机器学习是一个计算过程，因此它与计算力紧密相关，也就是与承载机器智能算法的芯片和半导体紧密相关。最明显的是，计算力和计算架构决定了机器学习的训练和推断速度，从而影响该技术的发展进度。然而，这些关系远比上面描述的更加微妙：硬件决定了研究者和工程师在设计、开发机器学习模型时使用的方法。芯片的能耗等特性也决定了机器学习在现实世界中的应用。

从更广泛的角度来说，计算力也很重要，因为其具备特殊的地理影响。半导体通过复杂的国际供应链进行设计、装配及部署。市场结构和该领域公司之间的竞争影响着机器学习的发展。此外，从国家安全的角度来看，这些供应链也很重要，硬件成为对人工智能必备的基础器械有直接影响的政府工业和贸易政策竞技场。

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