2012年，谷歌的一个研究小组公开了一个叫做“谷歌猫”的研究项目。
他们将16000个计算机处理器连接起来，建造了一个超大规模的机器学习神经网络，让它在海量图片中自主学习，最终成功识别出了“猫”。
“谷歌猫”项目，揭示了人工智能时代的临近。这个时代，也火了一家企业——英伟达。
人工智能的发展，简单来说，需要三个元素：
算法、算力和数据。
芯片的性能影响着算力，而英伟达，在AI芯片市场的占有率高达70%以上。
正是这种“天下英雄尽入彀中”的局面，让英伟达的股价一路飙涨。
2012年至今，英伟达的市值上涨500多倍，一度成为全世界第一家市值突破4万亿美元的公司。
7月15日，英伟达公司创始人兼首席执行官黄仁勋到访中国并表示，将开始向中国市场销售H20芯片。
据报道，H20的推理能力仅为H100的20%，是阉割版。
用这样的芯片去发展人工智能，是否意味着“起步即落后”？
“算力焦虑”，再次被推至台前。
算力比算法和数据都重要吗？
这是英伟达的股价走势图。可以看到，在今年1月，英伟达股价大幅下跌。下跌的直接诱因，是DeepSeek的出现。
DeepSeek用更小的算力、更高的效率，带来了更优的表现，一时间，“AI大模型是否不再需要那么多算力”成为焦点话题，这也导致英伟达一天之内股价暴跌近17%，创下了美股的跌幅纪录。
在这其中，很少有人探究一个问题，这种“唯算力论”的认知，是如何形成的？
我们刚才提到，决定人工智能发展的要素有三个，为何算力这么吸引眼球？
谭主拉出了美国媒体关于中美人工智能报道的曲线，从2020年5月（当月，GPT-3推出，通用大模型引发很大讨论）至今，并从中提取出其中对“算力”“算法”“数据”的关注度。
可以看到，在2022年8月前，这三个词的讨论基本处于同一水平线。但在2022年8月后，“算力”直接断层领先，成为关注度最高的词。
那个月，美国政府的一纸禁令，限制英伟达向中国出口高性能芯片。它们可用于加速AI、资料分析和高效能运算作业。
美国政府希望通过控制算力来扼住中国人工智能发展的“咽喉”。
算力焦虑是如何形成的？
谭主发现，这项禁令的背后有一个关键人物——赛义夫·汗。
赛义夫·汗曾任职于白宫国家安全委员会（NSC），负责科技相关事务。