文章核心观点 - 算力已超越工具属性，成为塑造人工智能形态与边界的“计算时空”，其维度、密度和结构决定了智能可能性的边界 [1] - 人工智能的发展是算力与算法协同进化、并最终驱动整个智能技术生态系统形成的过程 [7][17] 算力作为智能形态的“可能性空间” - 智能的涌现可视为在高维参数空间内的复杂寻优活动，算力的边界定义了AI认知世界的能力半径 [2] - 模型参数规模从百万级走向千万级是智能复杂度的阶跃式提升，而万亿参数规模的模型能建立更复杂的知识连接，实现从“记忆存储”到“理解关联”的转变 [2][11] - 多模态智能融合需要在统一高维空间中表征视觉、语言、听觉等信息，这依赖大量并行计算和内存资源来建立跨模态语义联系 [4][13] 算力驱动AI学习范式的“形态跃迁” - 算力供给的质变推动了学习范式从监督学习、自监督学习到生成式学习的演进 [4] - 自监督学习的兴起建立在算力极大丰富的基础上，使系统能在海量未标注数据中自主发现规律，形成自己的认知框架 [4] - 生成式AI（如扩散模型、生成对抗网络）通过对高维数据分布建模来实现内容创造，其反复迭代的生成与判别过程需要大量计算 [4] - 多模态融合与具身智能的发展依赖算力构建的虚拟环境，为智能体提供通过反复试错来理解物理规律的安全实验场 [5][14] 算力与算法形成的“协同进化” - 智能发展史是算法与算力相互适应、共同进化的进程 [7] - 算力架构创新影响算法设计：GPU的并行计算能力推动了Transformer架构取代循环神经网络；内存带宽瓶颈催生了混合专家模型以降低计算负载 [7] - 算法需求推动算力架构创新：神经网络推理需求催生AI加速芯片；大模型训练推动高带宽存储器发展；边缘计算追求能效比促使轻量化模型架构出现 [7] - 协同进化结果是整个技术栈的深度优化，从芯片设计到系统调度共同构建起高效的智能计算生态系统 [7] 面向未来的“生态化演进” - 智能技术与算力资源深度耦合，正形成一个多层次、相互影响的智能生态系统 [8][17] - 生态系统涵盖基础层（如量子计算、光计算）、系统层（如异构计算、边缘计算）、算法层（如模型压缩、知识蒸馏）和应用层（各行业业务融合） [8] - 未来竞争将是整个生态系统的竞争，拥有完整技术栈并能实现端到端优化的企业或国家将占据更有利位置 [8] - 算力角色从工具演变为环境，标志着对智能本质认知的深化，理解其计算逻辑是把握人机关系未来的关键 [8][17]