智能算力，也称为人工智能算力，是面向人工智能应用，提供人工智能算法模型训练与模型运行服务的计算机系统能力。智能算力主要由GPU(图形处理器)、ASIC(专用集成电路)、FPGA(现场可编程逻辑门阵列)、NPU(神经网络处理器)等各类专用芯片承担计算工作，这些专用处理器在人工智能场景应用时具有性能更优、能耗更低等优点。
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智能算力在多个领域都有广泛应用，其中互联网、金融、政府、电信和制造等行业是人工智能应用渗透度排名前五的行业。特别是在制造业中，AI算力的本质是实现复杂工业技术、经验、知识的模型化和在线化，从而实现各类创新的工业智能应用。
算力是支撑数字经济高质量发展的关键基础设施，算力不足将影响大模型的训练速度和精准度。为此，青岛提出统筹布局智算中心，加快建设曙光、移动等智算中心和海洋高性能混合算力平台;按需部署边缘计算中心，支撑工业制造、金融服务等低时延业务应用;统筹调度算力资源，加快形成全市算力“一张网”，打造集通算、智算和超算为一体的算力支撑体系，努力实现2024年全市智能算力规模达到3300P、2025年达到1万P、2026年达到1.2万P的建设目标。
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当前，人类社会正从信息社会迈入智能社会，计算已经成为规范和推动社会发展的关键因素。在万物互联的数字文明新时代，传统的数据计算已经远远不能满足人类对更高智能水平日益增长的需求。
由于深度学习的空前普及和成功，AI已被确立为人类探索机器智能的前沿领域，并在此基础上取得了一系列突破性研究成果。2016年3月，DeepMind推出的人工智能围棋程序AlphaGo与世界顶级人类围棋大师李世石展开对战，引起了全世界前所未有的关注。这场划时代的人机大战最终以人工智能的压倒性胜利而告终，成为将人工智能浪潮推向一个全新高度的“催化剂”。
作为数字经济时代的新质生产力，算力的赋能作用日渐凸显。千行百业在人工智能技术突破中加快转型升级步伐，带来算力需求的急剧增长，算力已成为科技角逐的主赛场。如何更好满足算力需求，如何降低算力使用成本和使用门槛，如何在根技术上实现自主突破，已经成为当下亟待求解的挑战性课题。
“算力是支撑数字经济发展的关键基础设施，是人工智能时代全球性紧缺战略资源。我国算力基础设施建设已达到世界先进水平，算力总规模居世界第二，但标准化、普惠化的算力服务统一大市场尚未形成。目前，我国存在算力供给紧张同时部分算力未能有效利用的矛盾，算力新质生产力的作用未能充分释放。”中国信息通信研究院院长余晓晖表示，算力互联互通是形成算力服务统一大市场的关键路径，也是人工智能时代做强做优做大数字经济的关键。
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