数据是财富之母，算力是财富之父

第三，一些政策出台的节奏和力度需要进行动态研判。国家政策制定需要在多重约束、多元目标之间进行权衡取舍，因而即便某些政策方向是确定的，但政策的节奏和力度却依然难以被准确预测。例如，实施生育支持政策，是未来十年可以被预测的、确定的政策方向，但除了支持生育，国家政策制定者需要考虑的因素还有很多——开展公共设施的适老化改造、提高养老社会保障和公共服务水平、维护和提升基础设施、增加基础科研投入——这些都需要花钱，而财政资金总归是有限的。因此，政策制定者不可能将有限的财政资金完全投入到应对某一项单个挑战上，而是必须在诸多目标之间进行优先排序、设定各自的权重。而且，排序和权重也并非一成不变，而是根据经济社会发展动态调整、不断变化。所以，尽管政策的大方向是确定的，但是政策出台的节点、节奏、力度仍然存在不确定性，需要不断根据环境变化进行动态研判。

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在农业经济时代，17世纪的英国经济学家威廉•配第曾提出过一个著名的观点——「土地是财富之母，劳动是财富之父。」未来，到 AI 经济时代，可以说「数据是财富之母，算力是财富之父」。数据量取决于人口和经济活动的规模，中国自然有优势。而算力的基础是电力和芯片。在电力方面，中国已经形成了世界上最强大的发电和输配电能力。在芯片方面，尽管当前中国在高性能芯片上与美国相比仍有差距，但这种差距是工程上的差距，是能够「看得见、摸得着」的差距。工程，是中国人最擅长的领域，工程上的差距难不倒中国人。近年来，中国在芯片产业链的多个节点上奋起直追，已经取得了显著成效。假以时日。高性能芯片方面的短板也一定会被补齐。

——摘自《从追赶向成熟：中国经济关键十年》，冯煦明