‌算力和人工智能属于紧密关联但不同的技术领域‌。‌算力是支撑人工智能发展的底层基础资源‌，而‌人工智能是依赖算力实现智能化的上层应用‌。两者共同推动技术进步，但分属产业链的不同环节。

1. ‌算力的核心作用‌
   算力指计算机处理数据的能力，通常以浮点运算次数（FLOPS）衡量。高性能计算设备（如GPU、TPU）通过并行计算加速模型训练，使复杂算法落地成为可能。例如，训练大语言模型需数千张显卡协同运算，凸显‌算力在AI发展中的“燃料”属性‌。

2. ‌人工智能的技术特征‌
   人工智能聚焦模拟人类认知功能，包括机器学习、自然语言处理等技术方向。其进步依赖三大要素：‌算法创新、数据积累和算力支撑‌。深度学习等算法对算力的需求呈指数级增长，形成双向促进关系。

3. ‌产业分工的差异‌
   算力属于基础设施层，涵盖芯片、服务器、云计算等领域；人工智能则偏向应用层，如智能驾驶、AI绘画等场景。‌云计算厂商提供算力服务‌，AI企业通过调用算力开发产品，体现产业链上下游协作。

4. ‌未来协同趋势‌
   随着AI模型参数规模突破万亿级，‌专用算力芯片（如AI加速卡）‌成为竞争焦点。边缘计算等新技术正推动算力向终端渗透，进一步拓展AI应用边界。

当前技术演进中，算力与人工智能已形成“硬件支撑+软件迭代”的共生关系。企业需同步关注计算效率提升与算法优化，才能在新一轮科技竞争中占据优势。