时报论坛丨夯实算力底座 中国人工智能方可行稳致远

■中国经济时报评论员 周子勋

近日，我国人工智能行业同时收获基建突破与市场扩张的两大积极信号。

国家发改委披露，国内首个全国产10万卡AI超算集群近日正式启用，意味着我国算力底座建设跨入10万卡级新台阶。

算力底座持续扩容，正快速转化为产业的国际竞争力。海关总署统计显示，今年上半年工业机器人出口额达62.9亿元，同比上扬18.6%，覆盖141个国家和地区；手术机器人出口4.8亿元，飙升3.3倍，出口市场由23国扩展至49国；清洁机器人和智能仿生机器人累计出口180.9亿元。机器人产业，正成为我国"智造出海"的耀眼招牌。

繁荣表象之下，潜藏隐忧。DeepSeek创始人梁文锋近期直言：DeepSeek未训练更大参数模型，并非现有模型能力已够、不应继续扩大，而是受算力资源硬约束，可调用的算力不足。他预判，若算力资源充裕，大模型智能上限仍有巨大提升余地。这番表态直戳行业要害，既揭示了国内AI产业目前的发展瓶颈，也佐证了国家布局算力基建、深耕新质生产力的现实必要性。

算力吃紧，来自外部限制与国产产能爬坡的双重挤压。当前海外高端AI芯片供应受限，国内头部AI企业能调度的高性能算力集群体量，与海外行业巨头相比仍有量级鸿沟。梁文峰透露，DeepSeek现拥有约两万张H等效算力，落后美国12至18个月。受硬件配额制约，国产算力卡可用数量仅一万六千张，难以支撑超大参数模型的完整训练迭代。他判断，生态不存在问题，产能才是瓶颈。算力受限致使实验机会减少，人才差距也随之扩大。

与此同时，AI产业井喷式扩张催生海量算力诉求。伴随通用大模型、智能体、多模态技术加速落地，各行业数字化转型带来训练、微调、商用推理等算力需求持续飙升。一方面AI赛道企业密集扩张、科研机构持续攻坚前沿算法，另一方面国产算力芯片正处于生态适配、产能释放的爬坡期，硬件量产、集群搭建、算子适配均需漫长周期。供需间的时间错位，直接导致行业优质可调用算力紧缺、算力成本高企，大量成熟的算法思路只能因硬件制约而暂缓落地。

企业的算力焦虑，决策层早已洞察并采取行动。2026年4月，中共中央政治局会议提出，加强算力网等"六张网"规划建设。国家发改委明确，"十五五"期间将更加强调供需匹配，推动算力网与新型电网、新一代通信网规划建设协同衔接。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"加速建设全国一体化算力网"。工信部启动国家算力互联互通节点建设，推进城域"毫秒用算"专项行动。多部门协同、多政策叠加，算力供给短板正被系统性补齐。

政策效应正持续显现。截至2026年6月末，全国智能算力规模达2185EFLOPS，同比增长177%，相当于每秒可完成2185百亿亿次浮点运算，为人工智能等新兴产业加速发展提供有力支撑。今年上半年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突破百亿次，算力、数据集、通用模型三者构筑完整产业闭环，算力红利持续赋能千行百业的数字化升级。

从行业痛点到国家战略、从10万卡集群落地到机器人扬帆远航，我国正稳步补齐算力短板。展望未来，伴随国产芯片产能爬坡、一体化算力网络成型、普惠算力政策落地，充足稳定的算力底座必将释放国产大模型潜能，驱动人工智能产业持续向上突破。

总 监 制丨杨玉洋 车海刚

监 制丨陈 波 刘卫民

审 核丨周子勋 编 辑丨陈姝含