中新經(jīng)緯3月31日電 (林琬斯 謝婧雯)隨著大模型技術(shù)取得突破性進(jìn)展，AI算力需求呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)。如何優(yōu)化算力資源配置、推動(dòng)國(guó)產(chǎn)芯片應(yīng)用場(chǎng)景落地？
30日，2025中關(guān)村論壇年會(huì)期間，無(wú)問(wèn)芯穹智能科技有限公司(下稱無(wú)問(wèn)芯穹)聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO夏立雪接受中新經(jīng)緯采訪時(shí)表示，中國(guó)AI正以“算力標(biāo)準(zhǔn)化整合+軟硬協(xié)同優(yōu)化”破局生態(tài)分散與算力錯(cuò)配，國(guó)產(chǎn)芯片在推理場(chǎng)景的可用性已獲驗(yàn)證。
無(wú)問(wèn)芯穹聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO夏立雪 受訪者供圖生態(tài)分散與算力錯(cuò)配是AI的“成長(zhǎng)煩惱”
在人工智能技術(shù)加速迭代的當(dāng)下，中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)正面臨雙重挑戰(zhàn)――生態(tài)分散與算力錯(cuò)配。
夏立雪指出，當(dāng)下中國(guó)人工智能的算力生態(tài)比較分散，并未打通和整合。與此同時(shí)，算力供需的結(jié)構(gòu)性矛盾日益突出。一方面，大模型訓(xùn)練與推理需求激增，算力供給不足；另一方面，算力資源分布不均，利用率差異顯著。“某些地區(qū)算力閑置，某些地區(qū)資源瘋搶，整體配置和使用效率不高。”夏立雪表示。
夏立雪舉例，DeepSeek推出后爆火，但推理場(chǎng)景的性價(jià)比較低仍舊是當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)，暴露的本質(zhì)問(wèn)題仍是算力不足和供需關(guān)系失衡。他表示，很多國(guó)產(chǎn)芯片支撐AI在場(chǎng)景落地時(shí)，仍需解決能效優(yōu)化、應(yīng)用適配性和平臺(tái)兼容性等多方面問(wèn)題。夏立雪指出，中國(guó)人工智能生態(tài)的分散性已形成顯著掣肘。“芯片廠商不了解算法需求，算法廠商不熟悉芯片性能，閉環(huán)難以形成。”
無(wú)問(wèn)芯穹是一家AI標(biāo)準(zhǔn)化算力運(yùn)營(yíng)商，實(shí)現(xiàn)了多種大模型算法在多元芯片上的高效協(xié)同部署。針對(duì)算力供給不足和供需匹配錯(cuò)位的問(wèn)題，無(wú)問(wèn)芯穹打造了一個(gè)中間協(xié)調(diào)的平臺(tái)――Infini-AI異構(gòu)云，通過(guò)協(xié)調(diào)芯片廠商和算法廠商，以“淘寶式”資源整合破解困局，實(shí)現(xiàn)整個(gè)AI生態(tài)的閉環(huán)整合。
夏立雪提到，分散的算力中心就像毛坯房，需要通過(guò)技術(shù)優(yōu)化“裝修”成標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，再以中介平臺(tái)實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域調(diào)度。他認(rèn)為，平臺(tái)既要當(dāng)裝修工又要成為“鏈家”一樣的中介。裝修工需要優(yōu)化底層硬件性能，中介則要幫助匹配供需，促進(jìn)資源最大化利用。
國(guó)產(chǎn)芯片支撐中國(guó)AI應(yīng)用落地已得到驗(yàn)證
夏立雪透露，無(wú)問(wèn)芯穹于春節(jié)后快速上線了7款國(guó)產(chǎn)芯片適配DeepSeek-R1和V3的推理服務(wù)，其中部分芯片通過(guò)線下定制化模式同步推進(jìn)。“我們看到了一些令人振奮的成果。”國(guó)產(chǎn)芯片已能支持DeepSeek推理任務(wù)落地，其性價(jià)比可以通過(guò)一些優(yōu)化手段提高。“這證明中國(guó)的芯片其實(shí)是能夠支撐中國(guó)的AI落地的。”
夏立雪表示，此前其團(tuán)隊(duì)也幫助國(guó)產(chǎn)芯片在AI的訓(xùn)練環(huán)節(jié)成功使用。“我們用了某一款國(guó)產(chǎn)芯片的顯卡完成大模型訓(xùn)練任務(wù)，這初步證明國(guó)產(chǎn)芯片也能在訓(xùn)練階段應(yīng)用。”夏立雪坦言，盡管當(dāng)前千億參數(shù)級(jí)大模型對(duì)算力要求陡增，國(guó)產(chǎn)芯片仍可通過(guò)混合訓(xùn)練破局――將英偉達(dá)與國(guó)產(chǎn)芯片組合搭建集群。“先解決‘跑起來(lái)’的問(wèn)題，再逐步優(yōu)化系統(tǒng)效率。”
針對(duì)算力瓶頸問(wèn)題，夏立雪提到目前存在兩個(gè)解決方案。一是通過(guò)多元異構(gòu)實(shí)現(xiàn)算力標(biāo)準(zhǔn)化，將不同架構(gòu)芯片整合為資源池。“就像水電煤等基礎(chǔ)資源中的電力資源一樣，我們不管它是風(fēng)電、水電還是火電，都能用起來(lái)。”
而對(duì)于芯片異構(gòu)時(shí)產(chǎn)生的效率和性價(jià)比問(wèn)題，夏立雪表示，這時(shí)需要用到第二個(gè)方案――軟硬協(xié)同優(yōu)化技術(shù)。軟硬件協(xié)同的系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)對(duì)于推動(dòng)Scaling Law， 特別在國(guó)內(nèi)算力受限場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)模型能力的突破，具有重要意義。例如，根據(jù)新一代模型架構(gòu)來(lái)定義未來(lái)芯片的底層電路實(shí)現(xiàn)，以及根據(jù)國(guó)產(chǎn)AI系統(tǒng)的互聯(lián)通信方式來(lái)設(shè)計(jì)高效的混合專家模型結(jié)構(gòu)等。“這與DeepSeek團(tuán)隊(duì)優(yōu)化英偉達(dá)硬件的思路一致，但我們聚焦于國(guó)產(chǎn)芯片價(jià)值挖掘。”夏立雪強(qiáng)調(diào)。
夏立雪認(rèn)為，國(guó)產(chǎn)芯片在大模型的推理場(chǎng)景大有可為，因其可實(shí)現(xiàn)任務(wù)拆分，可逐漸走向市場(chǎng)。但在更大規(guī)模的模型訓(xùn)練上，單芯片的算力會(huì)受到一定限制，需要搭建更大的集群，才能完成國(guó)外相同算力的產(chǎn)出。“訓(xùn)練領(lǐng)域確實(shí)還需要更多上下游的緊密配合。”夏立雪說(shuō)。
針對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)投資熱度能否持續(xù)的問(wèn)題，夏立雪表示，技術(shù)落地確定性的提升，是投資信心增強(qiáng)的核心動(dòng)因。他感受到，投資圈在DeepSeek出世后，對(duì)人工智能的信心大幅提升。此前投資圈最擔(dān)憂大模型何時(shí)真正落地，而DeepSeek驗(yàn)證了技術(shù)變現(xiàn)的可行性，市場(chǎng)預(yù)期向好。
他強(qiáng)調(diào)，中國(guó)兼具最大應(yīng)用場(chǎng)景與強(qiáng)政策支持雙重優(yōu)勢(shì)，人工智能產(chǎn)業(yè)上下游都是非常值得投資的賽道。對(duì)于短期熱度，夏立雪認(rèn)為其對(duì)于產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展是有幫助的，AI是典型的技術(shù)驅(qū)動(dòng)型行業(yè)，前期投入除了商業(yè)訂單也需要資本支撐。
(更多報(bào)道線索，請(qǐng)聯(lián)系本文作者林琬斯：linwansi@chinanews.com.cn)(中新經(jīng)緯APP)
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責(zé)任編輯：常濤 羅琨
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