补齐算力短板中国AI才能行稳致远
本文转自:中国经济时报
周子勋

■本报评论员 周子勋
近期,中国人工智能产业迎来基建突破与市场拓展的双重利好。
国家发展改革委宣布,我国首个全国产10万卡人工智能超集群日前正式投用,标志着我国算力基础设施建设迈入10万卡级部署新阶段。
算力底座扩容,正加速转化为产业全球竞争力。海关总署数据显示,上半年工业机器人出口62.9亿元,同比增长18.6%,销往141个国家和地区;手术机器人出口4.8亿元,激增3.3倍,出口市场从23个扩至49个;清洁机器人、智能仿生机器人合计出口180.9亿元。机器人,正成为中国“智造出海”的闪亮名片。
繁荣之下,暗流涌动。DeepSeek创始人梁文锋近日说了一句大实话:Deep? Seek没有训练更大参数模型,不是当前模型能力已经足够、不该再做大,而是受算力资源硬性限制,可调用的算力供给不够。他判断,只要算力资源充足,大模型智能上限仍具备巨大上升空间。这番话直击行业痛点,既道出国内AI产业当前发展之困,也印证了国家布局算力基建、深耕新质生产力的现实紧迫性。
算力紧张,源于外部约束与国产产能爬坡的双重压力。当下海外高端AI芯片供给受限,国内头部AI企业可调度的高性能算力集群规模,与海外行业龙头相比仍存在量级差距。梁文峰透露,DeepSeek目前拥有约两万张H等效算力,落后美国12到18个月。受硬件配额约束,国产算力卡可用数量仅有一万六千张,难以支撑超大参数模型完整训练迭代。他判断,生态没问题,产能是瓶颈。算力受限,实验机会减少,人才差距也由此衍生。
同时,AI产业爆发式增长催生海量算力需求。随着通用大模型、智能体、多模态技术落地提速,各行各业数字化转型带来训练、微调、商用推理的算力需求持续暴涨。一边是AI赛道企业扎堆扩张、科研机构持续攻关前沿算法,另一边是国产算力芯片处在生态适配、产能释放的成长阶段,硬件量产、集群搭建、算子适配需要漫长周期。供需之间的时间差,直接造成行业优质可调用算力资源紧缺、算力成本居高不下,很多成熟的算法思路只能受硬件限制暂缓落地。
企业的算力焦虑,中央早已看到,且已在行动。2026年4月,中共中央政治局会议要求,加强算力网等“六张网”规划建设。国家发展改革委明确,“十五五”时期将更加注重供需适配,加强算力网与新型电网、新一代通信网规划建设协同联动。算力网建设将新增直接投资4万亿元。国家数据局印发《2026年数字经济发展工作要点》,要求“加快建设全国一体化算力网”。工业和信息化部启动国家算力互联互通节点建设,部署城域“毫秒用算”专项行动。多部门联动、多政策叠加,算力供给短板正在被系统性补齐。
政策效应正在释放。截至2026年6月底,全国智能算力规模达2185EFLOPS,同比增长177%,达到每秒可执行2185百亿亿次浮点运算,为人工智能等新兴产业加快发展提供了有力支撑。上半年AI相关产业增速稳定在30%以上,国产开源大模型全球下载量破百亿次,算力、数据集、通用模型三者形成完整产业闭环,算力红利持续赋能千行百业数字化升级。
从行业痛点到国家战略、从10万卡集群落地到机器人扬帆出海,中国正稳步补齐算力短板。未来,随着国产芯片产能释放、一体化算力网络成型、普惠算力政策下沉,充足稳定的算力底座必将释放国产大模型的潜力,驱动人工智能产业持续突破向上。
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