算力已经不再是简单的商业、技术问题，它越来越被产业政策、国际竞争等因素影响
全球算力资源正在换挡，中国算力产业也走到了十字路口。
宏观意义上的算力产业包括云计算厂商、设备服务商、芯片供应商等一系列企业。目前，全球智能算力（GPU等芯片算力）增速远超通用算力（CPU芯片算力）。整个产业链为之而动。
这个关键时刻，中国算力资源正变得更分散。数据中心投资越来越热，但公有云市场增速有限。国际市场调研机构IDC和Gartner数据显示，中国公有云市场增速跌到5年来最低点。相反，数据中心投资增速达到了5年来最高点。
AI算力采购成本更高、研发投入更大。理论上，算力集中在云厂商手中最经济。因为公有云容易利用规模效应摊薄成本。但理论和现实有落差。公有云被认为短期增长空间有限。本地部署的云（混合云、私有云、专属云）是未来1年-3年的主引擎。
智能算力催生了大模型。大模型变革中，美国云厂商吃到了第一波增长红利，中国云厂商却暂时没吃到明显的增长红利。
大模型需要先进AI芯片。但美国商务部工业安全局2023年10月向中国断供了高性能AI芯片。国产替代越来越迫切。芯片被认为是产业突围的重中之重。华为有昇腾AI芯片，是解决卡脖子问题的备选方案。但昇腾目前的技术水平，只能解决“能用”的问题，尚未解决好用、低成本的问题。
算力被当作国家竞争的关键因素。中国政策部门越来越希望在算力市场贯彻产业政策，提升中国算力产业的竞争力。英伟达创始人黄仁勋称，“算力即权力”，他主张每个国家都要建立自己的主权AI基础设施。但美国商务部长雷蒙多今年1月公开演讲称，美国正在全力阻止中国获得用来训练大模型的算力。
中国算力产业一系列关键问题正在浮现，它们包括但不仅限于：
其一，算力资源为何更分散了？
其二，公有云渗透慢给中国新算力周期布局带来哪些掣肘？
其三，AI算力所服务的大模型产业红利何时到来？
其四，算力领域的国产替代会到哪一步，对算力新周期布局有何影响？
其五，中国算力产业政策会往何处走？
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