文章核心观点 - 随着大模型应用普及，AI算力需求激增，导致算力资源出现阶段性紧张，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] - 国内算力供需矛盾突出，存在显著缺口，尤其在高端芯片领域对外依赖度高，但国产AI算力自给率正快速提升，产业发展从硬件性能追赶转向系统级创新[2] - 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[4][5] 行业现状与供需矛盾 - 智能算力是人工智能产业的“水和电”，但当前算力供需矛盾突出，国内缺口尤为明显[2] - 国外厂商占据全球AI算力主导地位，2024年占据中国AI芯片市场近七成的市场份额，在大模型训练领域自给不足问题更为突出[2] - 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[3] - 随着大模型技术成熟及开源普及，算力应用门槛降低，算力需求持续爆发式增长，供给不足问题将更加显著[3] 市场前景与国产化进展 - 我国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] - 国产AI算力自给率快速提升，从2020年不足10%提升至2024年约34%，并有望在2027年升至约82%[2] - 在算力设施方面，国内已建成万卡智算集群42个，智能算力规模超过1590 EFLOPS，位居全球前列[4] 供给端面临的挑战 - 高端芯片进口受限，国产GPU芯片在绝对计算性能、能效比、工艺方面与国际旗舰产品仍有差距[3] - 技术创新能力不足，在芯片设计工具、底层算法框架等方面与国际先进水平有差距[3] - 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[3] - 产业发展制度环境待完善，数据确权、使用和交易等方面的规则有待细化[3] - 部分智算中心GPU实际利用率偏低，造成资源浪费和供需结构失衡[5] 破局路径与发展建议 - 破解难题的核心在于充分释放国产算力潜力，需大力支持国产算力应用推广，将现有资源“用足用好”，同时加快推进国产芯片供应链建设[4] - 应通过更精细的调度、资源池化和弹性部署，把现有算力用到极致[5] - 需完善算力利用率、任务完成效率、单位能耗产出等实际效能指标，引导产业转向精细化效率竞争[5] - 国产算力生态需产业链各方凝聚合力，尤其是算力方、模型方、应用方的协同创新，实现深度适配以支撑从训练到推理的全流程[5]