AI算力作为人工智能的核心要素，对于推动AI技术的发展具有重要意义。了解AI算力的概念、作用和发展趋势，有助于我们更好地把握AI技术的发展方向，为我国AI产业的繁荣做出贡献。

随着“东数西算”工程全面启动，中国正式进入算力网络时代。对于AI企业而言，这不仅是政策红利，更是重构成本结构、提升竞争力的战略机遇。

“算力不够，人肉来凑”——这曾是某AI初创团队的真实写照。当同行因算力不足陷入研发停滞时，这些企业通过创新模式突围，为行业提供了新思路。

当ChatGPT引发全球AI竞赛，算力短缺已成为中国AI企业的“阿喀琉斯之踵”。但危机中往往孕育转机——一批通过算力优化实现弯道超车的企业，正重新定义行业规则。

在AI大模型、元宇宙、工业互联网等技术浪潮的推动下，"算力"正从技术后台走向企业核心战略资源。据《中国算力发展指数白皮书（2024）》显示，我国算力规模已突破300 EFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算），但企业端"算力缺口"与"算力闲置"并存的现象却愈发明显——这为算力租赁模式的爆发提供了土壤。当"买算力"还是"租算力"成为企业CIO的必答题，算力租赁能否从新兴模式升级为企业IT基础设施的"标配服务"？

当你需要租用算力跑AI模型、做大数据分析，或是搭云端服务器时，面对市场上五花八门的算力租赁产品，“选哪个更划算”往往让人头大——参数表里“显存80GB”“算力100TFLOPS”“带宽100Gbps”……这些数字到底代表什么？为什么有的套餐便宜但不好用？其实，算力租赁的核心参数就5个：​​显存、带宽、算力、延迟、价格​​。搞懂它们的意义和关联，就能避开“参数陷阱”，选出最适合自己的方案。