本文系统阐释人工智能如何扩展计算力，核心在于算法效率、系统并行与硬件加速的协同闭环：通过稀疏化、量化、蒸馏与高效架构减少必算量；以数据并行、模型并行、流水线并行与高效通信提升吞吐并控制延迟；依靠GPU、TPU、NPU等异构硬件与更快内存带宽提高能效与密度；在推理侧以批处理、缓存与轻量路由优化成本与服务质量；最终在云与边缘的资源编排与合规治理下实现弹性扩容与可持续部署。文章结合定性对比表与行业来源，提出面向未来的算力自治与存算协同趋势，帮助企业以更低成本、更高可靠性规模化落地AI。

人工智能算力的增长来自硬件迭代、系统架构协同与算法效率提升的三重驱动：短期依托高带宽加速器与分布式训练提升有效算力，中期通过先进封装与高速互联突破通信瓶颈，长期以混合精度、稀疏化与云边协同实现性能/成本/能耗的综合优化。公有云、私有与边缘的多元供给加速规模化普及，AIOps与绿色运维保障可持续性。整体趋势显示算力增长从“峰值追求”转向“效率优先”，在合规与能耗约束下持续扩展。

本文给出大模型算力的可复用口径：训练总FLOPs≈6×参数量N×训练token数D；推理单token≈2×N外加随上下文L增长的注意力项。所需GPU数≈总FLOPs÷(单卡有效TFLOPS×期限)，有效TFLOPS=峰值×利用率。显存预算=权重+优化器/梯度（训练）或权重+KV缓存（推理），结合并行与量化、KV管理、通信优化，完成期限-成本-SLA的综合规划。

文章系统给出了大模型算力的可操作估算法：训练总算力以F_train≈6×参数量×训练Token数为下界，推理算力以F_infer≈2×参数量×生成Token数近似；结合“有效算力=峰值×利用率”反推GPU数量与工期，并以“参数+优化器+梯度+激活”进行显存预算。通过DP/TP/PP与ZeRO/FSDP等并行与显存优化策略，在带宽与拓扑约束下实现可交付方案。文中以7B与70B为例给出FLOPs、工期与硬件配置的量化对比，强调通信与I/O对利用率的决定性影响，并从TCO、能耗与合规角度比较国内外硬件生态。未来算力评估的关键在于以小规模实测校准利用率模型，叠加FP8/INT8、稀疏与RAG等技术提升系统级效率。