转自：中国经济导报

    本报讯  记者崔立勇报道  全国政协委员、中国科学院计算技术研究所研究员张云泉今年提出的提案呼吁，加快高端算力设施建设，提升算力使用效率，以应对人工智能大模型快速发展所带来的“算力围城”困局。

    张云泉分析：“伴随DeepSeek等AI开源大模型涌现，大模型在各个行业的应用不断变多，这对算力基础设施建设提出新需求。而当前算力市场存在供需性矛盾——‘算力结构单一、高端算力紧缺’，而算力基础设施与国际领先水平存在代际差异，制约了大模型迭代创新速度。”

    谈及算力建设短板问题，张云泉直言：“我认为这种供需失衡，首先反映在规模上。”他介绍，目前国内公开的主要智算中心单体规模仅在100~1000Pflops之间。高端智算中心要求具备万卡级分布式训练能力，性能需达到10Eflops@BF16以上，且机架功率密度达到40~100kW。

    此外，智算中心算力结构单一、基础工具链不完善、通用性不强、利用率不高等不足则进一步加剧了供需矛盾。“部分智算中心往往只考虑低精度训练算力需求，未结合行业场景考虑混合精度融合算力需求，导致通用性不强；国产高性能可扩展并行训推编程框架和优化工具链的缺失，则导致国产大规模智算集群计算效率普遍偏低，可扩展性不高。”张云泉说。

    张云泉在提案中建议，一方面从算力供给侧，引导高端算力发展走上“超智融合”技术路线，建设大算力、全精度、高互联的高端智算中心，并发展先进存力，促进产业界均衡配置算力与存力资源；另一方面从算力应用侧，重点支持头部基础大模型企业，打造世界领先开源开放主权级基础通用大模型，鼓励开放更多应用场景。

    张云泉介绍，超智融合技术也是近年来全球计算领域热点话题，其核心思想是将超算与智算的能力相结合，以满足在人工智能高速发展背景下的各行业多元算力需求，如国家超算互联网等算力平台，正成为国内“超智融合”技术演变的重要依托。

    对于如何走好“超智融合”技术以突破“算力围城”难题，张云泉提出多项建议：出台高端智算中心建设管理办法，建立智算中心分级准入标准，支持经营主体建设高端智算中心，新建智算中心必须通过大模型训练或推理能力评测；集中资源，重点支持大模型领军企业；建设国家级大算力集群，引入先进算力调度、分配、优化和管理技术，构建新一代超智融合国家级算力中心；设立“智算工具链产业基础再造”和“超智融合”专项研发基金，打造开放共享的智算工具链和超智融合生态。