院士科普｜破解算力瓶颈，以“两个融合”筑牢国家算力根基

　　在数字经济飞速发展的今天，我们每天刷的短视频、用的导航地图、享有的智慧医疗服务，背后都离不开一种核心支撑——算力。作为数字经济时代的“核心生产力”，算力就像国家发展的“数字引擎”，支撑着科技创新突破、产业转型升级，更守护着国家安全。当前，人工智能浪潮席卷全球，大模型、物联网等新技术对算力的需求呈爆发式增长，算力的战略价值愈发凸显。

　　从“卡脖子”到自主可控，超算站稳世界前列

　　超级计算，通俗来说就是“最厉害的计算机”，它的运算速度动辄以亿亿次计，是衡量一个国家科技实力的“硬核指标”。如今，全球主要国家都在加速布局超算，一场看不见的“算力竞赛”已悄然展开。

　　美国通过ECP计划投入巨资，打造的三台超算占据全球TOP500排行榜前三位，尤为注重应用软件和关键技术的配套研发；日本已启动后E级超算计划，重点突破低功耗技术，推动超算从同构系统向异构系统转型；欧洲则通过EuroHPC联合体整合区域资源，推动超算与人工智能深度结合，打造能直接服务产业的“AI工厂”。在这场竞赛中，我国的表现尤为亮眼。值得骄傲的是，我们已率先依托自主可控技术，跨过了E级计算这一“算力门槛”。

　　回顾我国超算三十年的发展历程，这条路走得并不容易，我们曾长期面临“卡脖子”的困境。

　　上世纪80年代，我国超算的核心部件几乎全部依赖进口，甚至出现过国外提供的超算被“玻璃房”包裹，我国科研人员无权自主操作的尴尬局面。2015年起，美国加大对我国超算领域的封锁力度，试图切断我们的发展路径。这种外部封锁，倒逼我们坚定自主研发之路，最终研制出“曙光”、“天河”、“神威“等国产超算，彻底打破技术垄断，彰显了我国科研工作者的坚守与担当。如今，我国超算已跻身世界先进行列，但在人工智能快速发展的背景下，如何实现更高质量的发展，成为我们面临的新课题。

　　织密“算力交通网”，让算力按需可达

　　有了强大的算力，如何让它走进各行各业、服务千家万户？这就需要“算网融合”。简单来说，就是把分散的算力资源，通过网络连接起来，像织一张“算力交通网”，让算力能够按需分配、直达用户。算网融合的发展，离不开应用需求的牵引，更离不开关键技术的突破。

　　上世纪80年代，微型计算机开始普及，曾有人质疑“每个人都有了微型计算机，还需要大型主机吗？”但实践很快给出答案：随着数据量激增，人们不仅需要更大规模的算力，更需要解决数据交换、共享的难题。在此背景下，局域网快速发展，实现了机构内部、校园内的算力互通；到了上世纪末，搜索引擎、电子商务、多媒体等互联网应用兴起，推动计算从“少数人的私有财产”，变成了全社会可共享的公共基础设施。

　　而ARPANET远程连接技术、英特尔处理器的普及、光纤通信的突破，为算网融合奠定了坚实基础。从互联网普及到云计算、边缘计算兴起，计算与网络的深度融合，催生了支撑数字经济发展的算力网。我国始终敏锐把握这一发展机遇，建立“中国国家网格（CNGrid）”，构建起成熟的算网融合应用模式。截至2026年初，国家超算互联网已接入30余家国家级超算、智算中心，服务百万用户。尤其是“东数西算”的实施，更是优化了我国算力资源配置，让东部旺盛的算力需求，与西部丰富的清洁能源精准匹配，既破解了东部能源约束，又激活了西部发展潜力，将算网融合推向了新高度。

　　直面大模型算力刚需，破解发展困局

　　随着ChatGPT等大模型的兴起，人工智能进入了新的发展阶段，也对算力提出了前所未有的刚需，这就推动了“智算融合”——计算与智能的深度结合，成为破解算力难题、推动人工智能发展的关键。

　　可能有人会问，传统计算和人工智能的计算模式有什么不同？简单来说，传统计算是“数学模型驱动”，比如研究天气变化，我们会用数学公式刻画大气运动，通过计算机数值求解方程，进而预测天气。人工智能是“数据驱动”，用大模型模拟人类思维，通过海量数据训练模型，进而实现预测、推理，尽管训练需要大量计算，但推理时计算量会较少，效率更高，与传统数学模型驱动模式形成了很好的互补。

　　但大模型训练对算力的需求，堪称“巨量”。哪怕是训练一个中等规模的大模型，也需要海量的运算支撑，传统超算很难适配这种需求。因此，采用“CPU+GPU”等异构加速结构，成为超算适配智算需求的必然选择。

　　当前，全球TOP500前十的超算中，绝大多数都是异构系统，但我们也要清醒地认识到，我国国产加速器与世界先进水平仍有差距。同时，超算性能提升的增速也在放缓，能耗过高、可靠性不足、应用开发难度大等问题，日益成为制约发展的瓶颈。

　　更严峻的是，外部封锁进一步加剧了我国算力发展的困境。自2015年起，美国持续封锁超算领域，限制高端处理器进口，而我国芯片制造工艺与国外相比仍落后两到三代，高端算力不足成为突出难题。与此同时，美国启动“创世纪行动”，整合全国超算资源打造闭环AI平台，全力抢占算力竞争制高点，这也让我们深刻认识到，全球算力竞争已进入白热化阶段。

　　六条路径，走好国产算力高质量发展路

　　面对机遇与挑战，推动算网融合、智算融合深度发展，成为我国算力建设的核心路径。如今，建立全国一体化算力网已成为国家战略，它与电网、通信网等并称为“六网”，核心就是构建完善的算力应用生态，让算力像水电一样，实现普惠可及、按需使用。具体来说，算力网建设主要有四大任务，提升国产算力实力、丰富算力应用资源、构建基础设施形态、创新应用模式与运营机制。

　　结合我国算力发展实际，有几点粗浅看法：一是智算融合双向赋能，用更强、更易获取的算力支撑人工智能发展，同时用人工智能改造传统计算模式，重点聚焦领域化AI推理系统建设，让算力真正落地行业场景；二是面向领域通专结合，发展异构体系结构，兼顾通用算力的广泛适配性和专用算力的高效能，满足不同行业的差异化需求；三是关键技术另辟蹊径，通过芯粒、3D集成等技术，破解芯片制造“卡脖子”瓶颈；四是推进敏捷自动设计验证，依托人工智能赋能，快速设计、验证处理器，适配不同领域的应用需求；五是强化软硬协同优化，注重算法原始创新，搭建起上层应用与底层硬件之间的“桥梁”，提升算力利用效率；六是创新模式普及应用，以超算互联网为切入点，构建类似“计算淘宝网”的便捷服务平台，让用户无需直接面对复杂的超算设备，就能轻松获取所需的算力服务。

　　计算和网络、计算和智能走向融合是历史的必然，将有力促进国家算力基础设施的建设和应用。要探索算力网基础设施运营的新模式和机制，提升算力网的应用和服务水平，更好地支撑数字中国建设。最终以应用成效论英雄，在激烈的国际竞争和严酷的外部封锁条件下，下功夫发展先进的应用技术，发挥我国的计算资源在应用中的最大效益。

　　（本文系中国科学院院士，北京航空航天大学计算机学院教授钱德沛在首届人工智能院士论坛的分享，光明网记者宋雅娟整理）