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创新为核心驱动力 探索算力产业高质量发展方向
2026年01月08日 17:12:10
来源：化工仪器网 作者：小王 点击量：4607
在《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》中就明确了算力产业高质量发展，要以创新为核心驱动力，突破传统算力重规模轻效能、重硬件轻协同、重建设轻安全的路径依赖，转向注重多元算力供给、算网融合、绿色低碳和安全可靠的可持续发展模式。
近日，国内外多家媒体开始盘点2025年科技产业大事件以及2026年科技领域热门发展趋势，而这些媒体似乎都不约而同的将目光锁定在一个当前热门的领域——人工智能。客观来看，人工智能在过去一年迎来了飞速发展，并且随着语言模型以及计算机技术的进步，其适用的领域以及带来的效果，均有了质的飞跃。与此同时，人工智能的民用市场发展带动了消费电子市场的发展，比较直观的体现便是近几个月的硬件涨价情况。而究其根本，离不开两个关键的字——算力。
算力作为数字经济的核心引擎，是支撑数据要素流通、算法模型训练、智能应用落地的关键基础。全球算力产业正处于由规模扩张迈向质量跃升的关键时期。而我国作为较早一批开始涉足人工智能产业的国家，很早就开始重视这方面的发展，并且也基于此，在发展中不断调整算力产业的发展计划，以此来推动数字经济的进步。
而在这个过程中，我国始终坚持的一个点便是创新。在《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》中就明确了算力产业高质量发展，要以创新为核心驱动力，突破传统算力重规模轻效能、重硬件轻协同、重建设轻安全的路径依赖，转向注重多元算力供给、算网融合、绿色低碳和安全可靠的可持续发展模式。
然而，想要实现算力的高质量发展，有三个核心问题需要解决，即核心技术受限、资源利用效率偏低、应用场景深度不足。具体到细节上，大致可以将这三点解释为以下三类情况。
其一是核心技术受限导致的自主可控能力薄弱。我国计算机产业发展起步相对较晚，加上在高端GPU、EUV光刻机、EDA软件等关键领域仍依赖进口，这很大程度上提高了我国发展算力的成本，限制了算力高质量发展的上限。与此同时，国际主流CUDA生态与国产AI芯片厂商生态互不兼容，在别人先发优势的情况下，我国被迫需要接受模型迁移成本高、软硬件协同效率低的情况，这也限制了相关国产产品算力性能的充分发挥。
其二则是资源利用效率偏低导致的绿色发展压力。中游算力基础设施与服务匮乏导致我国算力基础设施面临高能耗和低上架率两大痛点。同时跨域调度能力不足，也导致了算力存在东部需求旺盛但算力缺失，西部算力闲置不能充分释放潜力的情况。
其三是安全保障体系不够完善。我国算力应用目前正加速向智能制造、智慧医疗、自动驾驶等领域渗透融合，，但是很多细节缺乏标准来统一，加上不同行业、地区间的算力接口与调度协议也并不一致，在保证安全的情况下，难以帮助算力高效释放价值。
也正是基于这些问题，目前有关部门提出的意见，主要将高质量发展的突破口集中在了攻坚基础软硬件，筑牢算力自主可控根基；优化基础设施与服务，提升算力供给效能；深化行业应用与安全协同，激活算力价值释放三个方面。
总体来说，未来几年里，我国应该会持续重视算力的高质量发展，这个过程中会逐渐形成具备特色主义的算力发展模式，重安全、重技术、重人权，发展出具备中国特色的高质量算力体系，为中国数字科技建设打好坚实基础。
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