首先，人工智能的算法和模型需要强大的算力支持，以便处理和分析大量的数据。随着人工智能技术的不断进步和应用领域的扩大，这种需求也在不断提高。特别是在深度学习、自然语言处理、图像识别等领域，对算力的需求尤为突出。为了应对这一挑战，需要不断推动算力基础设施的建设和优化，提升算力的规模和效率。

其次，人工智能的运行需要大量的电力供应。无论是数据中心、服务器还是各种终端设备，都需要电力来驱动。随着人工智能的普及和应用，对电力的需求也在不断增加。这不仅对电力系统的稳定性和可靠性提出了更高的要求，同时也推动了电力的创新发展。例如，通过优化电力资源的分配、提高电力系统的运行效率、开发新的能源技术等方式，以满足人工智能对电力的需求。

因此，人工智能的发展不仅需要在算法和模型上进行创新，还需要在算力和电力等基础设施上进行持续的投入和优化。只有这样，才能推动人工智能技术的进一步发展，为人类社会的进步做出更大的贡献。

请注意，随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，人工智能对算力和电力的要求可能会发生变化。因此，需要持续关注技术的发展趋势和应用需求，以便及时调整和优化相关的基础设施和资源配置。