在人工智能快速发展的领域中，对计算能力的需求持续超过供给，这一趋势由OpenAI联合创始人Greg Brockman在2025年12月的社交媒体帖子中突出强调。他指出，增加的计算能力对实现AI目标的进步提供了倍增效应，推动了模型训练和部署的指数级进步。根据NVIDIA 2023年第三季度财报，数据中心收入同比增长171%，这得益于AI工作负载对高性能GPU的需求，如H100系列。行业背景显示，随着AI模型的扩展，如OpenAI的GPT系列，每一代都需要更多计算资源；GPT-3在2020年使用约1024个A100 GPU训练，而GPT-4在2023年3月推出，据Epoch AI 2023年分析估计需要超过25,000个GPU。这种缩放定律源于OpenAI 2020年的论文，证明了AI性能随着计算、数据和参数的增加而可预测地改善，导致自然语言处理、计算机视觉和自主系统的突破。然而，这引发了全球高级芯片短缺，台湾积体电路制造股份有限公司在2023年年度报告中表示，AI芯片需求超过生产能力30%。在医疗保健领域，Insilico Medicine的AI药物发现平台在2024年研究中利用增强计算加速试验50%。类似地，在自动驾驶汽车中，Tesla的Dojo超级计算机自2023年起运营，利用自定义芯片处理PB级驾驶数据。从商业角度，这一计算短缺为市场机会提供了基础，根据麦肯锡全球研究所2023年报告，AI可能到2030年为全球GDP增加13万亿美元。企业通过投资云AI基础设施获利，如亚马逊网络服务在2023年第四季度财报中报告AI服务贡献了13%的收入增长。竞争格局包括NVIDIA占据80%以上的AI芯片市场份额（Jon Peddie Research 2024年数据），以及AMD和Intel的挑战。监管考虑包括美国2022年的CHIPS法案分配520亿美元以提升国内半导体制造。技术上，需求源于深度学习算法的复杂性，斯坦福大学2023年研究量化了训练所需的浮点运算达 quintillions。未来展望预测，到2030年量子计算可能缓解短缺，IBM 2023年路线图目标到2025年实现1000量子比特系统。Gartner 2024年预测AI计算需求以35%的复合年增长率增长至2028年。企业需策略性地采用混合云设置，以平衡成本和性能，抓住AI创新机遇。