的同类，最大的可能还是系统判别的太粗糙、草木皆兵所致，而调查其他竞争者的行踪，并非方然的目标，现在他可没有精力去调查同类、甚至自相残杀，而只想弄清楚匿名者本人的近况。
那么是软件的大方向有问题吗，回顾报告，方然并不这样认为。
根本的问题，基于asa的洪水泛滥般探索、逐级筛选验证的调查方式，算力消耗太大。
伯克利大学的网络带宽，在联邦政府新一轮经济刺激政策下，提升显著，看上去并不成为调查的掣肘，但是asa要完全执行搜索方案，需要十分庞大的算力和存储空间。
方然粗略估计，可能需要独占伯克利的两台大型计算机才勉强够用，这显然不现实，莫说采用非法手段太危险，即便合理合规的购买算力，一台算力pflops级的大型机每天也要支付上万马克，这还是校内结算价；以自己现有的财力，这样做完全是得不偿失，还要承担暴露行迹的风险。
在信息技术高度发达的世界，算力，某种程度上，比算法更关键。
这样的认识，是方然对it领域的观察而得出，和计算机课本上的说法大相径庭，但想一想也知道，再怎样精妙的算法、代码、程序，脱离实际运算平台的话也毫无用处；算法可以完善，可以拷贝再制，可以永续工作，然而建立在实打实计算机器之上的算力，却不可能凭空摹想，更不可能复制重用。
算力之于信息技术，正如能源之于传统产业那样，是一个容易被忽视的基础。
因为在天下太平的时代，这种东西，正如毫不起眼的市电和自来水那样，付费即可使用，恍若唾手可得；
第一二一章 算力(2/4)