纵观AI发展，算法的技术突破拉动了算力的需求
　　2015-2016年左右开启了大模型时代，整体的训练计算量较之前的时期大2到3个数量级。从2022年底，随着ChatGPT成功带来大规模参数通用大模型相继发布。这些大模型的训练需要千亿、甚至万亿级参数，以及上千GB的高质量数据，大模型的训练迭代将极大地拉动了智能算力的需求。
　　2012-2023年算力需求翻了数十万倍，AI算力需求远超摩尔定律，大模型对算力的需求每年持续增长，未来10年AI算力需求将再增长500倍。
　　无论是训练还是推理，大模型的爆发引发全球算力需求的指数级增长
　　技术层面上，基础模型通过迁移学习（Transfer Learning）和规模（scale）得以实现；Transformer的应用标志着基础模型时代的开始（基础模型的庞大规模和应用范围突飞猛进），模型参数量指数级增长，带动算力超过摩尔定律。
　　 Sora等视频生成类模型相较于大语言模型消耗的算力提升20倍。随着海量数据的积累，大模型需要处理的数据量也在不断增长，进一步加剧了对算力的需求。