所谓的第四次工业，它将是一个通过自动化、大数据、物联网、人工智能等先进技术的融合和应用，来实现人类社会迈向数字化及智能化的性变革。
近期，算力成为了继AI大模型、AI芯片之后，资本市场上最炙手可热的赛。一个上市公司的PPT中含“算”量的多少，直接决定了它的股价能冲多高。大量算力相关概念公司持续获得资金的追捧，成为市场上涨幅最大的板块，有的2月不到，股价甚至已经翻了2倍多。
包括中国在内，其实也是在第三次工业中通过模仿和追赶，才最终有了今天很多工业制造领域走在世界前列的成就。
这个科技差距本来就足够巨大，如今随着AI产业大爆发，导致强弱国别之间产生再次无比巨大的智能鸿沟。
这种越来越大的差距，甚至能让很多国家心生绝望，因为这意味着在未来，它们将更难摆脱美帝的控制。
所以很多国际组织、领域专家直接呼吁所有人工智能实验室立即暂停训练比GPT-4更强大的AI系统至少6个月，同时，在应用上给以严格的规范和现在。
二季度之后，chatgpt开始遭到全世界的“”，相关商业应用一度被全世界大范围摁下暂停键。
10月底，美国白宫更是正式发布总行政令，开启AI监管总动员。要求美国商务部、能源部和国土安全部等部门展开行动，保护美国人免受人工智能（AI）系统的潜在风险。
不仅严格限制使用chatgpt工具，还要求开发高级AI系统的公司必须要接受美国的监管，甚至美国还要与全世界20多个主要国家“进行磋商”，以确保美国在AI方面的领导地位。
尽管这样做目的不是为了限制AI，只是为了提防AI过快发展带来的安全风险，但这确实在现阶段延缓了AI技术的迭代和商业化速度。
对于那些原本在AI大模型和AI芯片领域落后的国家来说，西方对AI大模型的严控监管，反而对它们形成了一个非常宝贵的时间窗口。
今年以来，我国在推动AI产业发展方面，完全就是上下一心，政策、资本、技术全面火力全开。各种领域的大模型、AI芯片、以及算力项目的投资如同井喷一样根本无法遏制。
在其中，得以于我国互联网和4G通信很早就全面普及，并由此沉淀了海量的数据资源，同时，得益于14亿中国人庞大基数长久以来所积累下来的各领域数据，可以说在这方面我们是有不小优势的。
但对于算法和算力，代表是AI大模型、软件和芯片制造，我们虽然确实比老美弱，所以一直被卡着脖子。
虽然这十几年，尤其是2018年以来，国内已经在政策和资本支持下全力攻坚了，不过这个由各种最先进技术铸成超高壁垒的领域，并不是有意志和资金就能突破得了的，它需要宝贵的时间。
要知道，AI的进化迭代是指数增长的，在美国方面已经显著领先的背景下，这些关键的领域被更严限制，那么我们想要追上的难度，就要难以想象了。
算力可分位通用算力（CPU服务器为核心）、智能算力（GPU服务器为关键）和超级计算三大类。在AI智能化没有大面积普及之前，运用普通算力就足够了。
据英伟达数据统计，在没有大模型之前，算力需求大致是每两年提升8倍，但用了大模型之后，算力需求大致每两年要提升275倍！
清华大学工程系主任汪玉曾做个测算，如果以大语言模型作为算力底座，同时处理我国14亿人的推理请求，那么所需的算力要比现在的我国算力中心总算力要高出3个数量级。
我们还要在美国更大范围对先进芯片出口采取更大范围限制的时间窗口之前，（比如要求英伟达和台积电的芯片对华出口时间豁免期）。“抢到”更多的先进AI芯片，搭建起更多的算力项目。
虽然国外在chatgpt限制使用，但事实上，无论国家，还是企业，对AI技术的追求根本不可能被遏制。
从《数字中国建设整体布局规划》，到“东数西算”大工程，再到全国各地密集出台的加快人工智能产业发展的行动规划，目标明确，涉及全面，指引具体，政策几乎没有断过。
强力政策催化之下，大量巨头携带资金和技术蜂拥进入AI产业链各个环节，给资本市场不断带来巨大轰动。很多大厂，都陆续发布了自己的大模型、AI应用，或者算力项目。
国外的一家创业公司，仅仅是通过使用英伟达的H100GPU作为抵押品，就获得了23亿美元的抵押融资。
高新发展，因为收购了与华为有算力服务器合作的华鲲振宇股份，股价从15元飞速涨至65元附近，前后仅1个月时间。
今年9月20日，在华为全联接大会2023上，华为提出全面智能化（All Intelligence）战略，加速千行万业的智能化转型。
前两次先后提出了All IP战略、All Cloud战略，都显著对应了不同阶段的全球科技发展浪潮特征。
这一次华为的“All Intelligence”，要加速千行万业的智能化转型，让所有对象可联接，所有应用可模型，所有决策可计算。
11月7日，OpenAI在首届开发者大会上透露，目前全球已有200万的AI开发者，在500强中有92%用了GPT改善工作流，周活有将近1亿用户。
