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云计算听起来高深莫测，其实就是个“数字大超市”，里面啥都有，就看你想买什么“服务”。为了帮你彻底搞懂IaaS、PaaS和SaaS这三个最核心的模式，我们打个超形象的比方——租房子。

上一篇我们讲了，云计算就是把算力变成了像水电一样的公共服务——不用自己建机房买芯片，按需租赁、开箱即用的共享智能产业园。很多朋友看完就问：那现在天天提的「算网」又是什么？算力就是算力，网络就是网络，为什么非要把它们绑在一起？这篇文章承接云计算的基础认知，讲清算网的核心定义、算力与网络的共生关系，以及AI时代「算力在哪里，网络就到哪里」的底层逻辑，看完就能懂算网的产业价值。

如果企业不想花几百万买芯片、搭机房、雇人维护，有没有更省事、更省钱的办法，直接用上高性能算力？答案就是——云计算。

前面我们已经讲解了CPU、GPU、AI芯片的区别，看懂了算力、显存、带宽三大核心参数，也认识了英伟达与国内主流AI芯片。很多朋友最后会问：我到底该选哪款芯片？本文章就是整个系列的落地选型指南，不讲参数、不堆术语，直接按场景给答案，零基础也能一次选对。

随着国内AI产业的快速爆发，国产AI算力芯片已经完成了从 “可用” 到 “好用” 的跨越，形成了覆盖大模型训练、高并发推理、边缘端部署全场景的产品矩阵，不仅打破了海外厂商的技术垄断，更凭借高适配性、高性价比、全栈国产化的优势。

选算力、看芯片参数表的时候，总会被TFLOPS、GB、TB/s 这些陌生参数绕晕，完全搞不懂这些数字代表什么、对跑AI模型有啥影响。这篇文章不用任何复杂公式、不堆砌冗余参数，沿用大家熟悉的「智能加工厂」生活化类比，把AI芯片最核心的3个参数讲得明明白白。看完你就能轻松看懂芯片参数表，再也不会被专业术语难住。

当前 AI 算力圈最主流的英伟达 H100 与 H200，到底有什么核心区别？跑模型、做商用该选哪一款？

如果说CPU是算力体系里的全能总经理，什么事都能管、什么活都能沾一点；GPU是通用型流水线铁军，既能做游戏渲染、视频剪辑，也能做AI批量计算，适配多品类批量活；AI芯片，就是专为AI计算这件事，从头到尾量身打造的「全自动化专属智能工厂」。

CPU和GPU没有绝对的强弱之分，只有天差地别的分工定位，二者是互补而非竞争关系

如果说CPU是算力集团的总经理，负责决策、调度、管全局，那GPU就是集团里千人级的「标准化执行军」。