​​人工智能并不属于算力，但人工智能的发展离不开强大的算力支撑，算力是人工智能运行的关键基础要素。​​

算力，简单来说，是计算系统（如电脑、服务器、数据中心等）处理信息和执行计算的能力。根据使用设备和提供算力强度的不同，算力可分为基础算力、智能算力和超算算力三大类。基础算力由基于CPU芯片的服务器提供，主要用于基础通用计算；超算算力由超级计算机等高性能计算集群提供，用于尖端科学领域的计算；而智能算力则基于GPU、FPGA、ASIC等AI芯片的加速计算平台提供，主要用于人工智能的训练和推理计算。

人工智能是指计算机系统能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，例如学习、推理、解决问题等。其包含众多领域和技术，如机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等。以图像识别为例，要让计算机识别出图片中的各种物体，需要构建相应的图像识别模型，这模型背后涉及到大量复杂的算法。这些算法要想精准地识别物体，就需要对大量的图像数据进行学习。而要让计算机在短时间内对海量数据进行学习和分析，从而训练出高效准确的模型，就必须依靠强大的算力来支撑。智能算力的存在，使得原本可能需要数年甚至数十年时间完成的计算任务，在较短时间内就能完成，极大提高了人工智能系统的训练和推理效率。

从产业链角度看，人工智能的发展涉及算力基础硬件设施与软件、AI服务器、光模块等上游环节，以及IDC服务、云计算服务等中游环节，还有互联网、金融、智能驾驶等下游应用领域。在上中下游的协同运作中，算力始终贯穿其中。没有足够的算力，就难以训练出高性能的AI模型，进而无法推动下游应用的广泛落地，所以说算力是人工智能发展的重要基石。

从发展趋势看，随着生成式AI和大模型技术的不断突破，智能算力的需求呈现出爆发式增长。预计未来几年，中国智能算力规模仍将保持高速增长态势。新的技术不断涌现，如AI算力产业链中的液冷服务器，凭借其高效散热能力，能有效解决AI服务器高耗能问题，进一步推动算力提升，以满足人工智能持续发展的需求。

人工智能和算力是紧密相连又相互区别的。算力为人工智能提供必要支撑，人工智能借助算力实现高效运行和不断进步，但人工智能所涵盖的知识和领域远不仅限于算力。