當前，人工智能正引領新一輪產業變革，從大模型的創新迭代到智能體的加速應用，算力作為數字大腦的底座，其支撐作用愈發凸顯。如何讓澎湃的算力轉化為先進的生產力，賦能新質生產力加快培育，已成為我國人工智能產業競爭全球價值高地的關鍵課題。

“算力是人工智能產業的發展底座，其重要性不言而喻。”九三學社中央科技專委副主任、中國科學院計算技術研究所研究員張雲泉在做客人民網《人民會客廳》時表示，我國算力規模在近兩年發展迅速，總算力規模已位居世界前列。面對大模型訓練及應用需求，我國正加碼投入，通過“東數西算”工程及全國一體化算力網的建設，在全國布局高質量算力，旨在緩解算力分布不均問題並為產業發展提供更好的服務。

在產業一線，企業對算力的感知更為直接。國家新一代人工智能公共算力開放創新平台（鹽城）執行主任、是石科技創始人兼董事長閆博文表示，當前企業端對於算力的需求呈現出明確的“分層聚類”態勢。

“互聯網行業以模型的訓推需求為主，追求更高的浮點數運算次數和大帶寬﹔而先進制造等行業則對精度與效率的平衡有很高要求。”閆博文認為，不同規模的用戶需求各異：行業頭部企業追求上千台、上萬卡大規模集群的長期穩定性﹔中型企業更看重功能的定制化﹔而小散型需求則更關注價格的靈活性。多維度、分層次的需求，驅動著服務商必須搭建能夠支持復雜調度的運維平台，確保供需的最佳適配。

然而，要讓國產算力真正釋放效能，國產硬件與大模型的適配仍需跨越“深水區”。張雲泉認為，算力競爭不僅是芯片硬件的較量，更是軟件棧與工具鏈的博弈。目前國產芯片在配套語言、工具鏈及生態體系上仍有提升空間，用戶往往需要投入大量時間進行適配與優化。

閆博文表示，上述適配工作並非簡單的“移植”，真正的挑戰在於優化。“我們需要結合不同廠商芯片的特性，進行軟硬件深度的耦合。在這一‘深水區’進行算法與模型組件的精准打磨，是國產算力未來突破的方向。”

隨著算力逐步走向普惠，如何平衡硬性成本與使用價格成為行業關注的焦點。張雲泉建議，除了通過規模化應用分攤研發成本，還應充分利用西部地區的資源優勢降低電力支出，並通過算力網與電力網的協同，為用戶尋找更具經濟性的計算方案。

在閆博文看來，算力的運營模式可以借鑒“打車軟件”。“用戶隻需輸入研發目標，由運維調度系統自動分配最適配的資源。通過透明的運營模式，讓需求端看到真實的價格，實現每分算力價值的最大化。未來的算力中心可能會像醫院分專科一樣，根據不同的專業領域進行精細化建設與運營。”閆博文介紹，是石科技提出的“超智融合”探索，正是試圖將超算的高精度、大規模與智算的迭代效率深度結合。

在構建自主可控的AI產業全鏈條過程中，建立行業共識與統一標准已成當務之急。張雲泉表示，國家應統一建立行業標准，降低由於平台異構性帶來的開發成本。

閆博文認為，國內眾多的技術路線最終會向主流架構歸一化，生態習慣的共識將加速國產算力的商業化落地。

“中國在AI應用場景上擁有獨特優勢，通過產業與算力的深度交融，國產算力生態完全有能力作為‘中國方案’輸出全球。”閆博文說。