電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道 1月21日，國(guó)務(wù)院新聞辦新聞發(fā)布會(huì)上，工信部副部長(zhǎng)張?jiān)泼鞅硎荆诠ば挪柯?lián)合7部門出臺(tái)《“人工智能 + 制造”專項(xiàng)行動(dòng)實(shí)施意見》，并配套制定行業(yè)轉(zhuǎn)型指引和企業(yè)應(yīng)用指南。下一步，工信部將以落實(shí)《實(shí)施意見》為抓手，推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，技術(shù)創(chuàng)新是重點(diǎn)，突破訓(xùn)練芯片、異構(gòu)算力等關(guān)鍵技術(shù)是關(guān)鍵。

訓(xùn)練芯片：AI模型基石與技術(shù)攻堅(jiān)核心

訓(xùn)練芯片是專用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的高性能集成電路，能處理海量數(shù)據(jù)、進(jìn)行復(fù)雜深度計(jì)算，構(gòu)建特定功能的AI模型。

從底座作用看，訓(xùn)練芯片是大模型研發(fā)的算力基石，決定AI技術(shù)發(fā)展速度與高度。但當(dāng)前高端訓(xùn)練芯片市場(chǎng)被高度壟斷，國(guó)內(nèi)大規(guī)模模型訓(xùn)練面臨算力供給不足和結(jié)構(gòu)性失衡問題，推動(dòng)國(guó)產(chǎn)高端訓(xùn)練芯片研發(fā)是AI產(chǎn)業(yè)鏈自主可控的關(guān)鍵。

技術(shù)攻關(guān)聚焦高端訓(xùn)練芯片領(lǐng)域，涵蓋芯片內(nèi)核架構(gòu)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)工藝適配、先進(jìn)封裝等全鏈條技術(shù)。

近期，國(guó)產(chǎn)訓(xùn)練芯片及相關(guān)技術(shù)棧取得諸多突破，不僅涉及芯片硬件，還延伸至軟件框架、集群訓(xùn)練和創(chuàng)新架構(gòu)等多個(gè)層面。

2026年1月，智譜AI與華為合作，利用華為昇騰Atlas 800T A2設(shè)備，全程訓(xùn)練出新一代多模態(tài)圖像生成模型GLM - Image。從數(shù)據(jù)預(yù)處理到強(qiáng)化學(xué)習(xí)后訓(xùn)練，全流程在國(guó)產(chǎn)芯片完成，打破高端模型訓(xùn)練對(duì)國(guó)外芯片的依賴。該模型發(fā)布后迅速登頂Hugging Face趨勢(shì)榜第一，證明國(guó)產(chǎn)算力底座能支撐前沿AI模型研發(fā)。

科大訊飛與華為深度合作，攻克萬卡級(jí)集群組網(wǎng)和通信協(xié)同優(yōu)化難題。通用大模型訓(xùn)練效率從行業(yè)基準(zhǔn)的30% - 50%提升至85% - 95%，長(zhǎng)思維鏈強(qiáng)化學(xué)習(xí)場(chǎng)景中訓(xùn)練效率超84%，意味著國(guó)產(chǎn)芯片訓(xùn)練大模型成本顯著下降，穩(wěn)定性接近國(guó)際主流水平。

國(guó)產(chǎn)芯片廠商產(chǎn)品迭代迅速，新發(fā)布芯片關(guān)鍵參數(shù)對(duì)標(biāo)國(guó)際主流產(chǎn)品，強(qiáng)調(diào)國(guó)產(chǎn)工藝。燧原科技L600定位極高性能AI算力，采用國(guó)產(chǎn)工藝，首創(chuàng)原生FP8低精度算力，用于訓(xùn)練集群，性能對(duì)標(biāo)英偉達(dá)H20 GPU，計(jì)劃支持萬卡級(jí)超大算力集群建設(shè)。中誠(chéng)華隆HL100采用自研GPGPU + NPU融合架構(gòu)，強(qiáng)調(diào)高能效比和高性價(jià)比，同等算力下總擁有成本僅為國(guó)外某AI芯片的1/4。

此外，中國(guó)科研團(tuán)隊(duì)在顛覆性技術(shù)路徑上有進(jìn)展。清華大學(xué)團(tuán)隊(duì)發(fā)布的“太極 - II”首創(chuàng)全前向智能光計(jì)算訓(xùn)練架構(gòu)，大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度較傳統(tǒng)GPU提升10倍，能效比高，為突破算力瓶頸提供新路徑。中科院自動(dòng)化所發(fā)布的“瞬悉1.0”在國(guó)產(chǎn)GPU集群上完成訓(xùn)練，推理效率和能耗表現(xiàn)顯示非Transformer架構(gòu)在國(guó)產(chǎn)算力上有巨大潛力。

異構(gòu)算力：破解AI算力瓶頸的關(guān)鍵路徑

異構(gòu)算力已從“硬件堆疊”進(jìn)化為解決AI算力瓶頸的核心路徑。它指在一個(gè)計(jì)算系統(tǒng)中，混合使用不同架構(gòu)的計(jì)算單元（如CPU、GPU、NPU、FPGA等）協(xié)同處理任務(wù)。

為何發(fā)展異構(gòu)算力？以算力中心比作交通系統(tǒng)，傳統(tǒng)同構(gòu)模式如滿街都是小轎車，拉貨載人都不合適；異構(gòu)模式則根據(jù)任務(wù)調(diào)度不同車輛，拉貨用卡車（NPU/加速卡），載人用轎車（CPU），長(zhǎng)途用高鐵（專用芯片），實(shí)現(xiàn)效率最大化、成本最低化。

目前，異構(gòu)算力突破集中在三個(gè)層面：

打破“算力孤島”（跨地域、跨芯片）：這是重大突破。過去不同廠商芯片無法協(xié)同工作，算力閑置。上海AI實(shí)驗(yàn)室的DeepLink實(shí)現(xiàn)全球首次長(zhǎng)距離、跨地域異構(gòu)算力互聯(lián)，像“萬能插座”，將上海和濟(jì)南不同架構(gòu)算力拼成“超級(jí)節(jié)點(diǎn)”，訓(xùn)練效率達(dá)單一芯片集群的95%以上，解決算力分布不均問題。

軟硬協(xié)同的“調(diào)度藝術(shù)”：異構(gòu)算力難點(diǎn)在于軟件調(diào)度。阿里云構(gòu)建業(yè)內(nèi)首個(gè)萬卡混合異構(gòu)算力云平臺(tái)，通過算網(wǎng)融合架構(gòu)，讓不同廠商GPU協(xié)同工作，通信性能提升20%。京東云JoyScale平臺(tái)支持超10家國(guó)產(chǎn)算力卡，實(shí)現(xiàn)行業(yè)最多元異構(gòu)調(diào)度。中國(guó)電信驗(yàn)證“英偉達(dá)+國(guó)產(chǎn)”芯片交叉組合推理試驗(yàn)，將推理任務(wù)“Prefill”和“Decode”階段分開，分配給不同特性芯片處理，成本最高下降42%。

顛覆性的“光計(jì)算”：這是下一代異構(gòu)算力的探索。清華“太極 - II”是智能光計(jì)算芯片，用光子計(jì)算，特定任務(wù)上速度比傳統(tǒng)GPU快10倍，能效比高，是打破“電算力”物理極限的關(guān)鍵路徑。

工信部重視“異構(gòu)算力”，因其已從“技術(shù)概念”變?yōu)椤皠傂杌A(chǔ)設(shè)施”。未來AI算力不再追求單一“大力出奇跡”，而是“精打細(xì)算”。通過異構(gòu)算力，可盤活國(guó)產(chǎn)算力資源，降低對(duì)單一進(jìn)口芯片的依賴。