自2024年“人工智能+”首次寫入政府工作報告以來，人工智能就成為兩會期間繞不開的熱點話題。今年，政府工作報告中提出，“持續推進“人工智能+”行動，將數字技術與制造優勢、市場優勢更好結合起來，支持大模型廣泛應用。”

兩次政府工作報告中都強調要加強算力產業發展。2024年政府工作報告提出，“適度超前建設數字基礎設施，加快形成全國一體化算力體系，培育算力產業生態。”今年的政府工作報告再度強調，“優化全國算力資源布局，打造具有國際競爭力的數字產業集群。”

作為人工智能產業的基礎設施，算力的發展直接關乎到人工智能產業的未來。《 經濟 日報》評論稱， 在數字經濟時代，算力是最重要的信息基礎設施，已成為和“水電煤”一樣的基礎性資源。

中國算力基礎設施高質量發展指標

算力同樣是今年兩會期間與會代表們的熱議話題。過去兩個月來，國產大模型不斷實現性能效果的突破性進展，接連引起國際社會對中國人工智能領域更深刻、更廣泛的警惕和限制。

比如在DeepSeek出圈之后，就有外媒報道稱特朗普政府正考慮加強對英偉達AI芯片的對華出口限制，范圍或擴大至此前的已經閹割后的對華“特供版”AI芯片H20。在此之前，美國已經多次限制英偉達芯片的對華出口，一度導致英偉達芯片國內價格飆漲。

算力、算法、數據是推動大模型產業發展的“三架馬車”。當前，我國大模型產業在算法、數據上都處于領先狀態，但在國產算力生態構建上仍落后于國際水平。

國產算力與海外算力對比，東吳證券報告

全國政協委員、中國科學院計算技術研究所研究員張云泉過去一年曾走訪了眾多算力中心及相關企業，他在接受 媒體 采訪時表示，當前算力市場存在供需性矛盾，即算力結構單一、高端算力緊缺。 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新速度。

全國人大代表、科大訊飛董事長劉慶峰則在建議中指出，加快構建國產算力平臺上的自主可控大模型及產業生態。劉慶峰表示，國產大模型訓練高度依賴進口算力，除訊飛星火外，其他全民可下載的大模型均基于英偉達卡訓練。 若不能加快解決國產自主可控人工智能產業生態薄弱、適配困難等問題，無異于“在別人地基上建高樓”。

在大模型時代到來之前，國產 手機 廠商們更早地感受到了芯片“卡脖子”的弊病。被制裁之前，華為手機業務一度占到全球第二，發展勢頭正猛，不得已從頭開始構建國產手機供應鏈替代。雷軍之所以決定小米親自下場造車，起點同樣是 2021 年小米被列入制裁名單。

科大訊飛同樣在 2019 年被美國產列入制裁名單，一度許多開發平臺都無法采購美國芯片，科大訊飛在美國實驗室也被迫關閉。從那時起，科大訊飛就開始全供應鏈端的國產化替代。

在大模型時代，訊飛星火從立項研發之初就完全基于全國產算力平臺，實現從算力底座到模型生態的全棧自主可控 。 2023 年 5 月，訊飛星火 V1.0 正式發布，實現在國產有限算力下性能對標國際先進水平。時至今日，訊飛星火大模型仍然是目前唯一基于全國產算力平臺訓練的全民大模型。

2023年，科大訊飛還聯合華為共同研發了首個萬卡全國產化算力底座“飛星一號”。去年10月，國產超大規模智算平臺“飛星二號”也正式啟動，首批算力將在2025年年內交付使用。

在飛星二號正式啟動時，劉慶峰斬釘截鐵地對外表示，只有在真正自主可控的平臺上，才有真正的中國人工智能大未來。他對內強調，科大訊飛必須要做全棧自主可控的大模型國家隊，這是科大訊飛2025年的“必贏之戰”。

在有限國產算力的支撐下，科大訊飛始終堅持基于全國產算力底座的研發。今年3月，科大訊飛推出的深度推理模型X1全新升級，僅用了70B大小的參數規模，就實現了性能對標OpenAI-o1及DeepSeek-R1，并且在數學能力上實現對 DeepSeek 的超越。要知道，即便是成本極致優化的DeepSeek-R1，參數規模也有 671B，接近星火 X1 參數規模的10倍。

過去兩年，科大訊飛圍繞醫療、教育、法律、 汽車 、科研等多個重點行業發布了多個行業大模型，覆蓋超300個應用場景。或許也正是由于訊飛星火全棧自主可控的大模型技術研發路線，訊飛星火在以政企單位為主的招投標市場更受歡迎。去年， 科大訊飛拿下央國企中標項目數量及中標金額的雙第一 。

劉慶峰今年1月在公司內部表示，除了訊飛星火在行業剛需的科研、生產、工作等場景上做得更好、行業落地方法論和工具鏈更完善以外，更重要的原因之一就是 訊飛星火的全國產大模型定位，更加安全可靠。 去年，包括中國石油、中國海油、國家能源集團等眾多央國企單位都選擇了訊飛星火。

基于全國產算力底座的訊飛開放平臺，已經聚集了774.9萬開發者團隊，總應用數超過272.2萬。僅僅是去年一年，科大訊飛就新增了200多萬實名認證的開發者團隊。

但僅有科大訊飛還不夠，國產算力生態的構建和發展需要更多 科技 企業參與其中。劉慶峰在建議中提出，鼓勵基于自主可控國產算力平臺的大模型研發和應用。同時，他建議要構建數據資源充分共享機制以及專項支持國產算力平臺的生態體系建設。

科大訊飛與華為的緊密合作是可參考的范例之一。近日，科大訊飛攜手華為在國產算力領域取得重大進展， 雙方聯合團隊率先突破國產算力集群上 MoE 模型的大規模跨節點專家并行集群推理 ，這是繼DeepSeek公布其MoE模型訓練推理方案后，業界首個基于國產算力的全新解決方案。

任何產業的發展都不可能一簇而就。過去幾十年來，我國不斷在包括航天、制造、通信、工業乃至人工智能等多個領域不斷取得突破性進展，依靠的正是一代代代科研人的攻堅克難與日以繼夜的持久探索。

國產算力底座的發展同樣如此。相信在不久的將來，隨著包括科大訊飛、華為等在內的中國科技企業的技術創新與產業帶動下，國產算力生態將會更加繁榮。