有效算力重要

Ⅰ 我国算力规模已在全球排名第二，“算力”对于数字经济的发展有哪些帮助

据了解，我国在算力规模上已经位于全球排名第二，因为1我国的的算力产业在近些年的发展迅速，像云计算，大数据和人工智能这方面的技术，我国在全球范围内才居于比较优秀的一方，而且我国在数字经济上因为算力规模的庞大发展也非常迅速，“算力”对于数字经济发展来说是必不可少的一项技术，它显然已经成为了我国在数字经济方面发展的一项新动能，推动和支撑我国在数字经济方面的不断发展。

总之，我国在算力规模达到全球排名第二后，“算力”给予了我国在数字经济的发展给予了很大帮助，不仅是在发展上，也促进了数字经济在产业方面发挥其作用，帮助我国在数字经济方面提升，使其更加产业化，规模化和专业化。

Ⅱ 什么是Filecoin有效算力

矿工的sector原始值算力，也就是储存有1T的容量。一个计算单位。现在市面上都是说1T的算力能产出多少Filecoin。万维云IPFS的16T盘位的有效算力是11.2Tib，可以去看下

Ⅲ 一文带你读懂超级算力是什么为什么值得你参与

超级算力是什么？（ 超级算力中文宣传片 ）

超级算力是一个去公司化，以服务实体为中心，人人免费参与，利益共享的区块链电商经济体。

整个社区生态通过一套“行为算力”的利益分配方式为普通人打造一个公开、公平、公正、透明的创业赚钱方式。

以上是对超级算力的一个大体概括，下面我真诚地邀请你希望在接下来的时间你可以系统性的好好用心来了解一下超级算力是什么，为什么值得你参与。

首先，在正式介绍超级算力之前我还是先按照社区的理念，跟你做一个风险提示：

超级算力是一家非常特别的新公司，之所以说它特别新不是指它的创立时间特别新，而是它的理念和运作方式特别新，主要体现在以下几点：

超级算力从创立之初就决定永远不进行任何私募或代币互换行为，所有贡献积分（spt）都将只通过“行为算力挖矿”的方式免费奖励给每一位生态的参与者和贡献者。

要知道在当前的链圈和币圈，不私募、不找机构拿钱、去公司化、纯社区化运作，这些标签都显得足够异类，但超级算力不是为了异类而异类。

我们创建超级算力的初衷就是要用区块链做一些真正有价值的事情，我们就是要证明区块链除了可以用来开交易所、金融投机、博彩、游戏，还可以做到很好的服务实体，给身边每一个普通人带来实实在在的好处。

在超级算力里每个人都能深入接触到创始人及社区各个核心骨干，线上线下都能自由交流，你能知道你在跟谁做事，你能知道这个人是什么样的人，超级算力社区这些人又是什么样的，到底是乌合之众还是有志之士，你都能一清二楚。

在超级算力社区里所有重要决策都通过社区成员共同讨论，根据大家的利益进行决策，而不是像其他中心化公司随便就下发一个通知文件不管我们的利益是否受损。

因为超级算力是社区化运作，所以超级算力不招聘一名员工，所有人除了创始人是全职外，其他人都是利用自己的业余时间来帮助生态发展，不拿一分钱工资，大家都是自愿行为，靠的就是价值吸引以及对创始人谭总的认可。

谭总做超级算力不是为了自己赚钱，而是为了能让更多像你我这样的普通人通过一个公平公开透明的平台赚到钱实现心中的梦想，超级算力就是他的梦想，是他一生要做的事，而且他对超级算力非常地自信，坚定不移。

超级算力在运营过程中会产生大大小小的利润，这些利润超级算力会拿出至少80%分给社区所有的参与者和贡献者。

在超级算力这些数据完全公开透明，任何一个人都能随时查看。

超级算力的利润是根据贡献积分SPT来分配的，而贡献积分SPT是可以通过自己有价值行为免费得到的，100%的贡献积分SPT都是免费分给大家的。

大家根据自己持有贡献积分的比例每天晚上可以参与平台80%的利润分红。

为什么超级算力要把这家公司做的这么新呢？这跟超级算力的初心、使命、愿景有很大的关系。

超级算力的初心是改变中心化公司不合理的利润分配方式。

为什么会觉得中心化公司它们的利益分配方式不合理了？大家去想一下那些中心化公司，他们公司的高利润和高市值到底是靠什么东西撑着的？

比如说淘宝、网络，这两家公司到底为什么他们有这么高的利润，是背后的创始团队吗？还是背后的投资人？

早期他们确实是扮演着非常重要的角色，但是当这个业务成熟的时候，真正支撑这家公司高利润和高市值的，更多的是依靠数量庞大的像你我一样的这个平台的参与者，包括消费者、商家快递员、搜索信息的人。

是我们这样的人支撑着这家公司，我们的贡献这么大那他们的利润分配给我们了吗？

没有，所以超级算力认为这种利益分配方式不合理，所以我们的使命是让每一个有价值的行为获得合理回报。

既然平台是靠我们一块钱一块钱买出来的，是靠我们一个商品一个商品卖出来的，是快递员一个快递一个快递送出来的，这种行为都应该得到合理的回报，这个就是超级算力的使命。

超级算力的愿景有三个：

1、到2025年要让至少1000万人免费持有我们的贡献积分（spt），因为超级算力的利润是根据贡献积分来分配的。

2、最终的目标：通过我们的努力，实现一个spt一年分红一块钱。

3、让超级算力持续运营150年。我们不希望做急功近利的事情，希望做一个有生命力并且持续稳定创造价值的公司。

超级算力运营两年以来已经打磨了一套相对成熟的机制，这套机制就是基于“行为算力”的利益分配机制，这套机制的核心逻辑是通过有价值的行为获得算力，通过算力获得SPT，通过持有SPT获得分红。

超级算力提倡的是“行为算力”，什么是行为算力呢？

在超级算力之前没有这个说法，这是我们超级算力提出来的概念，是申请了专利的。

超级算力的使命是让每一个有价值的行为都得到合理的回报。

① 什么是有价值的行为？怎样才能得到合理的回报？

有价值的行为就是我们的时间，我们的金钱、我们的劳动、我们的知识都是凝聚了我们的时间，所以都是有价值的。

因此，不管我们在任何地方花了时间，花了金钱，付出了劳动，还是输出了知识等，这些行为都是有价值的行为。

在超级算力里我们认为有价值的行为包括：点赞、发帖、评论、日常消费（充值、外卖、打车、购物、买车票、看广告）或者推广我们的算力猫（pos机、收款码）等业务以及服务我们超级算力社区的伙伴等。

所以，这些有价值的行为，应该获得相对应的回报，这些大大小小的回报在超级算力里会通过一套合理的机制以算力的形式分配给我们。这就是所谓的行为算力。

② 持有算力我们可以获得什么呢？

可以获得平台的积分（spt），平台会根据个人持有的有效算力在社区所有成员持有的有效算力总和中占比的权重每晚20:00分配积分（spt）到我们个人的账户。

③ 持有积分（spt）我们可以做什么呢？

可以参与平台的分红（人民币），平台会根据个人持有的有效积分（spt）在社区所有成员持有的有效积分（spt）总和中占比的权重每晚20:30分配给我们平台当天80%的利润。

当然，如果我们不想参与平台的分红，我们获得的积分（spt）也可以去小币兽交易所直接变现（社区里有变现流程）。

这一套循环下来你会发现我们所有人有价值的行为，最终都转化成了财富分给了你，所以我们超级算力打造的是一家真正为普通人赚钱的公司，而不是为资本和有钱人赚钱的公司。这就是我们的价值。

在这个循环中不管是我们持有的算力还是持有的积分（ spt）都是免费获得的，说更准确一点应该是我们通过有价值的行为获得的。

前面提到社区每天的利润会拿出至少80%分给所有的参与者和贡献者，那么社区的利润从哪里来？又是怎么分的？

① 社区的业务利润从哪里来？

当前的业务有收款码、POS机、充值缴费、点外卖、电商购物、超市便利店、打车、体检、买保险、旅游出行、电话卡、信用卡、借钱、数码维修、广告等等，还会不断对接其他业务。

② 社区的业务利润怎么分？

收款码业务1.5‰纯利润：70% 给推广员、20% 技术运营成本、10% 分红给SPT持有者；

POS机业务0.25‰纯利润：70% 给推广员、20% 技术运营成本、10% 分红给SPT持有者；

其他生活消费业务1％～90％纯利润：80％分红给SPT持有者，20％技术运营成本。

超级算力是唯一一个实现了“消费者＝用户＝员工＝老板＝合伙人”模式的共享经济开创者！

所以我们凭借我们的初心、使命和愿景来寻找我们认为志同道合的人加入我们。

①什么样的人是志同道合之人？

理解并认同行为算力、坚持长期主义、有耐心不急于求成、有行动力的这样的人

②需要多少志同道合之人？

通过星火考核等方式不断地去选拔和培养，大浪淘沙100万名志同道合的同路人，即小/中/大队长；

③每日视频直播答疑、每周六项目进度沟通会、算力猫铁军服务小组、联盟群服务小组、社区后勤服务小组、精华帖评定小组、社区推广联盟、算力知识库、各个城市会客厅等等。

都在帮助新老伙伴解决在超级算力遇到的问题、帮助他们在超级算力里面快速成长。

截止目前，社区同事数超28000人，日活跃人数超6000人，队长人数超500人，算力铁军完成超210次，联盟群超2000个，累计交易额超1.5亿，单日利润最高超10000元。

参与超级算力不花钱不骗人，公正透明合规合法，目前也是在持续盈利和持续分红当中，现在仍然是早期红利。而且接下来的发展速度会越来越快的。

超级算力要做的事就是汇集共识，用区块链服务实体，让每一个有价值的行为获得算力，让算力惠及身边的每一个普通人，让他们的生活因为区块链而改变，因为超级算力而改变。

超级算力非常真实可靠，只要接触够久就一定能够发现，这群脚踏实地的人做实事讲真话，没有什么虚头巴脑的动作。

深耕在超级算力的人三观正、积极向上、脚踏实地，心中有理想有追求，是一群非常正能量且靠谱的追梦人。

在超级算力最最重要的是能结识到这么一群价值观很正的人。与这样的人共事，成事是必然的。

Ⅳ 为什么说“算力”是新基建核心一环

数字化转型的基础，就是“新基建”。新基建将覆盖包括区块链在内的新技术基础设施，算力将成为新生产力。联接和计算是新基建的两个核心，一是联接网络、平台，二是计算，包括算力、算法。围绕新基建，算力是核心、数据是要素。“计算力”以数据中心作为其存在方式，扮演数字经济“发动机”的角色，计算正和水、电一样成为最基本的社会基础设施，计算力就是生产力。你可以多关注一下XnMatrix这个平台，他们所做的去中心化云计算技术行业领先。

Ⅳ 算力可贵，效率价高：智算中心凭啥是筑基新基建的最优解

在“新基建”浪潮下，人工智能正成为经济增长的新引擎，各行各业开启智能化升级转型。算力在其中扮演了重要角色，是国家未来竞争力的集中体现。但事实是，在发展的过程中，高速增长的海量数据与更加复杂的模型，正在为算力带来更大的挑战，主要体现为算力不足，效率不高。

算力诚可贵：数据、算法需要更多算力支撑

众所周知，在人工智能发展的三要素中，无论是数据还是算法，都离不开算力的支撑，算力已成为人工智能发展的关键要素。

IDC发布的《数据时代2025》报告显示，2018年全球产生的数据量为33ZB (1ZB=1万亿GB)，到2025年将增长到175ZB，其中，中国将在2025年以48.6ZB的数据量及27.8%的占比成为全球最大的数据汇集地。

另据赛迪顾问数据显示，到2030年数据原生产业规模量占整体经济总量的15%，中国数据总量将超过4YB，占全球数据量30%。数据资源已成为关键生产要素，更多的产业通过利用物联网、工业互联网、电商等结构或非结构化数据资源来提取有价值信息，而海量数据的处理与分析对于算力的需求将十分庞大。

算法上，先进模型的参数量和复杂程度正呈现指数级的增长趋势。此前 Open AI 发表的一项研究就显示，每三到四个月，训练这些大型模型所需的计算资源就会翻一番（相比之下，摩尔定律有 18 个月的倍增周期）。2012 至 2018 年间，深度学习前沿研究所需的计算资源更是增加了 30 万倍。

到2020年，深度学习模型对算力的需求达到了每天百亿亿次的计算需求。2020年2月，微软发布了最新的智能感知计算模型Turing-NLG，参数量高达到175亿，使用125POPS AI计算力完成单次训练就需要一天以上。随后，OpenAI又提出了GPT-3模型，参数量更达到1750亿，对算力的消耗达到3640 PetaFLOPS/s-day。而距离GPT-3问世不到一年，更大更复杂的语言模型，即超过一万亿参数的语言模型SwitchTransformer即已问世。

由此可见，高速增长的海量数据与更加复杂的模型，正在给算力带来更大的挑战。如果算力不能快速增长，我们将不得不面临一个糟糕的局面：当规模庞大的数据用于人工智能的训练学习时，数据量将超出内存和处理器的承载上限，整个深度学习训练过程将变得无比漫长，甚至完全无法实现最基本的人工智能。

效率价更高：环境与实际成本高企，提升效率迫在眉睫

在计算工业行业，有个假设是“数字处理会变得越来越便宜”。但斯坦福人工智能研究所副所长克里斯托弗•曼宁表示，对于现有的AI应用来说却不是这样，特别是因为不断增加的研究复杂性和竞争性，使得最前沿模型的训练成本还在不断上升。

根据马萨诸塞大学阿默斯特校区研究人员公布的研究论文显示，以常见的几种大型 AI 模型的训练周期为例，发现该过程可排放超过 626000 磅二氧化碳，几乎是普通 汽车 寿命周期排放量的五倍（其中包括 汽车 本身的制造过程）。

例如自然语言处理中，研究人员研究了该领域中性能取得最大进步的四种模型：Transformer、ELMo、BERT和 GPT-2。研究人员在单个 GPU 上训练了至少一天，以测量其功耗。然后，使用模型原始论文中列出的几项指标来计算整个过程消耗的总能量。

结果显示，训练的计算环境成本与模型大小成正比，然后在使用附加的调整步骤以提高模型的最终精度时呈爆炸式增长，尤其是调整神经网络体系结构以尽可能完成详尽的试验，并优化模型的过程，相关成本非常高，几乎没有性能收益。BERT 模型的碳足迹约为1400 磅二氧化碳，这与一个人来回坐飞机穿越美洲的排放量相当。

此外，研究人员指出，这些数字仅仅是基础，因为培训单一模型所需要的工作还是比较少的，大部分研究人员实践中会从头开发新模型或者为现有模型更改数据集，这都需要更多时间培训和调整，换言之，这会产生更高的能耗。根据测算，构建和测试最终具有价值的模型至少需要在六个月的时间内训练 4789 个模型，换算成碳排放量，超过 78000 磅。而随着 AI 算力的提升，这一问题会更加严重。

另据 Synced 最近的一份报告，华盛顿大学的 Grover 专门用于生成和检测虚假新闻，训练较大的Grover Mega模型的总费用为2.5万美元；OpenAI 花费了1200万美元来训练它的 GPT-3语言模型；谷歌花费了大约6912美元来训练 BERT，而Facebook针对当前最大的模型进行一轮训练光是电费可能就耗费数百万美元。

对此，Facebook人工智能副总裁杰罗姆•佩森蒂在接受《连线》杂志采访时认为，AI科研成本的持续上涨，或导致我们在该领域的研究碰壁，现在已经到了一个需要从成本效益等方面考虑的地步，我们需要清楚如何从现有的计算力中获得最大的收益。

在我们看来，AI计算系统正在面临计算平台优化设计、复杂异构环境下计算效率、计算框架的高度并行与扩展、AI应用计算性能等挑战。算力的发展对整个计算需求所造成的挑战会变得更大，提高整个AI计算系统的效率迫在眉睫。

最优解：智算中心大势所趋，应从国家公共设施属性做起

正是基于上述算力需求不断增加及所面临的效率提升的需要，作为建设承载巨大AI计算需求的算力中心（数据中心）成为重中之重。

据市场调研机构Synergy Research Group的数据显示，截至到2020年第二季度末，全球超大规模数据中心的数量增长至541个，相比2015年同期增长一倍有余。另外，还有176个数据中心处于计划或建设阶段，但作为传统的数据中心，随之而来的就是能耗和成本的大幅增加。

这里我们仅以国内的数据中心建设为例，现在的数据中心已经有了惊人的耗电量。据《中国数据中心能耗现状白皮书》显示，在中国有 40 万个数据中心，每个数据中心平均耗电 25 万度，总体超过 1000 亿度，这相当于三峡和葛洲坝水电站 1 年发电量的总和。如果折算成碳排放则大概是 9600 万吨，这个数字接近目前中国民航年碳排放量的 3 倍。

但根据国家的标准，到2022年，数据中心平均能耗基本达到国际先进水平，新建大型、超大型数据中心的 PUE（电能使用效率值，越低代表越节能）达到 1.4 以下。而且北上广深等发达地区对于能耗指标控制还非常严格，这与一二线城市集中的数据中心需求形成矛盾，除了降低 PUE，同等计算能力提升服务器，尤其是数据中心的的计算效率应是正解。

但众所周知的事实是，面对前述庞大的AI计算需求和提升效率的挑战，传统数据中心已经越来越难以承载这样的需求，为此，AI服务器和智算中心应运而生。

与传统的服务器采用单一的CPU不同，AI服务器通常搭载GPU、FPGA、ASIC等加速芯片，利用CPU与加速芯片的组合可以满足高吞吐量互联的需求，为自然语言处理、计算机视觉、语音交互等人工智能应用场景提供强大的算力支持，已经成为人工智能发展的重要支撑力量。

值得一提的是，目前在AI服务器领域，我们已经处于领先的地位。

近日，IDC发布了2020HI《全球人工智能市场半年度追踪报告》，对2020年上半年全球人工智能服务器市场进行数据洞察显示，目前全球半年度人工智能服务器市场规模达55.9亿美元（约326.6亿人民币），其中浪潮以16.4%的市占率位居全球第一，成为全球AI服务器头号玩家，华为、联想也杀入前5（分别排在第四和第五）。

这里业内也许会好奇，缘何中国会在AI服务器方面领跑全球？

以浪潮为例，自1993年，浪潮成功研制出中国首台小型机服务器以来，经过30年的积累，浪潮已经攻克了高速互联芯片，关键应用主机、核心数据库、云数据中心操作系统等一系列核心技术，在全球服务器高端俱乐部里占有了重要一席。在AI服务器领域，从全球最高密度AGX-2到最高性能的AGX-5，浪潮不断刷新业界最强的人工智能超级服务器的纪录，这是为了满足行业用户对人工智能计算的高性能要求而创造的。浪潮一直认为，行业客户希望获得人工智能的能力，但需要掌握了人工智能落地能力的和技术的公司进行赋能，浪潮就可以很好地扮演这一角色。加快人工智能落地速度，帮助企业用户打开了人工智能应用的大门。

由此看，长期的技术创新积淀、核心技术的掌握以及对于产业和技术的准确判断、研发是领跑的根本。

至于智算中心，去年发布的《智能计算中心规划建设指南》公布了智能计算中心技术架构，基于最新人工智能理论，采用领先的人工智能计算架构，通过算力的生产、聚合、调度和释放四大作业环节，支撑和引领数字经济、智能产业、智慧城市和智慧 社会 应用与生态 健康 发展。

通俗地讲，智慧时代的智算中心就像工业时代的电厂一样，电厂是对外生产电力、配置电力、输送电力、使用电力；同理智算中心是在承载AI算力的生产、聚合、调度和释放过程，让数据进去让智慧出来，这就是智能计算中心的理想目标。

需要说明的是，与传统数据中心不同，“智算中心”不仅把算力高密度地集中在一起，而且要解决调度和有效利用计算资源、数据、算法等问题，更像是从计算器进化到了大脑。此外，其所具有的开放标准，集约高效、普适普惠的特征，不仅能够涵盖融合更多的软硬件技术和产品，而且也极大降低了产业AI化的进入和应用门槛，直至普惠所有人。

其实我们只要仔细观察就会发现，智算中心包含的算力的生产、聚合、调度和释放，可谓集AI能力之大成，具备全栈AI能力。

这里我们不妨再次以浪潮为例，看看何谓全栈AI能力？

比如在算力生产层面，浪潮打造了业内最强最全的AI计算产品阵列。其中，浪潮自研的新一代人工智能服务器NF5488A5在2020年一举打破MLPerf AI推理&训练基准测试19项世界纪录（保证充足的算力，解决了算力提升的需求）；在算力调度层面，浪潮AIStation人工智能开发平台能够为AI模型开发训练与推理部署提供从底层资源到上层业务的全平台全流程管理支持，帮助企业提升资源使用率与开发效率90%以上，加快AI开发应用创新（解决了算力的效率问题）；在聚合算力方面，浪潮持续打造更高效率更低延迟硬件加速设备与优化软件栈；在算力释放上，浪潮AutoML Suite为人工智能客户与开发者提供快速高效开发AI模型的能力，开启AI全自动建模新方式，加速产业化应用。

那么接下来的是，智算中心该遵循怎样的发展路径才能充分发挥它的作用，物尽其用？

IDC调研发现，超过九成的企业正在使用或计划在三年内使用人工智能，其中74.5%的企业期望在未来可以采用具备公用设施意义的人工智能专用基础设施平台，以降低创新成本，提升算力资源的可获得性。

由此看，智能计算中心建设的公共属性原则在当下和未来就显得尤为重要，即智能计算中心并非是盈利性的基础设施，而是应该是类似于水利系统、水务系统、电力系统的公共性、公益性的基础设施，其将承载智能化的居民生活服务、政务服务智能化。因此，在智能计算中心规划和建设过程中，要做好布局，它不应该通过市场竞争手段来实现，而要体现政府在推进整个 社会 智能化进程的规划、节奏、布局。

总结： 当下，算力成为推动数字经济的根基和我国“新基建“的底座已经成为共识，而如何理性看待其发展中遇到的挑战，在不断高升算力的前提下，提升效率，并采取最佳的发展策略和形式，找到最优解，将成为政府相关部门以及相关企业的重中之重。

Ⅵ 购买的T数等于算力大小么为什么需要有效算力持续增长

购买的T数实际上是获得的有效算力的最大上限值，但不意味着买入即获得有效算力。假设你购买100T，有效算力会从0开始线性增长，收益也会随着线性增加。如果封装了50T的数据，表明你当前的算力为50T，而非100T。

全网的有效处理持续增长，如果节点的有效处理不增长，所占比相对就会越来越小，所分得的收益只会越来越少。举个例子：假设节点A平均每天的有效处理增长为1T，节点B平均每天的有效处理增长为3T，到了第10天，A的有效处理为10T，B的有效处理为30T，而全网总的有效处理为200T，则两者的收益：

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

Ⅶ 巧妇难为无米之炊,算力、算法和数据到底哪个更重要

虽然不能这么绝对的判断一定谁比谁重要，但在实际应用中很多时候的确是数据更加重要。有几方面的原因：

在很多问题中，算法的“好坏”在没有大量有效数据的支撑下是没有意义的。换句话说，很多算法得到的结果的质量完全取决于其和真实数据的拟合程度。如果没有足够的数据支撑、检验，设计算法几乎等于闭门造车。

很多算法会有一堆可调参数。这些参数的选择并没有什么标准可依，无非是扔给大量数据，看参数的变化会带来什么样的结果的变化。大量、有效的数据成为优化这类算法的唯一可行方法。

更极端的例子是，算法本身很简单，程序的完善全靠数据训练。比如神经网络。

对于很多成熟的算法，优化算法的增量改善通常远小于增大输入数据（这是个经济性的考虑）。

比如问题中举例的 Google。在它之前的搜索引擎已经把基于网页内容的索引算法做得很好了，要想有更大的改善需要换思路。PageRank 算法的采用大大增加了输入的数据量，而且链接数据本身对于网页排名相当关键（当然他们也做了大量算法的优化）。

相关介绍：

数据（data）是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。

数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据，也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。在计算机系统中，数据以二进制信息单元0、1的形式表示。

Ⅷ 巧妇难为无米之炊,算力、算法和数据到底哪个更重要

“巧妇难为无米之炊”，这句话隐含的信息量并不小，正好可以用于对比人工智能。巧妇的“巧”就是算法，食材就是数据，而锅碗瓢盆和炉灶就是算力。

如果没有食材，就算你有炉灶和锅碗瓢盆，也没办法做出饭，而有了食材，没有炉灶和锅碗瓢盆也做不出饭菜，有了食材，有了锅碗瓢盆，没有巧妇，也同样做不出一桌丰盛的饭菜。

数字化归根结底：

是靠数据驱动的,如果没有高质量的大数据,那就是巧妇难为无米之炊。因此,做好大数据工作是推进数字化变革的前提性、基础性工作。但非数字原生企业相比数字原生企业,大数据工作的复杂性和困难度要大的多。

何老师表示,做好大数据工作,要有知难而上的坚强决心。此外,他基于对华为等企业实践的认真了解研究,结合自身对企业战略执行的长期深刻体悟,还在演讲中给出了切实的决策思路和行动建议。

据悉,《数字企业》之所以能成为数字化转型、数字化变革的代表性演讲,很大程度上是因为既具备企业家的高度、又具备思想家的深度、还具备实践家的力度。

Ⅸ 算法比算力更重要

计算的事可以交给电脑，而且算法却取决于人的思考水平了！

选择方向更重要，否则都是无用功，甚至是负功！

方法比行动更重要，自上而下的结构设计与自下而上的行动和反馈，系统才能朝着更好的方向发展。总结和记录好方法，从长远来规划，做过的就要让它形成方法论，让它在下次应用时做到一劳永逸！

方向一旦清晰，行动就会更加有效！

Ⅹ 实现人工智能的三要素

数据——人工智能的粮食

实现人工智能的首要因素是数据，数据是一切智慧物体的学习资源，没有了数据，任何智慧体都很难学习到知识。自从有记录以来，人类 社会 发展了数千年，在这期间，人类 社会 不断发展变化，从最早的原始 社会 到奴隶 社会 ，再到封建 社会 、资本主义 社会 、 社会 主义 社会 ，未来还会发展到共产主义 社会 ，在这漫长的发展过程中，都少不了数据做为人类 社会 发展的动力。

人类 社会 之所以发展的越来越高级文明，离不开学习知识，而知识的传播流传越快，则 社会 发展也越快，在封建 社会 以前，知识的传播从口口相传到甲骨文，再到竹简记录，就算是封建 社会 后期的纸质记录，其知识的传播速度也无法和今天的互联网知识的传播速度相提并论。

一般来说，知识的获取来自两种途径，一种是通过他人的经验而获得的知识，也就是他人将知识整理成册，然后供大家学习，这也是目前的主流学习方式；另一种就是通过自己的 探索 而获得的知识，这种学习方式目前只存在高精尖领域的知识学习，由于在已有的开放 社会 资源中，找不到可以学习的知识，只有自我 探索 获取。

无论哪种学习方式，都要通过学习载体来传播知识，无论是面对面讲述，实践操作，还是书本记录，或是电子刊物，亦或者影像资料等，这些都是学习载体，我们都可以称其为数据，学习数据的质量从根本上影响了学习的效果，所以对于人类学习而言，找一个好的老师，有一本好的书籍都是非常重要的学习选择。

既然人类的学习非常依赖于数据的质量，那么AI学习知识的时候，是否也会存在同样的问题呢？答案当然是肯定的，不仅如此，而且AI学习知识的时候对于数据的依赖还要高于人类。人类相比目前的AI而言，是具有推理能力的，在学习某些具有关联性知识的时候，通过推理联想可以获得更多的知识。从另一角度来讲，在某种特定场景下，即使数据不够完整全面，对于人类的学习影响也不会太大，因为人类会利用推理和想象来完成缺失的知识。而目前AI的推理能力还处于初级研究阶段，更多的难题还等着业内技术人员来攻克。

由此可见，目前AI学习知识大部分基本都是依赖于数据的质量的，在这种情况下，连人工智能专家吴恩达都发出人工智能=80%数据+20%算法模型的感慨，可见人工智能的“粮食安全”问题还是非常紧迫的，如果“粮食”出现了质量安全问题，那么最终将会导致人工智能“生病”。可见数据的好坏基本上大概率的决定了智能化的高低，有人会说，我可以通过提高算法模型来提高效果啊，不幸的是，在数据上稍微不注意造成了质量问题，需要在算法上历尽千辛万苦来提高效果，而且还不一定弥补得上，数据对于人工智能最终的发展结构可见一斑。

算力——人工智能的身体

算力是实现人工智能的另一个重要因素，算力在一定程度上体现了人工智能的速度和效率。一般来说算力越大，则实现更高级人工智能的可能性也更大。算力是依附于设备上的，所以一般谈论算力，都是在说具体的设备，比如CPU、GPU、DPU、TPU、NPU、BPU等，都是属于算力设备，只是他们有各自不同的能力而已。具体介绍可以阅读 《CPU、GPU、DPU、TPU、NPU...傻傻分不清楚？实力扫盲——安排!》 一文，介绍相当全面，从APU到ZPU，各种PU全部介绍完了，扫盲是够了。

算力设备除了上面的各种PU之外，每一种设备下面还会分不同的系列，比如英伟达的GPU在PC端有消费级的GeForce系列，专业制图的 Quadro 系列、专业计算的 Tesla系列 等，而GeForce系列细分还可以分为GT、GTX、RTX等，当然每种子系列下还可以继续细分，比如GTX下面有GTX1050、GTX1050Ti......GTX1080、GTX1080Ti，还有GTX Titan等更强大的系列，RTX下面也一样包括了更详细的等级划分，具体选择哪个系列要看具体使用场景而定，当然还和自身的消费实力相关，算力性能越强大也意味着更多的真金白银。

下面是RTX20系列的各种显卡的性能对比：

RTX30系列的各种显卡的对比：

此外，英伟达还有嵌入式端的各种显卡系列，比如适用于自主机器AI平台的JetSon系列、DRIVE AGX系列、Clara AGX系列等，以及云端的一些计算资源。同样每种系列还是做了进一步的细分，比如Jetson下面就根据其算力核心数就分成了Jetson Nano、Jetson TX2、Jetson Xavier NX、Jetson AGX Xavier等四款设备。

对于厂家而言，产品分的越细，越利于宣传和推广，对于消费者而言，可选择性也大大增加，但是也对消费者的基本知识也有了要求，如果不清楚各种产品的差异，那么就很容易选择错误，而现在的显卡市场就是如此，需要一些专业的知识才能够选对自己所需的显卡类型。希望大家经过科普后都能够选对自己的显卡型号，是打 游戏 、制图、还是计算，心里要有一个对应的系列型号才行，不然可要陷入选择困难症中了。

以目前人工智能主流技术深度学习为例，它的学习过程就是将需要学习的数据放在在算力设备上运行，经过神经网络亿万次的计算和调整，得到一个最优解的过程。如果把数据当成人工智能的“粮食”，那么算力就是撑起人工智能的“身体”，所有的吃进去的“粮食”都需要“身体”来消化，提取“营养”帮助成长。同样，人工智能的数据也是需要经过算力来逐一运算，从而提取数据的特征来作为智能化程度的标志的。

算法——人工智能的大脑

算法是人工智能程序与非人工智能程序的核心区别，可以这么理解，就算有了数据、有了算力，但是如果没有核心算力，也只能算是一个看起来比较高大上的资源库而已，由于没有算法的设计，相当于把一大堆的资源堆积了起来，而没有有效的应用。而算法就是使得这对资源有效利用的思想和灵魂。

算法和前两者比起来，算法更加的依赖于个人的思想，在同一家公司里，公司可以给每个算法工程师配备同样的数据资料和算力资源，但是无法要求每个算法工程师设计出来的算法程序的一致性。而算法程序的不一致性，也导致了最终智能化的程度千差万别。

相对于数据是依赖于大众的贡献，算力是依赖于机构组织的能力，而算法更加的依赖于个人，虽然很多公司是算法团队，但是真正提出核算算法思想的也就是那么一两个人，毫不夸张的说其他人都是帮助搬砖的，只是这种算法层面的搬砖相对纯软件工程的搬砖，技能要求要更高而已。这点和建筑设计一样，很多著名的建筑设计，其思想都是来自于一个人或者两个人，很少见到一个著名的设计其思想是由七八个人想出来的。

由于算法设计的独特性，和数据与算力相比，在人工智能的三个要素中，算法对人工智能的影响更大，这是因为在平时的工作当中，只要大家花上时间和费用，基本都可以找到好一些的数据和算力设备，但是算法由于其独特性，很多的算法是有专利或者没有向外界开源的，这个时候的差异就要在算法上体现出来了。

现在的大学和培训机构的人工智能专业，其学习方向也主要是以算法为主。因为数据是由大众产生，又由一些互联网大厂存储的，一般个人很少会去做这一块；而算力设备是由芯片公司控制着的；做为独立的个人最能够发挥效力的就在人工智能的算法方向了。培养优秀的算法人才对于人工智能的发展至关重要。目前市场上关于图像视觉、语音信号、自然语言、自动化等方向的算法工程师供不应求，薪资水平也是远超其他互联网软件行业的岗位。

后记：

当前，国内人工智能发展正处于高速成长期，未来将会进入爆发期，无论从业者是处于人工智能的数据处理方向，还是人工智能的算力设备研发方向，或者是人工智能的算法研发方向，都将会迎来巨大的行业红利和丰厚的回报。而人工智能算法方向又是学习回报比最高的一个方向，做为没有背景的个人，是进入人工智能行业的最佳选择 。

文/deep man