全球人工智能竞赛已进入万亿参数大模型阶段,我国推进"人工智能+"行动时面临算力瓶颈。传统基础设施存在单机算力上限、集群扩展效率低、能耗比失衡等问题,导致大模型训练周期长、推理响应慢,影响产业智能化升级。业内分析认为,这既与高端AI芯片依赖进口有关,也反映出算网协同架构创新不足。
算力是智能化转型的基础设施,也是推动新型工业化的关键支撑；面向大模型驱动的产业升级,构建安全可靠、开放兼容、绿色高效的算力底座,既是应对当下算力短缺的现实选择,也是提升核心技术供给能力、促进产业高质量发展的长远考量。随着政策落实与产业协同深化,系统级创新与场景应用将共同推动算力从"可获得"走向"用得好",为"人工智能+"行动释放更大潜能。