日前，國家發展改革委新聞發言人在新聞發布會上指出，“我國深入實施‘人工智能+’行動，為人工智能算力芯片提供了廣泛應用場景，各類型算力芯片需求增長迅速、創新非常活躍。”“國產芯片產品在不同場景中加速適配，應用成效非常好。”這既肯定了我國算力產業的蓬勃現狀，也對其未來發展提出了更高要求。
算力是數字經濟的底座，也是支撐數據要素流通、算法訓練與智能應用落地的戰略性資源。如果說人工智能是繁茂的莊稼，算力設施就是其賴以生存的“黑土地”。當前，全球算力產業正處于從規模擴張向質量躍升轉型的關鍵窗口期。立足國家安全與產業自主，構建從底層芯片到上層應用的全鏈條安全體系，已成為我國掌握發展主動權的必答題。
直面必答題，我們既要有信心，更要有憂患意識。盡管我國算力產業已邁入規模化發展的新階段，但對照“高質量”與“科技創新”的高標準要求，行業深層次的結構性矛盾依然突出。首先是“軟硬協同失衡”，以傳統數據中心為代表的算力硬件存量大，但具備高階智能服務能力的軟件平臺和應用服務生態仍不夠多，導致整體算力效用未能充分發揮。其次是“自主底座不牢”， 部分關鍵領域仍存在較為嚴重的對外技術依賴，國產自主的核心芯片與基礎軟件市場占有率亟待提升，產業鏈的安全韌性有待加強。最后是“系統認知不足”，在全行業追捧GPU和NPU等智能加速卡的當下，昇騰等國產智能加速卡取得了長足的進步，但是作為算力系統“指揮官”的CPU（如：鯤鵬、兆芯、申威等處理器），在算力系統總體架構中的基礎性與樞紐性作用往往被輕視，不利于異構算力系統的協同發展。
算力產業并非單一芯片的“獨角戲”，而是多元算力的“交響樂”。構建“通用計算+智能計算”深度融合、協同工作的異構計算體系，已成為符合產業規律、助力企業降本增效的必然選擇。
如何破解上述難題？關鍵在于在核心環節實現技術自主與安全保障，堅定不移走自主創新之路。以華為為例，不僅在技術路線上構建了滿足多樣性計算需求的算力底座，還通過“硬件開放、軟件開源”的模式，攜手鯤鵬、昇騰的行業伙伴們打造了一個不斷繁榮的“雙引擎”生態。這種模式為打破“缺芯少魂”困境、優化算力結構提供了可行的路徑。
構建繁榮持久的產業生態，還需下好產學研用深度融合的“先手棋”。諸如“鯤鵬昇騰科教創新孵化中心”一類的探索，前瞻性地將國產算力底座深度嵌入高校教學主陣地，構建起“學中用、用中創”的完整閉環。這為我國算力產業的自主發展，儲備一支“懂、信、用”的戰略人才后備軍。
根深方能葉茂，本固方得枝榮。順應AI時代需要，做強算力底座，是產業升級的內在要求，更是構筑國家競爭新優勢的戰略選擇。一個可持續發展的算力產業生態正在形成：企業夯筑堅實可靠的技術“黑土地”，高校擔當知識傳遞與孵化生態的“育苗者”，廣大青年是破局突圍的“生力軍”。當核心代碼與關鍵算法筑牢國家安全的基座，當個人價值、產教融合與國家戰略實現深度的同頻共振，算力產業方能在高質量發展的道路上行穩致遠。
|
