本報記者 賈麗

    科技創新的宏偉藍圖正加速繪就。2025年《政府工作報告》（以下簡稱《報告》）明確提出，推進高水平科技自立自強。充分發揮新型舉國體制優勢，強化關鍵核心技術攻關和前沿性、顛覆性技術研發，加快組織實施和超前布局重大科技項目。

    人工智能（AI）作為關鍵核心技術之一，實現自主可控至關重要。目前，各地均在加速發力，如北京提出“到2025年人工智能關鍵核心技術基本實現自主可控”。

    面對全球技術競爭的激烈態勢，我國人工智能產業鏈如何更好地實現AI技術的自主可控，鍛造好大模型，打破“數據孤島”，將分散的算力資源整合成“超級電站”，助力相關行業高質量發展？

    聚焦多個領域實現突破

    《報告》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，大力發展智能網聯新能源汽車、人工智能手機和電腦、智能機器人等新一代智能終端以及智能制造裝備”。這不僅為人工智能技術的發展指明了方向，更有利于加速為傳統產業的智能化轉型注入新動能。

    通過海量數據的訓練和復雜的算法優化，大模型具備了強大的泛化能力和多場景應用潛力，從而成為AI的“大腦”，決定AI的智能化水平。

    今年以來，以DeepSeek為代表的中國人工智能技術創新取得突破性進展，國產大模型取得了長足進步，在全球大模型競爭中彰顯了中國力量。據業內初步統計，我國國產大模型數量已超200個，呈現出百花齊放的態勢。

    國產大模型加速“上新”、應用迭出。但與此同時，產業鏈自主可控的急迫性也愈發凸顯。大模型產業鏈的部分高端核心硬件受限、算法框架生態待增強、數據資源不均衡等現象依舊存在。如何在這些關鍵技術領域實現突破，成為我國AI產業亟待解決的問題。

    “大模型的訓練和推理需要強大的算力支持，而高性能芯片是算力的核心載體。目前，在AI芯片領域高端制程和先進工藝智能化提升等方面，我國企業仍需加大創新研發力度，以進一步提升自主可控能力。”上海市人工智能學會秘書長汪鐳對《證券日報》記者表示。

    AI框架是開發和部署大模型的基礎工具。盡管我國企業已推出MindSpore等自主AI框架，但其在全球開源社區中的影響力仍待提升。

    此外，數據是大模型訓練的“燃料”。但在資源開放共享方面，存在部分數據閑置的問題，因此需進一步打破數據孤島現象，提升大模型的訓練效率和效果。如何在開放協作與自主創新之間找到平衡，也是我國AI產業需要跨越的一道坎。

    如何降低成本與能耗，也是大模型發展繞不開的話題。大模型的訓練需要消耗巨大的計算資源，同時也會對環境造成影響。據業內估算，訓練一個大模型的碳排放量相當于數百輛汽車行駛一年的排放量。

    “大模型的訓練和部署高度依賴高性能芯片、先進算法框架以及海量數據資源。我國應通過優化自主AI框架的性能和易用性、打造自主可控的開源生態等，重點突破這些關鍵技術難題。”首都企業改革與發展研究會理事肖旭在接受《證券日報》記者采訪時表示。

    西安交通大學軟件學院副院長祝繼華對《證券日報》記者表示，國內企業在參與全球開源社區的同時，也要注意技術外流等。相關產業鏈在強化學習、模型蒸餾、混合專家模型等方面也應開展創新性研究，并形成多學科的深度交叉。

    “加快大模型推理落地，既是突破技術封鎖的關鍵路徑，也是搶占產業智能化制高點的重要一環。”中國工程院院士鄭南寧表示，目前，中國已初步構建起包括智能芯片、大模型、基礎架構等在內的人工智能大模型產業應用體系。大模型的應用正逐步從技術探索走向場景落地，成為推動產業智能化轉型的重要力量。

    推動算力資源靈活調度

    算力是人工智能大模型研發的重要支撐，如同“水電煤”般不可或缺。《報告》提出，擴大5G規模化應用，加快工業互聯網創新發展，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。

    近年來，我國算力總規模持續高速增長。但是算力資源存在分布不均衡、供給緊張和不能有效利用等問題，亟待探索解決。

    為此，我國正加速推進“東數西算”工程，優化算力資源的跨區域調度，推動算力像“水電煤”一樣按需按量自由分配。目前，三大運營商等產業鏈企業已啟動了全國算力網絡建設，推動算力資源“泛在連接、靈活調度”。

    北京始智科技有限公司（始智AI開源平臺）創始人CEO劉道全對《證券日報》記者表示，大模型、互聯網、云等領域企業，應通過開源協作共建共創模式，重點攻堅突破技術瓶頸。同時，通過建立全國一體化算力體系，我國將實現東西部算力的高效互補，提升資源利用效率。

    在肖旭看來，為實現關鍵核心技術的突破，算力產業鏈可以采用“揭榜掛帥”等機制，集中資源進行攻關，并通過戰略合作、產業并購等多種方式，推動產業鏈上下游的延伸與整合。

    南京大學高性能計算中心高級工程師盛樂標表示，國內企業應注重采用液冷、模塊化等先進技術，提高算力中心的能效比，實現算力資源的互聯互通和按需分配，加快量子計算、類腦芯片等前沿技術的研發，為算力基礎設施的升級提供新動能，從而提升產業鏈韌性和整體競爭力。

    在AI算力等基礎設施的加速構建下，大模型、智能體層出不窮。人工智能的蓬勃發展，也驅動多產業升級，國內AI產業鏈迎來新的機遇。國際數據公司（IDC）預測，2025年中國人工智能市場總規模將達到511.3億美元。2025年將是企業智能體應用的元年，依托大模型的智能體將助力中國軟件、信息技術等產業邁向高質量發展階段。

    盛樂標認為，人工智能與實體經濟的深度融合已進入戰略機遇期，其中關鍵技術擴散將呈現漸進式、差異化的演進特征。預計未來3年至5年，智能制造、智慧城市等基礎較好的領域將率先形成示范效應。產業鏈應打通核心技術環節鏈路，完善產業配套，讓大模型的落地更順暢。

    奇安信董事長齊向東表示，企業應大力探索“AI+安全”等創新應用，為人工智能應用大爆發下好安全“先手棋”，推動千行百業向人工智能要生產力。

（編輯 張博）