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两会为中国AI发展指路,国产算力将成关键支撑
春节以来,DeepSeek的持续爆火进一步提升了中国AI的技术自信,产业界愈发期待国内AI基础设施能实现软硬件领域的纯国产闭环。另一方面,DeepSeek作为能力出众的开源模型,进一步加速了AI应用的爆发。随着落地场景的扩大,算力需求将被进一步激发。
在此背景下,AI算力也成为今年两会的高频词,国产算力尤其受关注。全国政协委员曹鹏表示,只有加强自主可控智算能力建设,才能确保我们的技术独立性与数据安全;全国人大代表刘庆峰呼吁,加快构建国产算力平台上的自主可控大模型及产业生态;全国政协委员郭御风则提到,组建“芯片+算法+场景”一体化的攻关联盟,打破技术壁垒。
经过长期研发投入,国产芯片其实已逐步实现突围,打破了无芯可用的困境。但在AI算力需求爆发的时代,大多数企业都不可能去采购芯片自建算力,因为昂贵且低效。而云化国产算力,拥有高效、灵活、可持续和可扩展等特性,正逐步成为中国企业更优的算力选择。
自主可控成焦点,国产芯片逐步起势
春节前夕,GPU巨头英伟达股价一天暴跌17%令人印象深刻,一些观点认为DeepSeek打破了英伟达的算力神话。诚然,DeepSeek的低成本、高效率有目共睹,但这并没有改变AI算力需求的增长范式,随着模型普及和应用场景扩展,长期推理需求仍将继续增长。
互联网大厂一直在进行算力储备和军备竞赛。近期阿里巴巴宣布,计划在未来三年内投入至少3800亿元,用于建设云计算和人工智能基础设施,字节跳动、腾讯、百度等公司采购芯片的新闻也频频见诸报端,甚至OpenAI、Meta、谷歌等国外大厂也充满了算力渴望。
但与国外大厂不同,中国企业头上一直悬着美国制裁的“达摩克利斯之剑”,不但被迫高价采购英伟达的“阉割”芯片,还长期处于断供焦虑中,发展自己的国产芯片是人心所向。
今年两会上,全国政协委员曹鹏的提案指出,避免美芯片管制持续升级已成为当务之急。基础设施层面,只有加强自主可控智算能力建设,坚持自主研发与创新,才能确保我们的技术独立性与数据安全,推动人工智能产业持续健康发展。
全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰也直言,国产大模型训练高度依赖进口算力,若不能加快解决国产自主可控人工智能产业生态薄弱、适配困难等问题,无异于“在别人地基上建高楼”。他呼吁,给予相关企业资金专项支持,加速基于国产算力的大模型算法创新。
令人欣慰的是,经过长期研发和投入,国产芯片已不再是花拳绣腿。华为昇腾、海光信息、壁仞科技、摩尔线程、天数智芯、昆仑芯等国产芯片相继涌现,华为云甚至还在贵安、乌兰察布、芜湖等地打造了AI云算力中心,提供高性价比、即开即用的昇腾云服务。
尤其随着DeepSeek技术路径(如FP8低比特训练、MoE架构)证明国产芯片适配的可能性,国产算力的应用空间将被进一步打开。截至2025年2月,包括华为昇腾在内的16家国产AI芯片企业宣布适配DeepSeek模型,充分证明国产芯片在推理阶段已具备竞争力。
不仅如此,DeepSeek通过底层优化(如PTX编程、通信效率提升60%)释放硬件潜力,证明了算法、系统、芯片协同优化的必要性,这种协同创新可能打破英伟达CUDA生态的垄断,形成国产化的“软硬件闭环”。“DeepSeek带来的启示是中国人可以把美国芯片用得比美国好,下一步就是我们可以把中国的芯片用得更好。”有行业人士如是说道。
大模型时代,云化算力成更优选择
有了可用的国产芯片是不是就可以高枕无忧,对大多数企业来说其实并不是,因为从购买芯片到获取适合自身的算力资源,中间还有很多鸿沟要跨越,蜂拥大规模自建算力的做法并不可取。甚至两会也有专家提出,要防止过多采用“私有化部署+项目制”的方式。
- 责任编辑: 吕栋 
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