文章核心观点 - 随着大模型应用普及，AI算力需求激增，导致行业出现阶段性算力资源紧张，自主可控的高质量AI算力供给成为产业发展的关键前提[1] - 国内AI算力供需矛盾突出，存在显著缺口，但国产AI算力自给率正快速提升，产业发展重点正从硬件性能追赶转向系统级创新与效率提升[3][4] - 破解算力困境需多措并举，包括释放国产算力潜力、优化算力调度与利用率、完善产业生态协同，以在全球人工智能竞争中掌握主动权[6][7] 行业现状与供需矛盾 - 智能算力是人工智能产业的“水和电”，但国外厂商仍是全球AI算力的主导者，2024年占据中国AI芯片市场近七成的份额，形成庞大自给缺口[4] - 当前算力供需矛盾突出，国内缺口尤为明显，大模型训练领域的自给不足问题对人工智能产业发展造成一定限制[3][4] - 人工智能加速落地千行百业带来算力需求激增，全国已落地算力应用项目超过1.3万个，建成各级智能工厂超过3万家，覆盖重点行业[5] 国产算力进展与市场预测 - 国产AI算力自给率持续快速提升，已从2020年不足10%提升至2024年约34%，并有望在2027年升至约82%[4] - 中国AI芯片市场规模预计2028年将超一万亿元，约占全球市场的30%[1] - 国内算力设施建设位居全球前列，已建成万卡智算集群42个，智能算力规模超过1590 EFLOPS[6] 算力缺口成因分析 - 供给端面临多重限制：高端芯片进口受限，国产GPU在计算性能、能效比、工艺方面与国际旗舰产品有差距；芯片设计工具、底层算法框架等技术创新能力不足[5] - 算力资源存在“碎片化”问题：各服务商接口协议不统一，跨区域跨主体调度能力弱，导致资源利用率偏低[5] - 产业发展制度环境待完善：数据确权、使用和交易等规则有待细化，企业标准与合规挑战凸显[5] 破解算力困境的路径 - 核心在于释放国产算力潜力：大力支持国产算力应用推广，将现有资源“用足用好”；加快推进国产芯片供应链建设，推动技术落地与产能提升[6] - 需提升算力使用效率：当前部分智算中心GPU实际利用率偏低，造成资源浪费，未来应完善算力利用率、任务完成效率、单位能耗产出等效能指标，引导产业转向精细化效率竞争[6] - 通过更精细的调度、资源池化和弹性部署，把现有算力用到极致[7] - 需加强产业链协同创新：算力方、模型方、应用方需凝聚合力，实现深度适配，支撑从训练到推理的全流程，以掌握全球竞争主动权[7]