因为算力不够；现在有了更强的基础算力，AI能训练千亿参数的大模型，能做自动驾驶、智能医疗、科学研究，甚至开始帮人类解决以前解决不了的复杂问题。

未来，随着AI的不断发展，对基础算力的需求还会越来越大，芯片会更先进、服务器会更强大、数据中心会更绿色、算力网络会更完善——基础算力会像水和电一样，变得越来越普及，也越来越重要，成为推动AI走进各行各业、改变我们生活的核心力量。

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