自主国产的算力异构如何发挥最大的能力

随着国产芯片的日益成熟，不同的厂家，不同的技术路径以及差异化的设计理念，如何形成合力应用到实际场景中，芯片和集群协同配合，软硬件的适配性以及模型对算力的要求，都需要统筹考虑，以产业生态为纽带，横向拉通的三点思考。

一、聚力生态

目标：构建“多元协同、自主可控”的异构算力生态体系，破解算力资源碎片化难题，提升AI基础设施供给能力。

 - 国产算力芯片企业需加速突破GPU/TPU/NPU等异构芯片技术壁垒，推动龙芯、昇腾、寒武纪等国产芯片规模化应用，实现算力芯片自主可控；国际芯片厂商可参与技术互补，共同探索x86/ARM/RISC-V等多架构融合路径。

 - 数据中心、云计算企业发挥资源整合优势，布局“智算中心+边缘计算+算力网络”多层次算力基础设施，重点提升异构算力集群调度能力，通过液冷技术、绿色能源等实现低碳化升级，降低算力成本。

- 搭建开放兼容的异构算力平台，打通CPU/GPU/DPU等硬件资源壁垒，构建统一算力调度引擎与标准化接口，推动算力资源跨地域、跨架构高效流通，为大模型训练提供“按需供给、弹性扩展”的算力底座。

二、技术协同

目标：打破“硬软割裂”瓶颈，以全栈技术融合释放算力资源的“乘数效应

- 推动“芯片-系统-算法”技术链深度耦合，从硬件架构设计阶段嵌入算法优化需求，在软件定义层面适配算力特性，形成“硬件性能倍增、软件效率跃升”的协同创新闭环，让每一份算力投入都转化为智能进化的加速度。

- 构建“开源共享”的技术创新生态，通过算力调度框架、大模型训练工具等核心组件的开源开放，降低中小企业参与AI研发的技术门槛，激发“万马奔腾”的创新活力，培育从基础研究到应用落地的全链条创新生态。

- 聚焦“绿色智能”技术方向，将低碳理念融入算力基础设施建设，通过液冷技术、可再生能源应用与算力能效优化，实现“算力增长”与“碳效提升”的双重目标，让算力产业成为绿色数字经济的标杆领域。

三、共筑产业

目标：超越单一产业边界，以算力生态的“链式反应”激活城市发展的“智能基因”。

- 构建“算力-数据-算法-应用”的产业共生体系：算力作为“动力源”，驱动数据要素价值释放；数据反哺算法迭代，算法催生场景创新；最终以智能应用赋能金融、制造、医疗等千行百业，形成“算力强、数据活、算法优、产业兴”的良性循环。

- 将算力生态建设与城市数字化转型深度融合：通过算力基础设施的超前布局，支撑“城市智脑”“产业大脑”等重大工程；依托大模型创新应用，培育智能终端、数字孪生等新兴产业集群。

- 秉持“共益共享”原则，建立产业链利益分配与风险共担机制，让芯片研发、算力运营、模型开发等各环节主体在生态协同中实现价值共创，形成“大中小企业融通、产学研用联动”的产业共同体。