算力概念可划分为两个层次：狭义与广义。尽管两者均涉及计算能力，但它们的含义与作用却截然不同。
一、狭义算力：计算能力的核心指标
狭义算力，顾名思义，是指直接与计算任务相关的能力，常见于CPU和GPU等硬件的计算能力。这些硬件的性能通过特定技术指标来量化，其中FLOPS（每秒浮点运算次数）是常用的衡量标准之一。FLOPS能够清晰反映计算设备在处理复杂运算时的效能，如同计算机进行数据处理时的“肌肉力量”，直接影响计算的速度和精确度。
硬件配置决定了这种计算能力的大小，性能更强的计算芯片拥有更高的算力。狭义算力专注于计算的速度和处理能力，但它只是算力的一部分。
二、广义算力：度的综合能力
相较狭义算力，广义算力的内涵更为丰富。它不仅包括计算能力，还涵盖了存储能力和数据传输能力，为我们提供了更全面的视角。
1. 计算能力（即狭义算力）负责“思维”工作，执行复杂运算；
2. 存储能力（可称作“存力”）则如同“记忆”，保存过往经验和知识，确保数据持久性；
3. 数据传输能力则负责系统内外信息传递，保障数据流动的高效性。
这种度协同作用确保了复杂系统的有效运行。在人工智能、云计算和大数据等应用场景中，单纯计算能力已无法满足需求，必须结合存储和数据传输能力，才能保证系统整体性能。
三、广义算力的重要性
在全球范围内，广义算力已成为决定企业乃至竞争力的重要因素。从智能制造到自动驾驶，从大规模数据处理到技术创新，广义算力的强弱直接关系到执行效率和创新能力。
四、未来趋势与挑战
尽管广义算力的重要性日益凸显，但当前技术发展中仍存在“重算轻存”的现象。尽管计算能力的提升能够通过硬件升级快速实现，但存储和数据传输的优化需要长时间的技术积累和系统改进。