杨德龙：算力算法是AI时代的“水电煤” 投资机会凸显
杨德龙系前海开源基金首席经济学家、中国首席经济学家论坛理事

从去年年初开始，我梳理出的六大赛道——芯片半导体、算力算法、人形机器人、商业航天、固态电池、生物医药，已经按AI受益顺序先后得到验证。今天详细拆解第二大赛道：算力算法。

算力是什么？算力就是AI时代的水电煤。不管上面跑的是哪个大模型、哪个应用，底层都需要算力支撑。AI的背后是算力，算力的背后是电力。传统时代开工厂需要通水通电烧煤，在AI科技时代，算力被称为刚需中的刚需，没有算力什么都做不了。AI软件的运行、所有大模型的训练和推理，一刻都离不开算力，这决定了它在AI产业链中的独特位置。

之前讲过一条产业规律：任何一轮技术大爆发，基础设施层往往最先发展起来。AI时代的基础设施就是算力。把算力基础设施拆开来看，包括几个层面：最底层是芯片，包括CPU、GPU、ASIC、FPGA等各种计算芯片；往上是服务器；再往上是数据中心；还有网络互联，如光模块交换机；最后是调度平台和算法框架。这个产业链有两个特点：一是技术壁垒高，二是需求稳定性强。数据中心一旦建起来，运营周期很长，不像有些行业需求忽高忽低。

从地域分布来看，我国正在大力推动东数西算。西部有能源优势，光伏发电甚至可以降到一毛三一度；东部有巨大的需求优势。通过算力网络将它们连接起来，这就是东数西算工程，意义非常重大。通过算力出口，甚至可以间接实现电力出口。我国一年可以发九万亿度电，很多时候电力是过剩的。传统电力出口需要建设特高压输电线路，成本高且面临境外建设的问题。有了算力之后，可以通过算力出口间接实现电力出口。比如硅谷的研究员需要计算复杂数据，可以通过太平洋海底光纤将数据发到中国的大模型来计算，使用中国西部如贵州、内蒙古、青海等地的大数据中心，用当地只有一毛三一度的电算好之后，再将结果返回给硅谷研究员，研究员按使用多少算力和token来付费。这相当于发挥了我国电力充足的优势，也是过去十年新能源战略取得的巨大成功，成为我国在AI时代非常有竞争力的方面。
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