AI算力新十年：技术革新、生态协同与商业闭环，共探「下一个寒武纪」之路丨GAIR 2025

文章摘要

【关 键 词】 算力、芯片、大模型、生态、创新

GAIR 2025「AI 算力新十年」专场聚焦算力作为基础设施时代的核心议题，探讨技术路径、生态战略与商业逻辑如何穿越周期。论坛以“谁是下一个寒武纪”为主题，集结产学研投多方视角，揭示国产算力的现状与未来方向。

深圳理工大学唐志敏院长指出，软件生态对算力芯片产业具有决定性作用。随着摩尔定律放缓与AI算力需求激增，异构计算面临编程复杂度与兼容性挑战。他强调，X86等传统架构的生态壁垒极高，而中国需通过软硬件协同优化突破制程限制，并警示GPGPU部分产品偏离本质功能。在架构创新上，他主张以RISC-V为统一标准，推动回归CPU中心化的融合架构。

刘方明教授分析大模型从“百模大战”向“十模争锋”收敛的趋势，指出国产模型面临工具链碎片化、评测标准不统一等挑战。鹏城实验室通过开源中小尺寸模型及全流程数据，推动“用以致善”的实践理念，加速行业应用落地。燧原科技李星宇则预测国产算力行业将迎淘汰赛，软件生态是竞争关键。他披露中国开源模型生成的Token量已超全球总和，强调需通过绑定场景与培育人才构建开放生态。

摩尔线程王华提出万卡集群是压缩大模型训练时间的核心变量，并分享全栈软件工具链如何提升训练稳定性与效率。云天励飞罗忆预测2025年推理芯片消耗量或超训练芯片，提出通过稀疏化、量化优化等技术降低AI应用成本，形成“数据飞轮”式的中国发展路径。IO资本赵占祥呼吁摒弃单点追赶，探索系统级创新，如TPU集群、3D DRAM堆叠及光电合封技术，以多元化路径突破工艺限制。

论坛最终形成共识：技术路径的选择、生态协同的构建与商业化落地的打磨，是国产算力占据价值链顶端的关键。这场探讨不仅是对企业的追问，更是对产业基石的系统性审思，为AI算力新十年提供了方向性指引。

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【原文作者】 雷峰网
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
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