2012年，穀歌的一個研究小組公開了一個叫做“穀歌貓”的研究項目。

他們將16000個計算機處理器連接起來，建造了一個超大規模的機器學習神經網絡，讓它在海量圖片中自主學習，最終成功識別出了“貓”。

“穀歌貓”項目，揭示了人工智能時代的臨近。這個時代，也火了一家企業——英偉達。

人工智能的發展，簡單來說，需要三個元素：

算法、算力和數據。

芯片的性能影響著算力，而英偉達，在AI芯片市場的占有率高達70%以上。

正是這種“天下英雄盡入彀中”的局麵，讓英偉達的股價一路飆漲。

2012年至今，英偉達的市值上漲500多倍，一度成為全世界第一家市值突破4萬億美元的公司。

7月15日，英偉達公司創始人兼首席執行官黃仁勳到訪中國並表示，將開始向中國市場銷售H20芯片。

據報道，H20的推理能力僅為H100的20%，是閹割版。

用這樣的芯片去發展人工智能，是否意味著“起步即落後”？

“算力焦慮”，再次被推至台前。

算力比算法和數據都重要嗎？

這是英偉達的股價走勢圖。可以看到，在今年1月，英偉達股價大幅下跌。下跌的直接誘因，是DeepSeek的出現。

DeepSeek用更小的算力、更高的效率，帶來了更優的表現，一時間，“AI大模型是否不再需要那麼多算力”成為焦點話題，這也導致英偉達一天之內股價暴跌近17%，創下了美股的跌幅紀錄。

在這其中，很少有人探究一個問題，這種“唯算力論”的認知，是如何形成的？

我們剛才提到，決定人工智能發展的要素有三個，為何算力這麼吸引眼球？

譚主拉出了美國媒體關於中美人工智能報道的曲線，從2020年5月（當月，GPT-3推出，通用大模型引發很大討論）至今，並從中提取出其中對“算力”“算法”“數據”的關注度。

可以看到，在2022年8月前，這三個詞的討論基本處於同一水平線。但在2022年8月後，“算力”直接斷層領先，成為關注度最高的詞。

那個月，美國政府的一紙禁令，限製英偉達向中國出口高性能芯片。它們可用於加速AI、資料分析和高效能運算作業。

美國政府希望通過控製算力來扼住中國人工智能發展的“咽喉”。

算力焦慮是如何形成的？

譚主發現，這項禁令的背後有一個關鍵人物——賽義夫·汗。

賽義夫·汗曾任職於白宮國家安全委員會（NSC），負責科技相關事務。