重磅！英伟达/阿里千亿级投入，拉开决定未来的算力之争

近期，两条重磅新闻震动了全球科技圈：

• NVIDIA 投资 OpenAI 1000 亿美元，用于建设大规模 AI 数据中心和 GPU 集群。

• 阿里巴巴宣布投入 3000 亿元人民币，加码自研芯片、超算中心和云计算平台。

这背后透露出的信息非常清晰：AI 的发展，已经不再是单纯的算法比拼，而是进入了 “算力为王” 的时代。GPU 作为核心算力引擎，正在成为资本竞相追逐的战略高地。

一、GPU和CPU为什么不同

GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）最初是为了处理 图像渲染 而设计的芯片。与 CPU（中央处理器）不同，GPU 拥有成千上万个并行处理核心，适合进行矩阵乘法、向量计算等 高度并行化任务。这使得 GPU 在 AI 训练和推理 中成为核心算力引擎。

在深度学习中，模型训练往往需要对海量数据进行矩阵乘积，计算规模可达数百亿甚至数万亿次操作。CPU 在串行任务上强，但 GPU 在大规模并行计算上更具优势。例如，NVIDIA H100 每秒能执行 2000 TFLOPS（万亿次浮点运算）