数据、算力、算法是人工智能发展的三要素，也被誉为数字经济时代发展的三驾马车。这其中，数据是生产资料，海量优质数据是驱动算法持续演进的基础养料；算法是生产关系，是处理数据信息的规则与方式；算力是生产力，体验为数据处理与算法训练的速度与规模。非结构化数据激增及算法模型的日益庞大与复杂带动算力需求飞速增长，算力已成为人工智能产业化进一步发展的关键。
AI算力，顾名思义，就是支撑AI的计算能力。此处的计算不是简单的加减乘除，而是对世界万物的计算，是万物互联、人工智能之下的高度复杂、无所不在的计算。
不同于传统算力，AI算力为了支撑AI模型的开发、训练和推理，对并行处理能力的要求特别高，也因此需要专门的AI芯片和框架。
随着5G、物联网等新兴技术的发展，数据量正在以更加难以计量的速度爆发，据IDC公布的《数据时代2025》显示，从2016年到2025年全球总数据量将会增长10倍，达到163ZB。面对如此庞大的数据量，模型计算将变得更加复杂，对算力的需求也在不断提高。
这一现状，不断驱动着人工智能算力的增加。
据 Open AI的一份报告显示，从 2012到2019年，人工智能训练集增长将近 30万倍，每3.43个月翻一番，比摩尔定律快25000倍。但是，如果没有足够的算力支撑，就会有大把的数据被浪费掉，算法也不能进入到AI产业的生产力阶段。另据华为《智能世界2030》报告显示，预计2030年全球通用算力将增长10倍到3.3ZFLOPS，人工智能算力将增长500倍超过100ZFLOPS。
我们看到，一方面，计算技术与产业正在催生AI计算迅猛发展；但另一方面，人工智能在训练、验证、部署等阶段往往面临应用场景多元化、数据巨量化带来的诸多挑战。这要求算力在支持大规模部署的同时，要满足高并发、高弹性、高精度等不同计算需求，持续为不同的人工智能负载，高效地提供计算力。
因此，为了进行大数据挖掘和人工智能分析，满足应用化需求，算力的提升成为必然。
在算力机遇之下，AI芯片正乘风起航。爱集微发布的《2021中国半导体投资白皮书》分析认为，2021年4大热门赛道之一就包括AI芯片赛道。数据显示，对于 AI 芯片赛道，2017 年至今的整体投资规模呈现持续性增长的态势。2021年截止到11月底，国内AI芯片融资事件超过30起，融资规模超过100亿元。
