有同感的吗？最近AI圈的热闹里透着一丝耐人寻味的分裂感。那边苹果AI团队人才流失的消息，让人感慨巨头也有烦恼。另一边，国内硬核创新——从具身智能到行业模型，正一个接一个落地开花。这种“冰与火”并存的状态，或许正是当下产业最真实的写照：应用层已百花齐放，而根基处，还是需要继续筑牢。 这一切的底层，都绕不开两个字：算力。如今动辄万亿参数的大模型，让算力饥渴成为常态。问题已不只是有多少算力，更是怎么用好算力。过去那种自建集群、自成孤岛的模式，就像各自打井，成本高、效率低，资源还难以流动。 未来的出路，必然是一张智能、可调度的“算力网”。关键不在于某个单一芯片的峰值性能，而在于有没有能力把遍布东西南北的算力节点连接起来，让资源像电一样流动起来，随时调用，全网共享。 有意思的是，近来业内隐约有风声传来，说是国家层面在算力布局上，可能即将落下一颗关键棋子。虽未官宣，但已让不少同行侧目。 一旦这张网运转起来，中小企业调用千里之外的算力，可能就像今天接入云计算一样简单。一来，东部研发任务可以自动调度到西部绿色数据中心执行，算力资源真正实现全国一盘棋的优化配置。二来，当算力获取的门槛降下来、流动的效率提上去，AI创新的浪潮，才算是真正铺好了底层的水电煤。 静观其变，或许很快我们就能看到实质性进展。 AI 算力