​​算力作为人工智能三大核心要素之一，是支撑AI模型训练与推理的“动力引擎”，其核心价值在于通过高效计算释放数据潜力、加速算法迭代，并直接决定AI技术的落地速度与规模。​​当前，全球算力规模已进入每秒百亿亿次浮点运算（EFLOPS）时代，中国“东数西算”工程更推动算力资源全国协同调度，成为新质生产力的关键驱动力。

算力的核心作用首先体现在​​突破技术瓶颈​​。大模型训练需消耗千万亿次计算量，例如千亿参数模型的训练需数万张GPU卡连续运行数周，而先进算力基础设施可将训练周期压缩至天级。算力是​​解锁数据价值的钥匙​​。高质量数据集需匹配强大算力才能实现高效特征提取，例如20亿参数模型在优质数据加持下性能可超越百亿参数模型。算力网络调度能力直接影响资源利用率，如克拉玛依数据中心通过自然冷却技术年省电2.3亿度，证明绿色算力与效率可协同发展。

从产业层面看，算力渗透率与经济增长呈强关联。每1元算力投入带动3-4元GDP增长，尤其在智能制造、智慧农业等领域，算力支撑的AI应用已实现20%以上的效能提升。国产算力生态的崛起更降低技术依赖，例如一体化伺服关节模组通过自研算法将成本降至进口产品的1/3，加速人形机器人产业化。

未来，智能算力需求将以年复合52.3%的速度增长，2026年全球规模将突破每秒十万亿亿次（ZFLOPS）。建议企业关注三大趋势：异构计算架构优化、算力与绿电融合、边缘算力部署，以应对AI规模化落地的挑战。