炒股网配资芯片、算法、数据多管齐下人工智能产业加速实现核心技术自主可控

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　　本报记者贾丽

　　科技创新的宏伟蓝图正加速绘就。2025年《政府工作报告》（以下简称《报告》）明确提出，推进高水平科技自立自强。充分发挥新型举国体制优势，强化关键核心技术攻关和前沿性、颠覆性技术研发，加快组织实施和超前布局重大科技项目。

　　人工智能（AI）作为关键核心技术之一，实现自主可控至关重要。目前，各地均在加速发力，如北京提出“到2025年人工智能关键核心技术基本实现自主可控”。

　　面对全球技术竞争的激烈态势，我国人工智能产业链如何更好地实现AI技术的自主可控，锻造好大模型，打破“数据孤岛”，将分散的算力资源整合成“超级电站”，助力相关行业高质量发展？

　　聚焦多个领域实现突破

　　《报告》提出，“持续推进‘人工智能+’行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用，大力发展智能网联新能源汽车、人工智能手机和电脑、智能机器人等新一代智能终端以及智能制造装备”。这不仅为人工智能技术的发展指明了方向，更有利于加速为传统产业的智能化转型注入新动能。

　　通过海量数据的训练和复杂的算法优化，大模型具备了强大的泛化能力和多场景应用潜力，从而成为AI的“大脑”，决定AI的智能化水平。

　　今年以来，以DeepSeek为代表的中国人工智能技术创新取得突破性进展，国产大模型取得了长足进步，在全球大模型竞争中彰显了中国力量。据业内初步统计，我国国产大模型数量已超200个，呈现出百花齐放的态势。

　　国产大模型加速“上新”、应用迭出。但与此同时，产业链自主可控的急迫性也愈发凸显。大模型产业链的部分高端核心硬件受限、算法框架生态待增强、数据资源不均衡等现象依旧存在。如何在这些关键技术领域实现突破，成为我国AI产业亟待解决的问题。

　　“大模型的训练和推理需要强大的算力支持，而高性能芯片是算力的核心载体。目前，在AI芯片领域高端制程和先进工艺智能化提升等方面，我国企业仍需加大创新研发力度，以进一步提升自主可控能力。”上海市人工智能学会秘书长汪镭对《证券日报》记者表示。

　　AI框架是开发和部署大模型的基础工具。尽管我国企业已推出MindSpore等自主AI框架，但其在全球开源社区中的影响力仍待提升。

　　此外，数据是大模型训练的“燃料”。但在资源开放共享方面，存在部分数据闲置的问题，因此需进一步打破数据孤岛现象，提升大模型的训练效率和效果。如何在开放协作与自主创新之间找到平衡，也是我国AI产业需要跨越的一道坎。

　　如何降低成本与能耗，也是大模型发展绕不开的话题。大模型的训练需要消耗巨大的计算资源，同时也会对环境造成影响。据业内估算，训练一个大模型的碳排放量相当于数百辆汽车行驶一年的排放量。

　　“大模型的训练和部署高度依赖高性能芯片、先进算法框架以及海量数据资源。我国应通过优化自主AI框架的性能和易用性、打造自主可控的开源生态等，重点突破这些关键技术难题。”首都企业改革与发展研究会理事肖旭在接受《证券日报》记者采访时表示。

　　西安交通大学软件学院副院长祝继华对《证券日报》记者表示，国内企业在参与全球开源社区的同时，也要注意技术外流等。相关产业链在强化学习、模型蒸馏、混合专家模型等方面也应开展创新性研究，并形成多学科的深度交叉。

　　“加快大模型推理落地，既是突破技术封锁的关键路径，也是抢占产业智能化制高点的重要一环。”中国工程院院士郑南宁表示，目前，中国已初步构建起包括智能芯片、大模型、基础架构等在内的人工智能大模型产业应用体系。大模型的应用正逐步从技术探索走向场景落地，成为推动产业智能化转型的重要力量。

　　推动算力资源灵活调度

　　算力是人工智能大模型研发的重要支撑，如同“水电煤”般不可或缺。《报告》提出，扩大5G规模化应用，加快工业互联网创新发展，优化全国算力资源布局，打造具有国际竞争力的数字产业集群。

　　近年来，我国算力总规模持续高速增长。但是算力资源存在分布不均衡、供给紧张和不能有效利用等问题，亟待探索解决。

　　为此，我国正加速推进“东数西算”工程，优化算力资源的跨区域调度，推动算力像“水电煤”一样按需按量自由分配。目前，三大运营商等产业链企业已启动了全国算力网络建设，推动算力资源“泛在连接、灵活调度”。

　　北京始智科技有限公司（始智AI开源平台）创始人CEO刘道全对《证券日报》记者表示，大模型、互联网、云等领域企业，应通过开源协作共建共创模式，重点攻坚突破技术瓶颈。同时，通过建立全国一体化算力体系，我国将实现东西部算力的高效互补，提升资源利用效率。

　　在肖旭看来，为实现关键核心技术的突破，算力产业链可以采用“揭榜挂帅”等机制，集中资源进行攻关，并通过战略合作、产业并购等多种方式，推动产业链上下游的延伸与整合。

　　南京大学高性能计算中心高级工程师盛乐标表示，国内企业应注重采用液冷、模块化等先进技术，提高算力中心的能效比，实现算力资源的互联互通和按需分配，加快量子计算、类脑芯片等前沿技术的研发，为算力基础设施的升级提供新动能，从而提升产业链韧性和整体竞争力。

　　在AI算力等基础设施的加速构建下，大模型、智能体层出不穷。人工智能的蓬勃发展，也驱动多产业升级，国内AI产业链迎来新的机遇。国际数据公司（IDC）预测，2025年中国人工智能市场总规模将达到511.3亿美元。2025年将是企业智能体应用的元年，依托大模型的智能体将助力中国软件、信息技术等产业迈向高质量发展阶段。

　　盛乐标认为，人工智能与实体经济的深度融合已进入战略机遇期，其中关键技术扩散将呈现渐进式、差异化的演进特征。预计未来3年至5年，智能制造、智慧城市等基础较好的领域将率先形成示范效应。产业链应打通核心技术环节链路，完善产业配套，让大模型的落地更顺畅。

　　奇安信董事长齐向东表示，企业应大力探索“AI+安全”等创新应用，为人工智能应用大爆发下好安全“先手棋”，推动千行百业向人工智能要生产力。