AI产业算力吃紧，缺口何来？国产算力如何破局？专家解答
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不久前，北京智谱华章科技股份有限公司借由其官方公众号公布了GLM Plan限售通告。通告表明，伴随GLM - 4.7系列模型上线，用户数目快速增多，使得算力资源产生了阶段性的紧张之感。
这是AI产业，算力吃紧的其中一个缩影展现。随着GPT等大模型，算法突破以及应用普及，算力需求如同水涨船高。数据显示，我国AI芯片市场规模，预计2028年将会超过一万亿元，大约占据全球市场的30%。面对庞大的市场需求状况，自主可控的高质量AI算力供给成就已然成为，我国抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业的前提条件啦。
对于算力缺口究竟是从哪里产生的呢，国产AI算力应该怎样去打破当前的局呢，记者针对这些情况去采访了相关的专家。
第一问：当前是否存在行业性算力缺口？
“目前，算力供应与需求之间的矛盾依旧显著突出，在全球整个范围里面都是这样的情况，然而国内的算力缺口特别明显。”1月22日，燧原科技创始人、同时担任董事长以及CEO的赵立东，对科技日报记者直接表明看法。
支撑人工智能等计算任务所需的计算能力，被称作智能算力，而它乃是人工智能产业的“水和电” 。
当下，国外的厂商依旧是全球人工智能算力方面的标准制定者，也是行业的主导者，就硬件性能以及软件生态等而言，相较于国产厂商，存在着不同程度的领先情况。有行业当中的人士透露，在2024年的时候，国外厂商占据了中国人工智能芯片市场将近七成的市场份额，进而形成了我国一个庞大的自给缺口。特别是在大模型训练的领域，自给不足的问题显得更为突出，这对我国人工智能产业的发展造成了一定的限制。
可是，国产AI算力在最近这两年的时间里，始终都在不间断地实现突破。按照咨询公司摩根士丹利在2025年的时候所发布的研究报告进行估算，中国人工智能GPU的自给率，已经从2020年时的不足10%，提升到了2024年的大约34%，并且有希望在2027年的时候上升至大约82%。伴随这样的一种趋势，算力产业的发展，现阶段正由从前那个单点硬件开展的性能追赶，转而向着更为务实且更加高效的系统级创新得以发展。
第二问：算力资源供需矛盾如何造成？
当下，我国算力资源供给遭遇诸多限制，高端芯片进口受限，国产GPU芯片于绝对计算性能、能效比以及工艺方面，和国际旗舰产品依旧存在差距，技术创新能力欠缺，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。
在同一时间，我国的算力资源呈现出分散的状况，存在着“碎片化”这样的问题。各个服务商的算力资源接口以及协议并非统一，跨区域跨主体的算力调度能力比较薄弱，从而致使算力资源的利用率处于偏低水平。除此之外，产业发展的制度环境仍然有待完善，数据确权、使用以及交易等方面的规则有待进一步细化，企业标准与合规方面出现的挑战一天比一天更加凸显。
与此同时，人工智能正加速在千行百业落地，进而带来算力需求的激增。当前，全国已落地的算力应用项目数量超1.3万个，建成的各级智能工厂数量超3万家，且覆盖了工业、金融、交通、医疗、教育等重点行业。赵立东指出，随着我国人工智能应用加速落地，算力需求持续呈现爆发式增长，那么算力供给不足的问题将会愈发显著。伴随大模型技术的成熟以及开源普及，算力应用门槛进一步降低，所以保障算力供给至关重要。
第三问：如何持续破解算力之围？
在赵立东眼中，破解此一难题的关键之处是充分释放国产算力的潜能，一方面得大力支持国产算力的应用推广，把现有的国产算力资源“充分运用且用好”，另一方面要加速推进国产芯片供应链的建造，促使技术落实以及产能增大 。
近年来，国家发展改革委积极部署算力发展政策之举频现，工业和信息化部等部门也积极如此，大力去推动那般。所谓那般之事，即为，要推动智能算力优化建设去布局，要提升智能算力服务水平，要破解智能算力供需难题呢。且看当下，最新所得数据明晰地有显示，我国企业已然发布下多款人工智能芯片产品，于算力设施这一方面，已然建成了万卡智算的各类集群，数量总计达42个，智能算力所拥有的规模已然超过了某些标准规定，其规模之大成功位居该领域全球前列了 。
浙江大学光华法学院，教授程乐指出，当前算效低下问题，普遍存在，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，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。
是石科技联合创始人，同时身为副总裁的毛运航亦提及，表示要借由更精细的调度，还要通过资源池化以及弹性部署，从而把现有的算力运用到极致 。
赵立东称，国产算力生态已然具备良好基础。不过仍旧要求产业链各个方面切实凝聚起合力，特别是算力方、模型方以及应用方这般的协同创新。当模型、应用跟算力达成深度适配，国产算力逐步去支撑起从训练直到推理的全流程之际，我们才能够真正于全球人工智能竞争里掌握住主动权，才有拥有人工智能产业平稳前行的“压舱石”。
