补齐算力短板中国AI才能行稳致远
本文转自：中国经济时报
周子勋
■本报评论员 周子勋
近期，中国人工智能产业迎来基建突破与市场拓展的双重利好。
国家发展改革委宣布，我国首个全国产10万卡人工智能超集群日前正式投用，标志着我国算力基础设施建设迈入10万卡级部署新阶段。
算力底座扩容，正加速转化为产业全球竞争力。海关总署数据显示，上半年工业机器人出口62.9亿元，同比增长18.6%，销往141个国家和地区；手术机器人出口4.8亿元，激增3.3倍，出口市场从23个扩至49个；清洁机器人、智能仿生机器人合计出口180.9亿元。机器人，正成为中国“智造出海”的闪亮名片。
繁荣之下，暗流涌动。DeepSeek创始人梁文锋近日说了一句大实话：Deep? Seek没有训练更大参数模型，不是当前模型能力已经足够、不该再做大，而是受算力资源硬性限制，可调用的算力供给不够。他判断，只要算力资源充足，大模型智能上限仍具备巨大上升空间。这番话直击行业痛点，既道出国内AI产业当前发展之困，也印证了国家布局算力基建、深耕新质生产力的现实紧迫性。
算力紧张，源于外部约束与国产产能爬坡的双重压力。当下海外高端AI芯片供给受限，国内头部AI企业可调度的高性能算力集群规模，与海外行业龙头相比仍存在量级差距。梁文峰透露，DeepSeek目前拥有约两万张H等效算力，落后美国12到18个月。受硬件配额约束，国产算力卡可用数量仅有一万六千张，难以支撑超大参数模型完整训练迭代。他判断，生态没问题，产能是瓶颈。算力受限，实验机会减少，人才差距也由此衍生。
同时，AI产业爆发式增长催生海量算力需求。随着通用大模型、智能体、多模态技术落地提速，各行各业数字化转型带来训练、微调、商用推理的算力需求持续暴涨。一边是AI赛道企业扎堆扩张、科研机构持续攻关前沿算法，另一边是国产算力芯片处在生态适配、产能释放的成长阶段，硬件量产、集群搭建、算子适配需要漫长周期。供需之间的时间差，直接造成行业优质可调用算力资源紧缺、算力成本居高不下，很多成熟的算法思路只能受硬件限制暂缓落地。
企业的算力焦虑，中央早已看到，且已在行动。2026年4月，中共中央政治局会议要求，加强算力网等“六张网”规划建设。国家发展改革委明确，“十五五”时期将更加注重供需适配，加强算力网与新型电网、新一代通信网规划建设协同联动。算力网建设将新增直接投资4万亿元。国家数据局印发《2026年数字经济发展工作要点》，要求“加快建设全国一体化算力网”。工业和信息化部启动国家算力互联互通节点建设，部署城域“毫秒用算”专项行动。多部门联动、多政策叠加，算力供给短板正在被系统性补齐。
政策效应正在释放。截至2026年6月底，全国智能算力规模达2185EFLOPS，同比增长177%，达到每秒可执行2185百亿亿次浮点运算，为人工智能等新兴产业加快发展提供了有力支撑。上半年AI相关产业增速稳定在30%以上，国产开源大模型全球下载量破百亿次，算力、数据集、通用模型三者形成完整产业闭环，算力红利持续赋能千行百业数字化升级。
从行业痛点到国家战略、从10万卡集群落地到机器人扬帆出海，中国正稳步补齐算力短板。未来，随着国产芯片产能释放、一体化算力网络成型、普惠算力政策下沉，充足稳定的算力底座必将释放国产大模型的潜力，驱动人工智能产业持续突破向上。