算力指的是计算能力（Computing Power）。可以简单粗暴地理解为 GPU 就是算力，电脑里的显卡就是 GPU，哪怕购买云服务，也是服务商买显卡“租”给用户用。一张显卡除了 GPU 外，还有一个重要参数是显存，显存用来存储显卡芯片处理过或者即将提取的渲染数据，如同计算机的内存一样，是存储要处理的图形信息的部件。
GPU 的诞生源自对 CPU 的减负，使显卡减少了对 CPU 的依赖，并进行部分原本 CPU 的工作，尤其是在 3D 图形处理时，GPU 所采用的核心技术有硬件 T&L（几何转换和光照处理）、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素 256 位渲染引擎等，而硬件 T&L 技术可以说是 GPU 的标志。GPU 的生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。
算力对于 AI 的价值更加直接，NVIDIA 的股价可能就是最直接的例子。算力的提升目前还在性能上（而不是硅片栅-漏极间隔的物理尺寸上）继续延续着摩尔定律，但量子隧穿效应-普朗克长度的理论限制是 AGI 也无法突破的，因此需要除了工艺尺寸缩小的其他方案。从分析上能看到的几条路可能会有：
算力的字面意思就是计算能力（Computing Power），是随着区块链，AI等概念被反复提及，其实没什么特别的，可以直接转化成GPU就是算力，电脑里的显卡就是GPU，那么算力=显卡可以这样粗暴的理解。哪怕你购买云服务，也是服务商买显卡“租”给你用的意思。而一张显卡除了GPU外，还有一个很重要的参数是显存。GPU：图形处理器（Graphics Processing Unit）又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。CPU：中央处理器（Central Processing Unit）作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。显存：也被叫做帧缓存，它的作用是用来存储显卡芯片处理过或者即将提取的渲染数据。如同计算机的内存一样，显存是用来存储要处理的图形信息的部件。
GPU的诞生源自对CPU的减负，使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CPU的工作，尤其是在3D图形处理时GPU所采用的核心技术有硬件T&L（几何转换和光照处理）、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等，而硬件T&L技术可以说是GPU的标志。GPU的生产商主要有NVIDIA和ATI。
算力：3D堆叠、石墨烯、量子计算、高温超导。算力对于AI的价值更加直接，NVIDIA的股价可能就是最直接的例子。算力的提升目前还在性能上（而不是硅片栅-漏极间隔的物理尺寸上）继续延续着摩尔定律；但量子隧穿效应-普朗克长度的理论限制是AGI也无法突破的，因此，一定要有除了工艺尺寸缩小的其他方案。我并不是专业人员，没法给出比较靠谱的判断，从分析上能看到的几条路可能会有继续在硅基上发展：3D堆叠形态等（需要更好散热）材料创新：硅基掺杂、石墨烯片等如果再跳脱一些到计算原理的层次，就是量子计算。量子计算目前距离商用可能比可控核聚变还更远，目前的应用方向主要还在量子加密传输上，在“计算”上需要突破的理论和技术都还有不少。除了计算速度之外，另一个阻碍算力进展的是传输速度：可以想见高速网络会进一步进化、片间链接、片上内存等技术都会有明显的进展。最后，是能耗和散热问题。这里的明珠是高温超导技术。去年已经有好几篇半造假的“高温超导突破”，今年加上了AI或许就会有真的突破。广义机器人。