AI 算力指人工智能进行运算、训练模型、生成内容的计算处理能力，是支撑大模型 AI 运行的底层硬件能力，决定 AI 处理任务的快慢与规模。
算力简单理解就是 AI 的干活速度。人类靠大脑思考，AI 依靠芯片做海量数学计算。无论是聊天问答，图片生成，视频制作，还是模型学习海量数据，全部都要消耗 AI 算力。算力越高，AI 处理复杂任务速度越快，可以同时承载的任务也就越多。
AI 算力主要由显卡芯片提供，常用的 AI 芯片专门针对人工智能运算做优化。普通电脑芯片更适合日常办公，处理 AI 任务效率偏低，很难承载大模型运行。
算力分为两大使用场景，模型训练和推理。训练算力用于喂给 AI 海量文本图片数据，让 AI 学习知识，搭建完整大模型，需要消耗巨大算力资源。推理算力就是我们日常使用 AI 工具时的算力，用户输入指令，AI 给出回答、生成图片，这个实时响应过程，消耗的就是推理算力。
很多人分不清算力和存储。存储用来存放数据和模型文件，算力负责做计算处理。存储好比仓库，算力相当于加工厂，仓库存原料，加工厂负责加工产出结果，二者缺一不可。
生活里可以直观感受到算力带来的差异。算力不足时，AI 回复卡顿，生成图片慢，甚至出现任务失败。充足的 AI 算力，可以实现快速对话，高清图像生成，批量处理任务。
行业当中经常提到算力紧缺，代表可用的 AI 计算硬件资源不足，会直接影响 AI 产品的使用体验。个人普通用户一般不需要拥有本地高算力硬件，大多通过网络调用云端共享 AI 算力来使用各类 AI 软件。
看懂 AI 算力，就可以分辨 AI 产品体验差异的底层原因。不是软件算法越聪明就一定好用，足够的 AI 算力，才是人工智能能够稳定高效工作的基础保障。