�就在舆论为中国AI产业的前景担忧时�中国人工智能产业面临深刻变革�02 双向奔赴 过去�

<p> 全球科技产业)的钟)摆正在剧烈摇晃。 </p> <p> 一端，是人工智能（AI）的史诗级爆发，大模型参数向万亿级迈进，算力需求呈指数级跃升；另一端，“脱钩断链”“小院高墙”的地缘政治叙事，持续笼罩着全球科技合作的空间。然而，就在舆论为中国AI产业的前景担忧时，现实给出了让人意想不到的答案——一场令人振奋的深层变革，正在悄然发生、加速演进。 </p> <p> 近期，总书记在北京亦庄考察科技创新工作时强调，把各种优质要素集合起来攻关，加快解决突出短板问题，“建设社会主义现代化强国，关键在科技自立自强”。这传递出一个鲜明的信号——走好创新之路，加快科技自立自强。 </p> <p> 随着春节的临近，大模型企业在红包大战中硝烟四起，中国人工智能产业面临深刻变革。不过，在这场关乎未来的竞争中，一个核心矛盾日益凸显。 </p> <p> 因供需脱节、软硬件不适配、生态体系不兼容等问题，不少国产算力深陷“能跑但不好用，能用但不省心”的困境。 </p> <p> 如何破局，已成整个产业必须回答的时代命题。 </p> <p> <strong>01 群众路线</strong> </p> <p> 放在以前，解决方案简单粗暴，加大算力建设，购买更多最先进的GPU即可，但在地缘政治危机加剧的背景下，这已经被证明是一件死路。 </p> <p> 2018年以来，欧美不断加大芯片管制力度，并将数百家中国科技公司列入实体清单，导致大疆、海康威视等企业一片难求。 </p> <p> 去年底，某些国家的政策因利益的因素有所放松，英伟达可以继续向中国出售GPU，但只能是缩水版，如基于Hopper的H20和基于Blackwell的B30在算力、互联、带宽上均大幅降低配置。 </p> <p> 这只是暂时止渴，长期隐患仍存。 </p> <p> 如果我国AI企业满足于“特供”芯片，虽然可以在一定程度上缓解燃眉之急，但从长远看，使用注水燃油，终究难以驶入技术创新的快车道，永远作为openAI、谷歌陪跑者而存在。 </p> <p> 面对困境，中国产业界逐渐形成共识，仰仗国外算力体系绝非长久之计。在探索自主的过程中，逐渐呈现出不同的路径。 </p> <p> 例如“全栈自研”模式，从芯片、框架到应用生态构建完整的垂直整合体系。这更像是一种精英路线，优势在于高度可控、深度优化，不过，挑战同样明显，生态建设周期长，市场覆盖需要时间，还存在诸多不确定性。 </p> <p> 与此同时，一场由政府、产业、学术、应用多方参与的产业运动正在平静地以不可阻挡之势展开。它更像是一条群众路线，其核心理念是，发挥产业链所有参与者的力量，在应用中完善生态，在生态中培育应用，构建“算力基础设施+大模型厂商+应用场景”的产业闭环，加快大模型技术和应用场景的落地。 </p> <p> <strong>02 双向奔赴</strong> </p> <p> 过去，芯片、框架与算法等各个层级之间以独立发展为主，特别是小模型的原始创新与底层的硬件芯片体系能力建设几乎不存在任何互动。 </p> <p> 到了大模型时期，上层的模型和底层的软硬件系统高度耦合，二者必须协同发展。当前，中国AI产业最令人振奋的变化，莫过于国产算力与国产大模型正在发生双向奔赴，“国产算力+国产模型”也被视为国产AI弯道超车的必由路线。 </p> <p> 近日在郑州举办的国产万卡算力赋能大模型发展研讨会上，中国信通院人工智能研究所软硬件与创新生态部主任李论透露，“从今年开始，整个模型适配已进入深水区，从快速适配转向场景化性能的突破。” </p> <p> 国家高性能计算机工程技术研究中心副主任曹振南也认为：“算力必须要赋能于应用，离开应用，可能就是普通的硅或一堆冷冰冰的‘铁疙瘩’，没有任何价值。” </p> <p> 仅仅一天之后，2月11日，智谱AI正式上线并开源GLM-5。海光DCU同步完成对GLM-5的Day0适配与联合优化，直接打破了“算力与模型脱节”的行业痛点，加速“算力+模型+场景”的深度融合。 </p> <p> 据靠近智谱技术人员的人士透露，“智谱跟海光团队半年前就开始对节奏，不是模型等卡，是并排跑”。 </p> <p> 这场双向奔赴的意义远超技术层面，标志着我国AI产业开始摆脱“用外国芯片跑中国模型”的被动局面，转向“为中国模型造中国芯片”的主动构建。 </p> <p> 例子还有很多。 </p> <p> DeepSeek模型通过UE8M0 FP8低精度格式适配国产芯片，实现推理效率提升30%以上。该公司正与下一代国产GPU芯片厂商一起，进一步向算力自主前进。 </p> <p> 一位头部大模型企业技术总监也分享说：“我们开始主动向国产算力平台迁移。初期确实面临效率损失，但通过联合优化，三个月内就将性能差距缩小至5%以内。更重要的是，我们获得了技术上的自主可控。” </p> <p> 值得关注的是，这种优化并非单向，芯片厂商根据模型需求调整架构设计，模型开发者针对芯片特性优化算法，基本形成正向反馈循环。 </p> <p> <strong>03 留给英伟达的时间不多了</strong> </p> <p> 这种转变在过去是不可想象的。 </p> <p> 在很长一段时间里，所有下游开发商都只能购买英伟达现成的GPU，没有任何话语权，国产算力阵营的崛起，正在扭转这个局面。 </p> <p> 2月5日，国家超算互联网核心节点在郑州上线试运行，打造出全国最大国产AI算力资源池，其算力系统采用开放计算架构，全面兼容CUDA等主流软件生态，支持多品牌国产加速卡混合部署，为国产大模型、人工智能、AI for Science等应用场景搭建，承担着“算力资源-产业需求”对接桥梁的使命。 </p> <p> 这套系统创造了几个纪录：首先将稀缺、昂贵的尖端算力资源转变为普惠、易用的公共服务；首次通过创新级的软硬协同，实现了系统化工程的落地；首次打通算力互联网大动脉。 </p> <p> 郑州投下的不是一座算力中心，而是一枚重构产业话语权的棋子。 </p> <p> 该节点上线试运行后，受到热烈欢迎，目前，整个超算互联网平台注册用户数量已达113万，日均处理作业接近27万，最高一天处理110万条，已完成400余个主流大模型的适配优化，涵盖自然语言处理、计算机视觉、科学计算等多个领域。 </p> <p> 黄仁勋曾经预言，以中国的人才储备，实现算力与大模型生态的自主闭环只是时间问题。他恐怕不会想到这一天会在2026年初到来。 </p> <p> 这场始于算力自主的探索，不仅关乎技术安全，更关乎创新主动权，最终将推动整个AI产业生态的重构。 </p> <p> 留给英伟达的时间不多了。 </p>