政協(xié)委員：把智算的價格打下來推動高端算力發(fā)展

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2025-03-06 11:07:07 觀察者網(wǎng)

政協(xié)委員提案不是一次性任務，不僅需要調(diào)研發(fā)現(xiàn)問題,、撰寫提案指出問題,，還要持續(xù)跟進解決問題。全國政協(xié)委員,、中國科學院計算技術研究所研究員張云泉多年來一直關注算力基礎設施建設,，他認為好的提案不僅是寫出來的，更是跑出來的,。

今年,，張云泉再次圍繞算力設施建設與智算產(chǎn)業(yè)發(fā)展提交提案，呼吁加快高端算力設施建設,，提升算力使用效率,，以應對人工智能大模型快速發(fā)展帶來的“算力圍城”困局,。前兩年，他的提案主要關注“東數(shù)西算”的宏觀布局,，今年則聚焦“超智融合”趨勢下的發(fā)展難題,。

在過去一年中，張云泉走訪了眾多算力中心及相關企業(yè),，敏銳地洞察到當前算力市場存在供需性矛盾：算力結構單一,、高端算力緊缺。隨著DeepSeek等AI開源大模型的涌現(xiàn),，大模型在各個行業(yè)的應用不斷增多,，對算力基礎設施建設提出了新需求。然而,，國內(nèi)算力基礎設施與國際領先水平存在代際差異,，制約了大模型迭代創(chuàng)新速度。

談及算力建設短板問題,，張云泉表示這種供需失衡首先反映在規(guī)模上,。目前國內(nèi)公開的主要智算中心單體規(guī)模僅在100-1000Pflops之間，而高端智算中心要求具備萬卡級分布式訓練能力,，性能需達到10Eflops@BF16以上,，機架功率密度達到40-100kW。此外,，智算中心算力結構單一,，基礎工具鏈不完善，通用性不強,，利用率不高,，進一步加劇了供需矛盾。部分智算中心只考慮低精度訓練算力需求,，未結合行業(yè)場景考慮混合精度融合算力需求,，導致通用性不強；國產(chǎn)高性能可擴展并行訓推編程框架和優(yōu)化工具鏈的缺失,，則導致國產(chǎn)大規(guī)模智算集群計算效率普遍偏低,，可擴展性不高。

另一個產(chǎn)業(yè)痛點是大模型與產(chǎn)業(yè)應用脫節(jié),。國內(nèi)大模型百花齊放,，但有些大模型研制單位只注重訓練效果和參數(shù)規(guī)模，忽視模型落地到產(chǎn)業(yè)應用時的效率和不同場景應用效果,，難以為實體產(chǎn)業(yè)發(fā)展服務,。

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