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算力供给已成为中国抢占人工智能产业制高点的关键前提[1] - 当前中国AI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严重，但国产AI算力自给率正快速提升，产业发展正从硬件性能追赶转向系统级创新[3][4] - 破解算力困境需多措并举，包括大力支持国产算力应用推广、加快国产芯片供应链建设、优化算力调度与利用率、以及推动产业链各方协同创新[6][7] 行业现状与供需矛盾 - 算力需求激增：GLM-4.7系列模型上线后用户数量迅速增长，导致算力资源阶段性紧张，这是AI产业算力吃紧的缩影[1] 随着GPT、DeepSeek等大模型算法突破和应用普及，算力需求水涨船高[1] 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[5] - 存在显著算力缺口：在全球范围内算力供需矛盾突出，但国内算力缺口尤为明显[3] 国外厂商占据中国AI芯片市场近七成的市场份额，形成庞大的自给缺口，在大模型训练领域自给不足问题更为突出[4] - 市场规模与自给率：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] 中国人工智能GPU自给率已从2020年不足10%提升至2024年约34%，并有望在2027年升至约82%[4] 供给端面临的挑战 - 技术性能差距：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[5] 高端芯片进口受限[5] - 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仍有差距[5] - 资源分散与利用率低：算力资源存在“碎片化”问题，各服务商算力资源接口和协议不统一，跨区域跨主体算力调度能力较弱，导致算力资源利用率偏低[5] 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[6] - 制度环境待完善：产业发展制度环境仍待完善，数据确权、使用和交易等方面的规则有待细化，企业标准与合规方面的挑战日益凸显[5] 破局方向与措施 - 释放国产算力潜力：破解难题的核心在于充分释放国产算力潜力，一方面需大力支持国产算力的应用推广，将现有国产算力资源“用足用好”；另一方面要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] - 政策支持与设施建设：国家发展改革委、工业和信息化部等部门积极部署算力发展政策，推动智能算力优化建设布局、提升服务水平[6] 中国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[6] - 提升算力使用效率：未来应进一步完善算力利用率、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[6] 需要通过更精细的调度、资源池化和弹性部署，把现有算力用到极致[7] - 产业链协同创新：国产算力生态已具备良好基础，但仍需产业链各方真正凝聚合力，尤其是算力方、模型方、应用方的协同创新，当模型、应用与算力实现深度适配，国产算力逐步支撑起从训练到推理的全流程时，才能在全球人工智能竞争中掌握主动权[7]