两会为中国AI发展指路，国产算力将成关键支撑

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两会为中国AI发展指路，国产算力将成关键支撑

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2025-03-14 13:55:15 字号：A- A A+ 来源：观察者网

这其中有几大关键原因。

首先，数据中心机房环境要求高，决定了建设成本高，并且大模型对算力的需求变化节奏快，要求AI服务器升级换代要快，多数企业难以弹性应对；其次AI硬件产品迭代速度快，而异构资源调度复杂度高，自建算力难以充分发挥不同芯片的性能，影响大模型训推效率；第三是数据中心的运营维护困难且成本高，对只有传统IT维护能力的企业带来重大挑战。

因此，对于很多不具备自建AI算力和自训基础大模型能力的企业来讲，选择云服务可能是更为合理的、可持续的选择。尤其是在外部封锁和内部需求激增的双重挑战下，云化国产算力作为一种高效、灵活、可持续、可扩展的解决方案，已成为突破算力瓶颈的更优选择。

面对呼啸而来的大模型时代，国内云厂商已经做好长足准备。基于华为AI软硬件技术全栈，华为云打造一站式、全场景、全流程AI应用开发及运行管理平台，对外提供高性价比、即开即用的澎湃AI算力服务——昇腾云服务。

相比与传统的算力供给，昇腾云服务可以解决行业多个痛点，优势显而易见。

首先是资源获取快，一键可接入贵安、乌兰察布、芜湖等AI云算力中心，支撑万亿参数大模型、百P数据训练，即开即用0等待，并且以独有的多级恢复机制和完备的工具链实现了千卡训练连续30天不中断。其次是模型迁移快，昇腾云服务支持业界各类框架、加速库及三方社区生态，可快速、无损实现模型和应用的迁移适配，典型场景迁移至生产环境时间小于2周。第三是故障恢复快，昇腾云服务可以主动诊断故障，集群故障可以做到1分钟发现，5分钟诊断，10分钟恢复。第四是成本控制优，云计算弹性扩缩容支持业务快速增长的同时，避免业务波谷时资源闲置，可以按需付费。第五是就近服务时延优，推理服务可以就近接入相应的AI算力中心，实现10ms可达的超低时延优质服务体验。

毋庸置疑，大模型实现自身价值一定是在产业应用中，而云服务提高了算力供给效率，大幅降低了应用和部署门槛。全国政协委员曹鹏提案建议，链主企业和云平台向中小企业提供低成本、高质量的智算服务，打造开箱即用的产品服务，让更多企业和个人无差别地享受技术创新的红利，引导技术创新走出实验室和大公司的围墙，在产业场景发挥价值。

突破算力瓶颈，推动中国AI走深向实

一直以来，市场比较执着的是对比国产芯片和英伟达芯片的性能。而华为轮值董事长徐直军已经指出，中国半导体制造工艺将在相当长时间里处于落后状态，这就意味着我们所能制造的芯片的先进性将受到制约，这是我们打造算力解决方案必须面对的挑战。

大模型时代的到来，放大了国产芯片的挑战，但同时也带来了机遇。当模型参数越来越大，应用场景越来越复杂，单卡的性能优势将被弱化，系统化、集群化的算力供给成为趋势。

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