多要素协同进化，筑牢AI时代算力底座

        在新一轮科技革命与产业变革浪潮中，人工智能已成为重塑全球竞争格局的核心力量，不仅深刻改变着千行百业的生产范式，更跃升为为国家科技战略博弈的关键制高点。

        当前，我国人工智能产业虽在算法创新、场景应用等领域取得显著成绩，但在算力基础设施层仍面临先进算力代际差距、异构算力生态协同不足、算力资源利用率偏低等多重挑战。本文面向人工智能长期发展，探讨国产智能算力普惠发展路径。

人工智能规模落地发展，亟需普惠算力支撑

        算力是人工智能发展的基石，大模型作为当前人工智能发展的核心载体，其迭代速度与落地广度，始终受到算力资源可及性与成本的约束。无论是基础大模型的预训练还是行业大模型的定制化开发，都需要海量算力及巨额成本支出。随着我国“人工智能+”战略的深入拓展，AI应用以及AI Agent快速发展，推动推理算力需求爆发式增长。据IDC预测（见图1），我国智能算力规模未来三年仍将实现翻倍增长，智能算力成本的持续优化和降低程度，将直接决定人工智能赋能产业化长期发展的成效。

        无论是大模型的迭代演进，还是Agent的场景化落地，都离不开普惠算力底座的支撑。算力成本的降低还将进一步打破技术创新的成本壁垒，促进人工智能技术持续发展，激活AI与千行百业的结合，让人工智能真正服务于每个人、每个场景，实现“技术向善、普惠共生”的发展目标。

算存网软能多要素协同，构建最优TCO算力底座

        大规模数据中心是人工智能与实体经济深度融合的核心算力载体。在后摩尔时代，要真正发挥这一载体价值，依赖算力芯片迭代演进、算力集群规模扩张，虽可实现算力规模优势，却难以有效释放GPU算力潜能、降低算力成本。通过算力、存储、网络、软件、能源多要素深度协同，破解通信墙、存储墙、能耗墙，提升AI工厂算效与能效，打造最优算力TCO，已成为当前国内外产业界的普遍共识。

        在国内，软硬协同、模芯协同已步入规模化落地阶段。产业端通过架构革新、算法优化与工程实践实现算力效率跃升。例如，行业内依托P/D分离与KV缓存实现算力与存储的协同，提升推理计算效率；通过通信计算重叠的Overlap调度技术，消除算力运行空泡，提升并行计算效率；基于MTP多Token预测算法优化大模型推理解码流程，突破单Token串行执行的效率限制。在海外，英伟达Rubin平台通过系统级的协同设计和优化，整合Rubin GPU、Vera CPU、NVLink 6、Bluefield DPU等核心硬件实现极致协同，单Token推理成本降至前代的1/10，高效支撑超级AI工厂落地。国内外实践探索充分印证，多要素协同进化是构建先进AI算力底座、实现最优TCO的关键途径。

        我国智能算力建设在高端芯片获取受限的挑战下，已逐步走出一条依托算法、工程与算力协同的“经济高效型”差异化发展路径，但相对国际先进水平仍存在明显短板，算效能效偏低。

• 算力芯片存在代际差距
   

        AI芯片厂商多而不强，受限于先进工艺制程，在算力、显存、显存带宽等核心指标上与国际头部厂商存在代际差距。单纯依靠芯片自身迭代难以快速补齐短板，更需通过系统性架构创新，以网络传输优化、存储性能提升、软件栈适配升级与算力的深度协同，最大化释放芯片的算力潜能，实现“以协同补差距”的系统突破。

• 生态割裂制约协同落地
   

        当前智算产业生态碎片化问题突出，芯片厂商主导形成大量相互独立的垂直生态，推高了模型算法与算力的迁移适配成本，跨厂商的算力、网络、存储间难以实现高效协同联动，重复开发与厂商锁定导致产业发展成本高、投入大。

• 孤岛现象普遍，算力资源利用率偏低
   

        据统计，当前我国已建成数十个万卡智算集群以及大量的中小规模算力集群，智算规模跃居全球第二。但算力集群间互联互通壁垒高，一方面无法聚合形成大规模算力集群满足大模型训练需求；同时面向多场景的推理需求，算力集群间资源调度协同不足，导致算力资源配置局部失衡，整体资源利用率偏低。

        从算力需求看，大模型全生命周期覆盖预训练、微调、强化学习等多元场景，算力需求呈现规模跨度大、动态波动强的特征：基础大模型预训练需要超万卡大规模集群支撑，训练期间独占资源，而模型微调、二次训练则以百卡级中小集群算力为主，需求灵活分散。推理算力正朝着轻量化、高效化、场景化方向转型，不同场景对算力的需求差异大。算力建设及供给需要与时俱进，从规模优先向效率优先演进，持续优化算力成本，推进产业普惠发展。

构建统一开放生态，推动全链条系统性协同创新

        破局之道在于以开放统一生态、多要素协同进化、跨域算力互联互通为手段，实现系统性的架构优化与创新，构建先进AI智算底座：以开放架构解耦生态壁垒，构建国产化智算统一标准，实现国产芯片、软件栈、模型的迁移适配，降低生态碎片化成本；通过系统级架构创新，实现网络、存储、算力的高效协同，以网强算，以软补算，以集群算力优势弥补单芯片性能短板；构建算力互联互通网路，整合跨域算力资源，形成 “算力分布式部署、一体化编排调度，资源动态聚合”的顶层算力格局，最终实现从单点技术追赶向生态体系突围的战略转型（见图2）。

统一开放生态，推进多元算力发展

        面向大模型全生命周期业务场景，构建国产智算统一标准体系，开展异构算力互联互通、混训混推等核心技术攻关与工程实践，形成标准化、可复制的技术解决方案。依托开放统一的智算生态框架，推动多元国产芯片协同适配、有序发展，精准支撑超大规模训练、轻量化推理、边缘智能等多元化场景需求，为普惠算力规模化落地筑牢健康可持续的产业生态根基。

多要素协同进化，释放极致算力效能

        系统架构层面，强化算力、网络、存储、算法、模型全要素协同联动机制，并将协同设计贯穿算力基础设施建设全流程。优化参数面网络性能降低通信开销、内存外存一体池化破除存储壁垒，探索模型算法与国产算力特点适配机制，持续优化算力容错与故障恢复机制，以全要素协同升级推动算力基础设施整体迭代，打造规模、算效、能效领先的先进数据中心。

算力互联互通，实现全局TCO最优

        建设算力互联互通网络，突破跨域异构混训、一体机编排调度等技术瓶颈，通过跨地域跨厂家算力集群动态聚合与协同调度，实现算力碎片化利用，并能支撑超大模型规模化训练需求。推进全国一体化算力资源监测及调度体系建设，结合AI业务场景特性实现算力资源精准高效调配，构建云网边端协同的分布式智算体系，推动算力资源全域共享、利用率最优。

        人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的核心力量，正深度赋能千行百业，成为驱动数字经济高质量发展的关键引擎。只有持续推进产业生态开放、算力架构革新、全要素协同进化，降低人工智能全生命周期使用成本，让高效算力更可及、更易用、更普惠，才能真正打破技术与成本双重壁垒，推动人工智能从高端示范走向全域普及，实现人工智能普惠化、高质量发展的最终目标。