国产 AI 芯片迎来政策强音：大模型适配加速算力自主
导语｜5 月 22 日，国家发改委在例行发布会上明确表态：指导国产大模型加大力度适配国产算力芯片。同一场发布会还释放了具身智能基建、AI 立法研究、集成电路税收优惠等一揽子信号。这是一次国家层面的 AI 路线定调。
5 月 22 日上午，国家发改委政策研究室副主任、新闻发言人李超在例行发布会上，针对人工智能领域作了一段值得逐句拆解的表态。原话是："人工智能领域核心技术和应用需求都呈现快速增长态势，我们始终坚持系统布局、分业施策、开放共享、安全可控，推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，指导国产大模型加大力度适配国产算力芯片，在保持快速发展的同时，确保自主可控、向善发展、行稳致远。"
这段话的信息密度极高，但核心落在四个字上：算力自主。这已经不是发改委第一次提及国产芯片适配，但这次表态的语境和时间节点，让它具备了远超常规的政策信号意义。
要理解这次表态的分量，需要看大背景。过去两个月，中国 AI 行业发生了几件互相关联的事。
首先是 DeepSeek V4 在 4 月 24 日正式发布并开源，首次实现了与华为昇腾芯片的深度适配。DeepSeek 在定价说明中明确写道"预计下半年昇腾 950 超节点批量上市后，Pro 价格会大幅下调"——模型价格直接与国产芯片产能挂钩，这在行业里从未有过。
其次，英伟达 CEO 黄仁勋近期公开表示，如果 DeepSeek 先在华为平台上发布，"对美国来说将是非常糟糕的事情"。他的担忧不是空穴来风——中国 AI 产业去 CUDA 化的进程，正在从口号走向实质性技术验证。
第三，就在发改委发布会的同一天，DeepSeek 宣布 V4-Pro 永久降至原价 1/4。企业端已经在用定价策略倒逼国产芯片的产能释放和生态成熟。发改委此时表态"指导国产大模型加大力度适配国产算力芯片"，是在产业已经自发行动之后，从政策层面给出方向确认和资源背书。
换句话说，这次表态的时间节点精准地踩在了"企业已经下场验证，政策顺势加码推动"的交叉点上。它不是空泛的号召，而是一次对已有产业趋势的政策追认和加速。
这场发布会释放的 AI 政策信号远不止"芯片适配"一句话。梳理下来，至少有五条主线在同步推进。
一是"人工智能+"全面铺开。李超透露，目前已出台制造、医疗、能源等十多个行业的"人工智能+"政策文件。医疗领域，国家 AI 应用中试基地孵化的"蚂蚁阿福"已在十余个省市医疗机构落地，提供就医陪诊、辅助诊断等服务。近期发改委还在谋划出台加快 AI 落地的配套文件，并持续推动央国企开放高价值应用场景。
二是具身智能从"赛场"走向"市场"。发改委明确将加快具身智能训练基础设施和中试基地建设，目标是让机器人"进工厂、进商场、进家庭"。李超特别提到今年 4 月北京亦庄人形机器人半马——参赛队伍从去年的 20 余支增至百余支，完赛队伍从 6 支增至 40 余支。这不是在说比赛本身，而是在用数据证明具身智能已经从"能跑完"进化到"能高速、灵活、自主地跑完"。
三是 AI 立法研究正式启动。这是本场发布会最容易被忽略、但长期影响最深远的一条。李超表示目前"正在开展人工智能立法研究，强化安全治理能力建设"。从已经出台的科技伦理审查办法、拟人化互动服务管理办法，到正在推进的立法研究，中国 AI 监管正在从行政规章向法律层面升级。
四是集成电路税收优惠持续加码。李超披露，2025 年我国集成电路产业销售收入超过 1.7 万亿元，同比增长超过 19%。发改委已连续 6 年制定税收优惠清单，对工艺线宽小于 28 纳米、65 纳米、130 纳米的集成电路企业分别给予十年免税、五免五减半、两免三减半的所得税优惠。产学研领域的科技创新和技术改造再贷款额度也从 5000 亿元扩大到 1.2 万亿元，支持范围扩展至人工智能等 14 个领域，利率从 1.75% 降至 1.25%。
五是明确对外开放态度。针对近期市场关于"中国要求科技企业拒绝外资"的传言，李超明确回应："从未要求中国科技企业不得接受外商投资。"这一表态在当前中美科技博弈背景下，对安抚国际资本具有直接作用。
很多解读把"指导国产大模型适配国产算力芯片"简化成了"去英伟达化"。这种理解既过于简单，也不准确。
真实逻辑是两层递进。第一层：在全球 AI 算力供应链不确定性持续增加的背景下，建立一个可用的国产算力平行体系，不再是可选项，而是必需项。这不意味着立刻停用进口芯片——英伟达 GPU 在短期内仍然是效率最高、生态最成熟的方案。但必须有一条备用路线，这条路线需要从芯片到模型到应用全部打通。
第二层：国产芯片要真正从"可用"走向"好用"，需要的不是单点突破，而是全链条协同。芯片本身的算力是一回事，模型能不能在芯片上高效运行是另一回事。这中间涉及算子适配、编译器优化、通信调度、显存管理、框架支持等大量工程工作。发改委这次表态的核心价值，在于从政策层面推动大模型厂商和芯片厂商之间的系统级协作，而不是让各家各自摸索。
目前已经有一些可感知的进展。除了 DeepSeek V4 与昇腾的深度适配，华为计算也已宣布昇腾超节点全系列产品支持 V4 系列模型；寒武纪在 V4 发布当天就完成了 Day 0 适配；OpenBMB 开源了基于昇腾 910B 原生训练的 BitCPM-CANN 模型。这些案例的意义不在于某一个模型适配了某一款芯片——而是证明了这个适配路径是可复制、可规模化的。
对开发者而言，这场政策推动的适配运动带来的直接影响是两个：一是未来调用国产算力上的大模型 API，价格会持续走低（DeepSeek 已经打了样）；二是开发者工具链会逐渐从纯 CUDA 依赖走向双轨甚至多轨支持。短期内有学习成本，长期看是生态多样性的红利。
这场发布会最值得记住的，不是某一句政策表述，而是一种明确的姿态：中国 AI 产业的算力底座，正在从依赖单一外部供应链，走向内外双循环并行。这个转型不会一蹴而就，但方向已经不可逆转。
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