福州观察｜大模型时代，智能算力何以成为福建高校与产业共谋的“战略稀缺资源”？

8月5日，中国计算机学会（CCF）人工智能会议在新疆乌鲁木齐召开。在主题为“见疆见昆仑·AI大模型算力前沿”的分论坛上，多位权威专家指出：随着大模型技术加速落地，高质量智能算力已从基础设施演变为制约创新的关键“稀缺资产”。这一趋势，正深刻影响着包括福州、厦门等地高校及数字产业聚集区的发展路径。

“人工智能正迈入‘重工业’阶段。”CCF人工智能与模式识别专委会主任于剑强调，其“重资产”属性集中体现在算力投入与数据积累两方面——这对福建加快建设国家数字经济创新发展试验区提出了新课题。

CCF常务理事陈健进一步阐释：“当前大模型爆发式增长，并非单一技术驱动，而是大数据、人工智能与超级计算三者深度融合的结果。”他特别指出，这已远超传统云计算范畴，实属典型的超级计算应用场景。

北京超级云计算中心首席技术官甄亚楠介绍，该中心正依托超算技术支撑大模型训练，在存储架构、系统调度等方面实现能力复用；计划于2023年底前批量部署GPU卡，并同步引入国产芯片适配方案——此举也为福州大学、福建师范大学等本地高校探索异构算力协同提供了可借鉴路径。

“今年上半年，英伟达相关服务器采购价普遍上涨约100%。”陈健坦言，旺盛需求叠加供应链紧张，“算力荒”已成为横亘在科研与产业之间的现实瓶颈。在福建，不少高校实验室已感受到算力获取成本持续攀升的压力。

高校作为科研主力，首当其冲面临算力约束。西安电子科技大学苗启广教授指出：“外部算力如何高效接入、科学调度，是当前高校必须破解的共性难题。”烟台大学王莹洁教授亦表示：“算力使用即投入，经费与效能如何平衡，亟需机制创新。”这一判断，在福州软件职业技术学院、闽江学院等本地院校中引发广泛共鸣。

自建算力同样存在利用率偏低问题。新疆大学钱育蓉院长坦言，因团队需求不均、设备代际差异等因素，部分算力资源长期闲置。该校正试点建设跨学院共享型算力中心，未来还将面向社会开放服务——类似思路已在福州滨海新城智算中心初步实践，推动区域算力资源集约化运营。

北京邮电大学石川教授则聚焦软硬协同短板：“当前科研仍高度依赖国外技术栈，国产平台在算法库、框架兼容性等软件生态方面尚存缺口。”他呼吁加强基础工具链研发。这一挑战，在福州物联网开放实验室、国家东南健康大数据中心等本地平台建设中，正被列为关键攻关方向。