中国最新公布的人工智能算力数字，迅速在科技圈掀起讨论。官方数据显示，全国人工智能算力已达到1882 exaFLOPS，这一规模远远高于外界过去从公开超级电脑榜单所看到的水平，也让部分专家据此推测，中国可能还存在大量未在国际基准中公开呈现的“隐藏算力”。
这项数据由中国工业和信息化部于21日发布。按官方说法，1882 exaFLOPS代表中国目前可进行极大规模的人工智能运算，若以公开常见的超级电脑排名作参照，这一数字之高，明显超出许多外界原先认知。
引发关注的关键，在于中国目前在“TOP500计划”公开榜单中的表现，与这次官方公布的人工智能算力之间，出现巨大落差。根据报道，这次公布的数字比中国在该榜单中体现出的算力高出超过6000倍，因此有分析认为，公开资料与实际部署之间，或许存在庞大的“暗池”空间，也就是未被国际榜单完整反映的算力储备。
不过，业内也提醒，这两组数据本身并不能直接画上等号。原因在于，中国这次公布的属于人工智能算力，所使用的是更适合AI任务的计算格式；而“TOP500计划”长期采用的，则是更严格的通用超级电脑衡量标准。换句话说，看起来落差极大，不代表双方一定处于同一把尺之下比较。
即便如此，若按相关分析把1882 exaFLOPS换算为“TOP500计划”常用标准，中国这次公布的能力大约仍可落在120至230 exaFLOPS之间，依然远高于目前公开榜单所能看到的中国系统表现，也因此让外界更加关注其真实部署规模。
从官方表述来看，中国正加快打造全国性、多层级的算力网络。中国工信部副部长张云明表示，当局正建设一个覆盖国家级、地方级以及边缘计算中心的运算网格，作为人工智能产业发展的基础骨干。目标之一，是让中小企业也能以更广泛、较低门槛的方式使用算力资源，同时推动电力系统与数据中心之间更高效协同。
相比之下，美国虽然长期主导“TOP500计划”所代表的国际超级电脑话语权，但并未公布统一的国家级人工智能算力数字。原因之一，是美国大部分相关基础设施掌握在私人企业手中，衡量方式也不尽相同。根据斯坦福大学人本人工智能研究中心及其他政策分析估算，美国目前掌握全球约50%至75%的算力，并拥有全球规模最大的人工智能导向数据中心集群。
在公开超级电脑排名方面，美国目前仍由位于劳伦斯利佛摩国家实验室的“酋长岩”超级电脑居首，性能约为1.8 exaFLOPS。至于中国，在去年11月公布的“TOP500计划”名单中，已知最快系统仍低于0.1 exaFLOPS。也正因为公开榜单与官方数字之间差距明显，才让这次中国公布的数据显得格外敏感。
“TOP500计划”共同创办人、2023年图灵奖得主唐加拉也指出，中国实际上很可能拥有更多全球顶级超级电脑，只是自2020年后，在地缘政治紧张升高及美国出口管制收紧背景下，中国已不再像过去那样积极提交国内超级电脑的详细资料与数据。
从发展趋势来看，中国人工智能算力的扩张速度，也明显快于一般通用运算能力。国际资料公司与浪潮集团去年发布的报告预测，2023年至2028年间，中国人工智能算力年增长率将达到46%，超过普通运算能力增速两倍以上。这意味着，中国未来算力布局重心，正越来越明显地向人工智能应用倾斜，而不只是传统超级计算领域。
与此同时，斯坦福研究所上周公布的另一份报告也指出，中美领先人工智能模型之间的性能差距，整体上已大致缩小，中国系统如今已能与美国主要对手展开更直接竞争。对外界而言，这不只是一个技术指标变化，更代表人工智能竞争正从模型能力、芯片供应，延伸到背后的算力基础设施较量。
这场讨论的真正焦点，未必只是中国到底有没有“隐藏算力”，而是各国未来如何定义、统计与比较人工智能时代的真实计算实力。当AI训练、推理和产业落地越来越依赖专门化算力后，传统超级电脑榜单是否仍足以完整反映一个国家的技术底盘，也正受到越来越多质疑。
