算力类型与分工 - 通用算力（通算）适合处理日常任务如办公和上网等基础计算需求 [4] - 科学算力（科算）专攻高精度科研问题如气候变化模拟和基因序列分析 [5] - 智能算力（智算）用于训练和运行AI模型如人脸识别和语音处理 [6] - AI专用算力（AI计算）深度定制用于神经网络训练等AI核心任务 [7] 算力技术挑战与创新 - 摩尔定律因晶体管尺寸缩小导致电子不稳定和散热问题而逐渐失效 [10][11] - 芯片制程从3纳米向1.4纳米演进并通过3D IC技术提升集成度 [13] - 专用芯片设计针对特定任务优化算力效率以突破物理限制 [14] 算力产业生态系统 - 硬件层包括CPU/GPU芯片（如海光x86、飞腾龙芯国产CPU）和存储设备（如紫光长江存储） [16][17] - 网络设备商（如华为新华三）提供路由器和交换机等数据传输基础设施 [17] - 基础软件包含操作系统（Linux/澎湃OS）、数据库和中间件以支撑硬件与应用协同 [19] - 应用软件涵盖AI开发平台（Boostkit/MindX）和行业系统（金融/医疗/交通）实现场景落地 [20] 算力市场规模与增长 - 全球计算市场总规模预计2029年达2000亿美元其中AI计算占900亿美元（年增10%）通用计算占1300亿美元（年增6%） [22] - 中国市场2029年通用计算规模预计417亿美元（占全球32%）AI计算达238亿美元（占全球26%） [23] - 2025年中国算力规模达369.5 EFLOPS（同比增26%）相当于每秒完成369.5亿亿次运算 [24] 中国算力发展地位 - 中国算力需求受大模型和多模态AI驱动快速增长 [24] - 全产业链从硬件制造到软件生态逐步提升全球竞争力 [26]