有效算力重要

Ⅰ 我國算力規模已在全球排名第二，「算力」對於數字經濟的發展有哪些幫助

據了解，我國在算力規模上已經位於全球排名第二，因為1我國的的算力產業在近些年的發展迅速，像雲計算，大數據和人工智慧這方面的技術，我國在全球范圍內才居於比較優秀的一方，而且我國在數字經濟上因為算力規模的龐大發展也非常迅速，“算力”對於數字經濟發展來說是必不可少的一項技術，它顯然已經成為了我國在數字經濟方面發展的一項新動能，推動和支撐我國在數字經濟方面的不斷發展。

總之，我國在算力規模達到全球排名第二後，“算力”給予了我國在數字經濟的發展給予了很大幫助，不僅是在發展上，也促進了數字經濟在產業方面發揮其作用，幫助我國在數字經濟方面提升，使其更加產業化，規模化和專業化。

Ⅱ 什麼是Filecoin有效算力

礦工的sector原始值算力，也就是儲存有1T的容量。一個計算單位。現在市面上都是說1T的算力能產出多少Filecoin。萬維雲IPFS的16T盤位的有效算力是11.2Tib，可以去看下

Ⅲ 一文帶你讀懂超級算力是什麼為什麼值得你參與

超級算力是什麼？（ 超級算力中文宣傳片 ）

超級算力是一個去公司化，以服務實體為中心，人人免費參與，利益共享的區塊鏈電商經濟體。

整個社區生態通過一套「行為算力」的利益分配方式為普通人打造一個公開、公平、公正、透明的創業賺錢方式。

以上是對超級算力的一個大體概括，下面我真誠地邀請你希望在接下來的時間你可以系統性的好好用心來了解一下超級算力是什麼，為什麼值得你參與。

首先，在正式介紹超級算力之前我還是先按照社區的理念，跟你做一個風險提示：

超級算力是一家非常特別的新公司，之所以說它特別新不是指它的創立時間特別新，而是它的理念和運作方式特別新，主要體現在以下幾點：

超級算力從創立之初就決定永遠不進行任何私募或代幣互換行為，所有貢獻積分（spt）都將只通過「行為算力挖礦」的方式免費獎勵給每一位生態的參與者和貢獻者。

要知道在當前的鏈圈和幣圈，不私募、不找機構拿錢、去公司化、純社區化運作，這些標簽都顯得足夠異類，但超級算力不是為了異類而異類。

我們創建超級算力的初衷就是要用區塊鏈做一些真正有價值的事情，我們就是要證明區塊鏈除了可以用來開交易所、金融投機、博彩、游戲，還可以做到很好的服務實體，給身邊每一個普通人帶來實實在在的好處。

在超級算力里每個人都能深入接觸到創始人及社區各個核心骨幹，線上線下都能自由交流，你能知道你在跟誰做事，你能知道這個人是什麼樣的人，超級算力社區這些人又是什麼樣的，到底是烏合之眾還是有志之士，你都能一清二楚。

在超級算力社區里所有重要決策都通過社區成員共同討論，根據大家的利益進行決策，而不是像其他中心化公司隨便就下發一個通知文件不管我們的利益是否受損。

因為超級算力是社區化運作，所以超級算力不招聘一名員工，所有人除了創始人是全職外，其他人都是利用自己的業余時間來幫助生態發展，不拿一分錢工資，大家都是自願行為，靠的就是價值吸引以及對創始人譚總的認可。

譚總做超級算力不是為了自己賺錢，而是為了能讓更多像你我這樣的普通人通過一個公平公開透明的平台賺到錢實現心中的夢想，超級算力就是他的夢想，是他一生要做的事，而且他對超級算力非常地自信，堅定不移。

超級算力在運營過程中會產生大大小小的利潤，這些利潤超級算力會拿出至少80%分給社區所有的參與者和貢獻者。

在超級算力這些數據完全公開透明，任何一個人都能隨時查看。

超級算力的利潤是根據貢獻積分SPT來分配的，而貢獻積分SPT是可以通過自己有價值行為免費得到的，100%的貢獻積分SPT都是免費分給大家的。

大家根據自己持有貢獻積分的比例每天晚上可以參與平台80%的利潤分紅。

為什麼超級算力要把這家公司做的這么新呢？這跟超級算力的初心、使命、願景有很大的關系。

超級算力的初心是改變中心化公司不合理的利潤分配方式。

為什麼會覺得中心化公司它們的利益分配方式不合理了？大家去想一下那些中心化公司，他們公司的高利潤和高市值到底是靠什麼東西撐著的？

比如說淘寶、網路，這兩家公司到底為什麼他們有這么高的利潤，是背後的創始團隊嗎？還是背後的投資人？

早期他們確實是扮演著非常重要的角色，但是當這個業務成熟的時候，真正支撐這家公司高利潤和高市值的，更多的是依靠數量龐大的像你我一樣的這個平台的參與者，包括消費者、商家快遞員、搜索信息的人。

是我們這樣的人支撐著這家公司，我們的貢獻這么大那他們的利潤分配給我們了嗎？

沒有，所以超級算力認為這種利益分配方式不合理，所以我們的使命是讓每一個有價值的行為獲得合理回報。

既然平台是靠我們一塊錢一塊錢買出來的，是靠我們一個商品一個商品賣出來的，是快遞員一個快遞一個快遞送出來的，這種行為都應該得到合理的回報，這個就是超級算力的使命。

超級算力的願景有三個：

1、到2025年要讓至少1000萬人免費持有我們的貢獻積分（spt），因為超級算力的利潤是根據貢獻積分來分配的。

2、最終的目標：通過我們的努力，實現一個spt一年分紅一塊錢。

3、讓超級算力持續運營150年。我們不希望做急功近利的事情，希望做一個有生命力並且持續穩定創造價值的公司。

超級算力運營兩年以來已經打磨了一套相對成熟的機制，這套機制就是基於「行為算力」的利益分配機制，這套機制的核心邏輯是通過有價值的行為獲得算力，通過算力獲得SPT，通過持有SPT獲得分紅。

超級算力提倡的是「行為算力」，什麼是行為算力呢？

在超級算力之前沒有這個說法，這是我們超級算力提出來的概念，是申請了專利的。

超級算力的使命是讓每一個有價值的行為都得到合理的回報。

① 什麼是有價值的行為？怎樣才能得到合理的回報？

有價值的行為就是我們的時間，我們的金錢、我們的勞動、我們的知識都是凝聚了我們的時間，所以都是有價值的。

因此，不管我們在任何地方花了時間，花了金錢，付出了勞動，還是輸出了知識等，這些行為都是有價值的行為。

在超級算力里我們認為有價值的行為包括：點贊、發帖、評論、日常消費（充值、外賣、打車、購物、買車票、看廣告）或者推廣我們的算力貓（pos機、收款碼）等業務以及服務我們超級算力社區的夥伴等。

所以，這些有價值的行為，應該獲得相對應的回報，這些大大小小的回報在超級算力里會通過一套合理的機制以算力的形式分配給我們。這就是所謂的行為算力。

② 持有算力我們可以獲得什麼呢？

可以獲得平台的積分（spt），平台會根據個人持有的有效算力在社區所有成員持有的有效算力總和中佔比的權重每晚20:00分配積分（spt）到我們個人的賬戶。

③ 持有積分（spt）我們可以做什麼呢？

可以參與平台的分紅（人民幣），平台會根據個人持有的有效積分（spt）在社區所有成員持有的有效積分（spt）總和中佔比的權重每晚20:30分配給我們平台當天80%的利潤。

當然，如果我們不想參與平台的分紅，我們獲得的積分（spt）也可以去小幣獸交易所直接變現（社區里有變現流程）。

這一套循環下來你會發現我們所有人有價值的行為，最終都轉化成了財富分給了你，所以我們超級算力打造的是一家真正為普通人賺錢的公司，而不是為資本和有錢人賺錢的公司。這就是我們的價值。

在這個循環中不管是我們持有的算力還是持有的積分（ spt）都是免費獲得的，說更准確一點應該是我們通過有價值的行為獲得的。

前面提到社區每天的利潤會拿出至少80%分給所有的參與者和貢獻者，那麼社區的利潤從哪裡來？又是怎麼分的？

① 社區的業務利潤從哪裡來？

當前的業務有收款碼、POS機、充值繳費、點外賣、電商購物、超市便利店、打車、體檢、買保險、旅遊出行、電話卡、信用卡、借錢、數碼維修、廣告等等，還會不斷對接其他業務。

② 社區的業務利潤怎麼分？

收款碼業務1.5‰純利潤：70% 給推廣員、20% 技術運營成本、10% 分紅給SPT持有者；

POS機業務0.25‰純利潤：70% 給推廣員、20% 技術運營成本、10% 分紅給SPT持有者；

其他生活消費業務1％～90％純利潤：80％分紅給SPT持有者，20％技術運營成本。

超級算力是唯一一個實現了「消費者＝用戶＝員工＝老闆＝合夥人」模式的共享經濟開創者！

所以我們憑借我們的初心、使命和願景來尋找我們認為志同道合的人加入我們。

①什麼樣的人是志同道合之人？

理解並認同行為算力、堅持長期主義、有耐心不急於求成、有行動力的這樣的人

②需要多少志同道合之人？

通過星火考核等方式不斷地去選拔和培養，大浪淘沙100萬名志同道合的同路人，即小/中/大隊長；

③每日視頻直播答疑、每周六項目進度溝通會、算力貓鐵軍服務小組、聯盟群服務小組、社區後勤服務小組、精華帖評定小組、社區推廣聯盟、算力知識庫、各個城市會客廳等等。

都在幫助新老夥伴解決在超級算力遇到的問題、幫助他們在超級算力裡面快速成長。

截止目前，社區同事數超28000人，日活躍人數超6000人，隊長人數超500人，算力鐵軍完成超210次，聯盟群超2000個，累計交易額超1.5億，單日利潤最高超10000元。

參與超級算力不花錢不騙人，公正透明合規合法，目前也是在持續盈利和持續分紅當中，現在仍然是早期紅利。而且接下來的發展速度會越來越快的。

超級算力要做的事就是匯集共識，用區塊鏈服務實體，讓每一個有價值的行為獲得算力，讓算力惠及身邊的每一個普通人，讓他們的生活因為區塊鏈而改變，因為超級算力而改變。

超級算力非常真實可靠，只要接觸夠久就一定能夠發現，這群腳踏實地的人做實事講真話，沒有什麼虛頭巴腦的動作。

深耕在超級算力的人三觀正、積極向上、腳踏實地，心中有理想有追求，是一群非常正能量且靠譜的追夢人。

在超級算力最最重要的是能結識到這么一群價值觀很正的人。與這樣的人共事，成事是必然的。

Ⅳ 為什麼說「算力」是新基建核心一環

數字化轉型的基礎，就是「新基建」。新基建將覆蓋包括區塊鏈在內的新技術基礎設施，算力將成為新生產力。聯接和計算是新基建的兩個核心，一是聯接網路、平台，二是計算，包括算力、演算法。圍繞新基建，算力是核心、數據是要素。「計算力」以數據中心作為其存在方式，扮演數字經濟「發動機」的角色，計算正和水、電一樣成為最基本的社會基礎設施，計算力就是生產力。你可以多關注一下XnMatrix這個平台，他們所做的去中心化雲計算技術行業領先。

Ⅳ 算力可貴，效率價高：智算中心憑啥是築基新基建的最優解

在「新基建」浪潮下，人工智慧正成為經濟增長的新引擎，各行各業開啟智能化升級轉型。算力在其中扮演了重要角色，是國家未來競爭力的集中體現。但事實是，在發展的過程中，高速增長的海量數據與更加復雜的模型，正在為算力帶來更大的挑戰，主要體現為算力不足，效率不高。

算力誠可貴：數據、演算法需要更多算力支撐

眾所周知，在人工智慧發展的三要素中，無論是數據還是演算法，都離不開算力的支撐，算力已成為人工智慧發展的關鍵要素。

IDC發布的《數據時代2025》報告顯示，2018年全球產生的數據量為33ZB (1ZB=1萬億GB)，到2025年將增長到175ZB，其中，中國將在2025年以48.6ZB的數據量及27.8%的佔比成為全球最大的數據匯集地。

另據賽迪顧問數據顯示，到2030年數據原生產業規模量占整體經濟總量的15%，中國數據總量將超過4YB，佔全球數據量30%。數據資源已成為關鍵生產要素，更多的產業通過利用物聯網、工業互聯網、電商等結構或非結構化數據資源來提取有價值信息，而海量數據的處理與分析對於算力的需求將十分龐大。

演算法上，先進模型的參數量和復雜程度正呈現指數級的增長趨勢。此前 Open AI 發表的一項研究就顯示，每三到四個月，訓練這些大型模型所需的計算資源就會翻一番（相比之下，摩爾定律有 18 個月的倍增周期）。2012 至 2018 年間，深度學習前沿研究所需的計算資源更是增加了 30 萬倍。

到2020年，深度學習模型對算力的需求達到了每天百億億次的計算需求。2020年2月，微軟發布了最新的智能感知計算模型Turing-NLG，參數量高達到175億，使用125POPS AI計算力完成單次訓練就需要一天以上。隨後，OpenAI又提出了GPT-3模型，參數量更達到1750億，對算力的消耗達到3640 PetaFLOPS/s-day。而距離GPT-3問世不到一年，更大更復雜的語言模型，即超過一萬億參數的語言模型SwitchTransformer即已問世。

由此可見，高速增長的海量數據與更加復雜的模型，正在給算力帶來更大的挑戰。如果算力不能快速增長，我們將不得不面臨一個糟糕的局面：當規模龐大的數據用於人工智慧的訓練學習時，數據量將超出內存和處理器的承載上限，整個深度學習訓練過程將變得無比漫長，甚至完全無法實現最基本的人工智慧。

效率價更高：環境與實際成本高企，提升效率迫在眉睫

在計算工業行業，有個假設是「數字處理會變得越來越便宜」。但斯坦福人工智慧研究所副所長克里斯托弗•曼寧表示，對於現有的AI應用來說卻不是這樣，特別是因為不斷增加的研究復雜性和競爭性，使得最前沿模型的訓練成本還在不斷上升。

根據馬薩諸塞大學阿默斯特校區研究人員公布的研究論文顯示，以常見的幾種大型 AI 模型的訓練周期為例，發現該過程可排放超過 626000 磅二氧化碳，幾乎是普通 汽車 壽命周期排放量的五倍（其中包括 汽車 本身的製造過程）。

例如自然語言處理中，研究人員研究了該領域中性能取得最大進步的四種模型：Transformer、ELMo、BERT和 GPT-2。研究人員在單個 GPU 上訓練了至少一天，以測量其功耗。然後，使用模型原始論文中列出的幾項指標來計算整個過程消耗的總能量。

結果顯示，訓練的計算環境成本與模型大小成正比，然後在使用附加的調整步驟以提高模型的最終精度時呈爆炸式增長，尤其是調整神經網路體系結構以盡可能完成詳盡的試驗，並優化模型的過程，相關成本非常高，幾乎沒有性能收益。BERT 模型的碳足跡約為1400 磅二氧化碳，這與一個人來回坐飛機穿越美洲的排放量相當。

此外，研究人員指出，這些數字僅僅是基礎，因為培訓單一模型所需要的工作還是比較少的，大部分研究人員實踐中會從頭開發新模型或者為現有模型更改數據集，這都需要更多時間培訓和調整，換言之，這會產生更高的能耗。根據測算，構建和測試最終具有價值的模型至少需要在六個月的時間內訓練 4789 個模型，換算成碳排放量，超過 78000 磅。而隨著 AI 算力的提升，這一問題會更加嚴重。

另據 Synced 最近的一份報告，華盛頓大學的 Grover 專門用於生成和檢測虛假新聞，訓練較大的Grover Mega模型的總費用為2.5萬美元；OpenAI 花費了1200萬美元來訓練它的 GPT-3語言模型；谷歌花費了大約6912美元來訓練 BERT，而Facebook針對當前最大的模型進行一輪訓練光是電費可能就耗費數百萬美元。

對此，Facebook人工智慧副總裁傑羅姆•佩森蒂在接受《連線》雜志采訪時認為，AI科研成本的持續上漲，或導致我們在該領域的研究碰壁，現在已經到了一個需要從成本效益等方面考慮的地步，我們需要清楚如何從現有的計算力中獲得最大的收益。

在我們看來，AI計算系統正在面臨計算平台優化設計、復雜異構環境下計算效率、計算框架的高度並行與擴展、AI應用計算性能等挑戰。算力的發展對整個計算需求所造成的挑戰會變得更大，提高整個AI計算系統的效率迫在眉睫。

最優解：智算中心大勢所趨，應從國家公共設施屬性做起

正是基於上述算力需求不斷增加及所面臨的效率提升的需要，作為建設承載巨大AI計算需求的算力中心（數據中心）成為重中之重。

據市場調研機構Synergy Research Group的數據顯示，截至到2020年第二季度末，全球超大規模數據中心的數量增長至541個，相比2015年同期增長一倍有餘。另外，還有176個數據中心處於計劃或建設階段，但作為傳統的數據中心，隨之而來的就是能耗和成本的大幅增加。

這里我們僅以國內的數據中心建設為例，現在的數據中心已經有了驚人的耗電量。據《中國數據中心能耗現狀白皮書》顯示，在中國有 40 萬個數據中心，每個數據中心平均耗電 25 萬度，總體超過 1000 億度，這相當於三峽和葛洲壩水電站 1 年發電量的總和。如果折算成碳排放則大概是 9600 萬噸，這個數字接近目前中國民航年碳排放量的 3 倍。

但根據國家的標准，到2022年，數據中心平均能耗基本達到國際先進水平，新建大型、超大型數據中心的 PUE（電能使用效率值，越低代表越節能）達到 1.4 以下。而且北上廣深等發達地區對於能耗指標控制還非常嚴格，這與一二線城市集中的數據中心需求形成矛盾，除了降低 PUE，同等計算能力提升伺服器，尤其是數據中心的的計算效率應是正解。

但眾所周知的事實是，面對前述龐大的AI計算需求和提升效率的挑戰，傳統數據中心已經越來越難以承載這樣的需求，為此，AI伺服器和智算中心應運而生。

與傳統的伺服器採用單一的CPU不同，AI伺服器通常搭載GPU、FPGA、ASIC等加速晶元，利用CPU與加速晶元的組合可以滿足高吞吐量互聯的需求，為自然語言處理、計算機視覺、語音交互等人工智慧應用場景提供強大的算力支持，已經成為人工智慧發展的重要支撐力量。

值得一提的是，目前在AI伺服器領域，我們已經處於領先的地位。

近日，IDC發布了2020HI《全球人工智慧市場半年度追蹤報告》，對2020年上半年全球人工智慧伺服器市場進行數據洞察顯示，目前全球半年度人工智慧伺服器市場規模達55.9億美元（約326.6億人民幣），其中浪潮以16.4%的市佔率位居全球第一，成為全球AI伺服器頭號玩家，華為、聯想也殺入前5（分別排在第四和第五）。

這里業內也許會好奇，緣何中國會在AI伺服器方面領跑全球？

以浪潮為例，自1993年，浪潮成功研製出中國首台小型機伺服器以來，經過30年的積累，浪潮已經攻克了高速互聯晶元，關鍵應用主機、核心資料庫、雲數據中心操作系統等一系列核心技術，在全球伺服器高端俱樂部里佔有了重要一席。在AI伺服器領域，從全球最高密度AGX-2到最高性能的AGX-5，浪潮不斷刷新業界最強的人工智慧超級伺服器的紀錄，這是為了滿足行業用戶對人工智慧計算的高性能要求而創造的。浪潮一直認為，行業客戶希望獲得人工智慧的能力，但需要掌握了人工智慧落地能力的和技術的公司進行賦能，浪潮就可以很好地扮演這一角色。加快人工智慧落地速度，幫助企業用戶打開了人工智慧應用的大門。

由此看，長期的技術創新積淀、核心技術的掌握以及對於產業和技術的准確判斷、研發是領跑的根本。

至於智算中心，去年發布的《智能計算中心規劃建設指南》公布了智能計算中心技術架構，基於最新人工智慧理論，採用領先的人工智慧計算架構，通過算力的生產、聚合、調度和釋放四大作業環節，支撐和引領數字經濟、智能產業、智慧城市和智慧 社會 應用與生態 健康 發展。

通俗地講，智慧時代的智算中心就像工業時代的電廠一樣，電廠是對外生產電力、配置電力、輸送電力、使用電力；同理智算中心是在承載AI算力的生產、聚合、調度和釋放過程，讓數據進去讓智慧出來，這就是智能計算中心的理想目標。

需要說明的是，與傳統數據中心不同，「智算中心」不僅把算力高密度地集中在一起，而且要解決調度和有效利用計算資源、數據、演算法等問題，更像是從計算器進化到了大腦。此外，其所具有的開放標准，集約高效、普適普惠的特徵，不僅能夠涵蓋融合更多的軟硬體技術和產品，而且也極大降低了產業AI化的進入和應用門檻，直至普惠所有人。

其實我們只要仔細觀察就會發現，智算中心包含的算力的生產、聚合、調度和釋放，可謂集AI能力之大成，具備全棧AI能力。

這里我們不妨再次以浪潮為例，看看何謂全棧AI能力？

比如在算力生產層面，浪潮打造了業內最強最全的AI計算產品陣列。其中，浪潮自研的新一代人工智慧伺服器NF5488A5在2020年一舉打破MLPerf AI推理&訓練基準測試19項世界紀錄（保證充足的算力，解決了算力提升的需求）；在算力調度層面，浪潮AIStation人工智慧開發平台能夠為AI模型開發訓練與推理部署提供從底層資源到上層業務的全平台全流程管理支持，幫助企業提升資源使用率與開發效率90%以上，加快AI開發應用創新（解決了算力的效率問題）；在聚合算力方面，浪潮持續打造更高效率更低延遲硬體加速設備與優化軟體棧；在算力釋放上，浪潮AutoML Suite為人工智慧客戶與開發者提供快速高效開發AI模型的能力，開啟AI全自動建模新方式，加速產業化應用。

那麼接下來的是，智算中心該遵循怎樣的發展路徑才能充分發揮它的作用，物盡其用？

IDC調研發現，超過九成的企業正在使用或計劃在三年內使用人工智慧，其中74.5%的企業期望在未來可以採用具備公用設施意義的人工智慧專用基礎設施平台，以降低創新成本，提升算力資源的可獲得性。

由此看，智能計算中心建設的公共屬性原則在當下和未來就顯得尤為重要，即智能計算中心並非是盈利性的基礎設施，而是應該是類似於水利系統、水務系統、電力系統的公共性、公益性的基礎設施，其將承載智能化的居民生活服務、政務服務智能化。因此，在智能計算中心規劃和建設過程中，要做好布局，它不應該通過市場競爭手段來實現，而要體現政府在推進整個 社會 智能化進程的規劃、節奏、布局。

總結： 當下，算力成為推動數字經濟的根基和我國「新基建「的底座已經成為共識，而如何理性看待其發展中遇到的挑戰，在不斷高升算力的前提下，提升效率，並採取最佳的發展策略和形式，找到最優解，將成為政府相關部門以及相關企業的重中之重。

Ⅵ 購買的T數等於算力大小么為什麼需要有效算力持續增長

購買的T數實際上是獲得的有效算力的最大上限值，但不意味著買入即獲得有效算力。假設你購買100T，有效算力會從0開始線性增長，收益也會隨著線性增加。如果封裝了50T的數據，表明你當前的算力為50T，而非100T。

全網的有效處理持續增長，如果節點的有效處理不增長，所佔比相對就會越來越小，所分得的收益只會越來越少。舉個例子：假設節點A平均每天的有效處理增長為1T，節點B平均每天的有效處理增長為3T，到了第10天，A的有效處理為10T，B的有效處理為30T，而全網總的有效處理為200T，則兩者的收益：

A可以拿到10T/200T，即全網收益的1/20
B可以拿到30T/200T，即全網收益的3/20

Ⅶ 巧婦難為無米之炊,算力、演算法和數據到底哪個更重要

雖然不能這么絕對的判斷一定誰比誰重要，但在實際應用中很多時候的確是數據更加重要。有幾方面的原因：

在很多問題中，演算法的「好壞」在沒有大量有效數據的支撐下是沒有意義的。換句話說，很多演算法得到的結果的質量完全取決於其和真實數據的擬合程度。如果沒有足夠的數據支撐、檢驗，設計演算法幾乎等於閉門造車。

很多演算法會有一堆可調參數。這些參數的選擇並沒有什麼標准可依，無非是扔給大量數據，看參數的變化會帶來什麼樣的結果的變化。大量、有效的數據成為優化這類演算法的唯一可行方法。

更極端的例子是，演算法本身很簡單，程序的完善全靠數據訓練。比如神經網路。

對於很多成熟的演算法，優化演算法的增量改善通常遠小於增大輸入數據（這是個經濟性的考慮）。

比如問題中舉例的 Google。在它之前的搜索引擎已經把基於網頁內容的索引演算法做得很好了，要想有更大的改善需要換思路。PageRank 演算法的採用大大增加了輸入的數據量，而且鏈接數據本身對於網頁排名相當關鍵（當然他們也做了大量演算法的優化）。

相關介紹：

數據（data）是事實或觀察的結果，是對客觀事物的邏輯歸納，是用於表示客觀事物的未經加工的的原始素材。

數據可以是連續的值，比如聲音、圖像，稱為模擬數據，也可以是離散的，如符號、文字，稱為數字數據。在計算機系統中，數據以二進制信息單元0、1的形式表示。

Ⅷ 巧婦難為無米之炊,算力、演算法和數據到底哪個更重要

「巧婦難為無米之炊」，這句話隱含的信息量並不小，正好可以用於對比人工智慧。巧婦的「巧」就是演算法，食材就是數據，而鍋碗瓢盆和爐灶就是算力。

如果沒有食材，就算你有爐灶和鍋碗瓢盆，也沒辦法做出飯，而有了食材，沒有爐灶和鍋碗瓢盆也做不出飯菜，有了食材，有了鍋碗瓢盆，沒有巧婦，也同樣做不出一桌豐盛的飯菜。

數字化歸根結底：

是靠數據驅動的,如果沒有高質量的大數據,那就是巧婦難為無米之炊。因此,做好大數據工作是推進數字化變革的前提性、基礎性工作。但非數字原生企業相比數字原生企業,大數據工作的復雜性和困難度要大的多。

何老師表示,做好大數據工作,要有知難而上的堅強決心。此外,他基於對華為等企業實踐的認真了解研究,結合自身對企業戰略執行的長期深刻體悟,還在演講中給出了切實的決策思路和行動建議。

據悉,《數字企業》之所以能成為數字化轉型、數字化變革的代表性演講,很大程度上是因為既具備企業家的高度、又具備思想家的深度、還具備實踐家的力度。

Ⅸ 演算法比算力更重要

計算的事可以交給電腦，而且演算法卻取決於人的思考水平了！

選擇方向更重要，否則都是無用功，甚至是負功！

方法比行動更重要，自上而下的結構設計與自下而上的行動和反饋，系統才能朝著更好的方向發展。總結和記錄好方法，從長遠來規劃，做過的就要讓它形成方法論，讓它在下次應用時做到一勞永逸！

方向一旦清晰，行動就會更加有效！

Ⅹ 實現人工智慧的三要素

數據——人工智慧的糧食

實現人工智慧的首要因素是數據，數據是一切智慧物體的學習資源，沒有了數據，任何智慧體都很難學習到知識。自從有記錄以來，人類 社會 發展了數千年，在這期間，人類 社會 不斷發展變化，從最早的原始 社會 到奴隸 社會 ，再到封建 社會 、資本主義 社會 、 社會 主義 社會 ，未來還會發展到共產主義 社會 ，在這漫長的發展過程中，都少不了數據做為人類 社會 發展的動力。

人類 社會 之所以發展的越來越高級文明，離不開學習知識，而知識的傳播流傳越快，則 社會 發展也越快，在封建 社會 以前，知識的傳播從口口相傳到甲骨文，再到竹簡記錄，就算是封建 社會 後期的紙質記錄，其知識的傳播速度也無法和今天的互聯網知識的傳播速度相提並論。

一般來說，知識的獲取來自兩種途徑，一種是通過他人的經驗而獲得的知識，也就是他人將知識整理成冊，然後供大家學習，這也是目前的主流學習方式；另一種就是通過自己的 探索 而獲得的知識，這種學習方式目前只存在高精尖領域的知識學習，由於在已有的開放 社會 資源中，找不到可以學習的知識，只有自我 探索 獲取。

無論哪種學習方式，都要通過學習載體來傳播知識，無論是面對面講述，實踐操作，還是書本記錄，或是電子刊物，亦或者影像資料等，這些都是學習載體，我們都可以稱其為數據，學習數據的質量從根本上影響了學習的效果，所以對於人類學習而言，找一個好的老師，有一本好的書籍都是非常重要的學習選擇。

既然人類的學習非常依賴於數據的質量，那麼AI學習知識的時候，是否也會存在同樣的問題呢？答案當然是肯定的，不僅如此，而且AI學習知識的時候對於數據的依賴還要高於人類。人類相比目前的AI而言，是具有推理能力的，在學習某些具有關聯性知識的時候，通過推理聯想可以獲得更多的知識。從另一角度來講，在某種特定場景下，即使數據不夠完整全面，對於人類的學習影響也不會太大，因為人類會利用推理和想像來完成缺失的知識。而目前AI的推理能力還處於初級研究階段，更多的難題還等著業內技術人員來攻克。

由此可見，目前AI學習知識大部分基本都是依賴於數據的質量的，在這種情況下，連人工智慧專家吳恩達都發出人工智慧=80%數據+20%演算法模型的感慨，可見人工智慧的「糧食安全」問題還是非常緊迫的，如果「糧食」出現了質量安全問題，那麼最終將會導致人工智慧「生病」。可見數據的好壞基本上大概率的決定了智能化的高低，有人會說，我可以通過提高演算法模型來提高效果啊，不幸的是，在數據上稍微不注意造成了質量問題，需要在演算法上歷盡千辛萬苦來提高效果，而且還不一定彌補得上，數據對於人工智慧最終的發展結構可見一斑。

算力——人工智慧的身體

算力是實現人工智慧的另一個重要因素，算力在一定程度上體現了人工智慧的速度和效率。一般來說算力越大，則實現更高級人工智慧的可能性也更大。算力是依附於設備上的，所以一般談論算力，都是在說具體的設備，比如CPU、GPU、DPU、TPU、NPU、BPU等，都是屬於算力設備，只是他們有各自不同的能力而已。具體介紹可以閱讀 《CPU、GPU、DPU、TPU、NPU...傻傻分不清楚？實力掃盲——安排!》 一文，介紹相當全面，從APU到ZPU，各種PU全部介紹完了，掃盲是夠了。

算力設備除了上面的各種PU之外，每一種設備下面還會分不同的系列，比如英偉達的GPU在PC端有消費級的GeForce系列，專業制圖的 Quadro 系列、專業計算的 Tesla系列 等，而GeForce系列細分還可以分為GT、GTX、RTX等，當然每種子系列下還可以繼續細分，比如GTX下面有GTX1050、GTX1050Ti......GTX1080、GTX1080Ti，還有GTX Titan等更強大的系列，RTX下面也一樣包括了更詳細的等級劃分，具體選擇哪個系列要看具體使用場景而定，當然還和自身的消費實力相關，算力性能越強大也意味著更多的真金白銀。

下面是RTX20系列的各種顯卡的性能對比：

RTX30系列的各種顯卡的對比：

此外，英偉達還有嵌入式端的各種顯卡系列，比如適用於自主機器AI平台的JetSon系列、DRIVE AGX系列、Clara AGX系列等，以及雲端的一些計算資源。同樣每種系列還是做了進一步的細分，比如Jetson下面就根據其算力核心數就分成了Jetson Nano、Jetson TX2、Jetson Xavier NX、Jetson AGX Xavier等四款設備。

對於廠家而言，產品分的越細，越利於宣傳和推廣，對於消費者而言，可選擇性也大大增加，但是也對消費者的基本知識也有了要求，如果不清楚各種產品的差異，那麼就很容易選擇錯誤，而現在的顯卡市場就是如此，需要一些專業的知識才能夠選對自己所需的顯卡類型。希望大家經過科普後都能夠選對自己的顯卡型號，是打 游戲 、制圖、還是計算，心裡要有一個對應的系列型號才行，不然可要陷入選擇困難症中了。

以目前人工智慧主流技術深度學習為例，它的學習過程就是將需要學習的數據放在在算力設備上運行，經過神經網路億萬次的計算和調整，得到一個最優解的過程。如果把數據當成人工智慧的「糧食」，那麼算力就是撐起人工智慧的「身體」，所有的吃進去的「糧食」都需要「身體」來消化，提取「營養」幫助成長。同樣，人工智慧的數據也是需要經過算力來逐一運算，從而提取數據的特徵來作為智能化程度的標志的。

演算法——人工智慧的大腦

演算法是人工智慧程序與非人工智慧程序的核心區別，可以這么理解，就算有了數據、有了算力，但是如果沒有核心算力，也只能算是一個看起來比較高大上的資源庫而已，由於沒有演算法的設計，相當於把一大堆的資源堆積了起來，而沒有有效的應用。而演算法就是使得這對資源有效利用的思想和靈魂。

演算法和前兩者比起來，演算法更加的依賴於個人的思想，在同一家公司里，公司可以給每個演算法工程師配備同樣的數據資料和算力資源，但是無法要求每個演算法工程師設計出來的演算法程序的一致性。而演算法程序的不一致性，也導致了最終智能化的程度千差萬別。

相對於數據是依賴於大眾的貢獻，算力是依賴於機構組織的能力，而演算法更加的依賴於個人，雖然很多公司是演算法團隊，但是真正提出核算演算法思想的也就是那麼一兩個人，毫不誇張的說其他人都是幫助搬磚的，只是這種演算法層面的搬磚相對純軟體工程的搬磚，技能要求要更高而已。這點和建築設計一樣，很多著名的建築設計，其思想都是來自於一個人或者兩個人，很少見到一個著名的設計其思想是由七八個人想出來的。

由於演算法設計的獨特性，和數據與算力相比，在人工智慧的三個要素中，演算法對人工智慧的影響更大，這是因為在平時的工作當中，只要大家花上時間和費用，基本都可以找到好一些的數據和算力設備，但是演算法由於其獨特性，很多的演算法是有專利或者沒有向外界開源的，這個時候的差異就要在演算法上體現出來了。

現在的大學和培訓機構的人工智慧專業，其學習方向也主要是以演算法為主。因為數據是由大眾產生，又由一些互聯網大廠存儲的，一般個人很少會去做這一塊；而算力設備是由晶元公司控制著的；做為獨立的個人最能夠發揮效力的就在人工智慧的演算法方向了。培養優秀的演算法人才對於人工智慧的發展至關重要。目前市場上關於圖像視覺、語音信號、自然語言、自動化等方向的演算法工程師供不應求，薪資水平也是遠超其他互聯網軟體行業的崗位。

後記：

當前，國內人工智慧發展正處於高速成長期，未來將會進入爆發期，無論從業者是處於人工智慧的數據處理方向，還是人工智慧的算力設備研發方向，或者是人工智慧的演算法研發方向，都將會迎來巨大的行業紅利和豐厚的回報。而人工智慧演算法方向又是學習回報比最高的一個方向，做為沒有背景的個人，是進入人工智慧行業的最佳選擇 。

文/deep man