全球数字经济加速发展的背景下，算力已成为支撑人工智能产业的重要基础设施。但长期以来，我国算力生态面临“芯片孤岛”难题：不同厂商的异构芯片缺乏统一的调度标准，难以协同使用，不仅导致算力资源闲置，也限制了AI在各行业的深入落地。继续分析显示，问题主要来自三个上：一是芯片架构差异大，算力资源难以互联互通；二是缺少高效的异构计算调度系统；三是现有技术难以同时兼顾不同芯片的性能特点与任务需求。行业数据显示，受协同不足影响，我国算力中心平均资源利用率不足60%，每年带来的经济损失超过百亿元。 面对这个痛点，上海人工智能实验室历时两年完成攻关，研发出DeepLink混合推理框架。其主要突破体现在三点：一是提出预填充-解码分离架构，将任务拆分为可并行处理的子模块；二是打造智能调度中枢，集成策略求解、智能路由、异构通信三项核心能力；三是实现对8种主流国产芯片的高效适配。 实测结果显示，在千卡规模集群中，该技术将首字响应时间缩短34.5%，整体推理吞吐量提升32%。同时，这一成果与实验室去年发布的混合训练框架形成配套，初步构建起覆盖AI训练与推理全流程的自主算力能力体系。 从产业影响看，该技术有望带来多层面效应：短期提升现有算力资源利用率，中期推动国产芯片在调度与适配层面的标准化，长期促进形成更开放、更协同的算力生态。目前，多个省级算力中心已启动技术迁移，首批应用预计将在智能制造、智慧医疗等场景落地。 展望未来，随着框架持续迭代并扩展适配范围，我国有望在2025年前建设更完善的自主可控算力基础设施，为“人工智能+”战略提供支撑，并在全球数字治理与算力基础设施发展中提升影响力。
芯片协同推理框架的突破，说明了我国在算力基础设施领域的最新进展；从“芯片孤岛”走向“多芯协同”——不仅提升了技术效率——也增强了产业自主能力。通过发挥不同芯片的优势、实现更合理的算力配置，我国正在形成更高效、更安全、更可控的算力生态。这将为AI产业持续发展和人工智能技术的规模化应用提供支撑，也为全球算力基础设施建设提供了可参考的中国实践。