作者：姜晓凌
摄影：季俊辉
中国算力到底有多强？当人工智能已经到了大规模的系统落地阶段，国产算力芯片究竟走到哪一步了？在模型推理推动算力需求百倍增长的当下，国产智能算力还要跨越哪些挑战？算力即国力！如何建立安全、稳定的算力产业生态，成为中国立足AI科技高地的核心议题。
上海市政协科协界别高度关注智能算力这一人工智能发展的重要“底座”，组织科协界别广大政协委员走进企业、科研院所，就如何画出国产人工智能算力产业生态同心圆进行实地调研，并召开专题座谈会，围绕我国智能算力发展建言献策。
2024年上海两会期间，科协界别在一份《关于培育国产人工智能算力产业生态的建议》中大声呼吁：要全盘考量，化零为整、握指成拳，构建一个开放开源、共建共赢的生态，把“小圈子”变成“大圈子”；坚持开放开源原则，由政府组织、龙头企业牵头，组建人工智能芯片公共软件平台，尽可能形成产业合力，避免“重复造轮子”；进一步加强人工智能芯片软硬件协同，搭建好芯片与框架间的“桥梁”。
人工智能技术已经从To B走向To C，意味着象牙塔里的技术已经走向人们的生活和工作。随着生成式人工智能应用大规模落地，全球人工智能算力市场将拉动芯片设计、先进封装、服务器集群、绿色节能在内的人工智能全产业链发展。从超级计算机到云计算、边缘计算，再到量子计算等新兴领域，算力技术的每一次突破都推动了人工智能技术的边界拓展。
作为新型信息基础设施之一，算力通常指计算机实现特定计算功能，并满足特定计算性能的能力。清华大学、IDC与浪潮的研究表明，全球各国算力规模与经济发展水平呈现出显著的正相关关系，算力规模越大，经济发展水平越高。由此可见，算力不仅成为人工智能产业发展的基础和支撑，也成为助推我国迈入数字经济时代的新质生产力。
为此，上海市科协常委，燧原科技创始人、COO张亚林当时提出，从技术发展角度来看，大模型让人工智能实现了从感知和判断到生成和创造的巨大跨越，正在快速重塑数字时代的发展模式。但由于国内人工智能算力产业起步较晚、基础较差，目前国产AI算力能否真正被使用且易用，这是国产算力芯片面临的重大挑战。比如核心技术仍然存在短板，产业生态融合不足，同质化建设布局较为普遍，缺乏一体化解决方案，枢纽节点、算力结构有待优化等等，这些都是我们正在努力解决的产业发展瓶颈。
“算力结构单一、高端算力紧缺，大力培育国产人工智能算力产业生态至关重要。我们理应重视算力芯片核心技术的突破，为建设人工智能‘上海高地’贡献科协力量。”一拍即合，科协界别决定把“培育国产人工智能算力产业生态”作为界别调研课题之一。
科协界别在调研中发现，面对国外封闭垄断的“GPU+CUDA（统一计算设备架构）”算力生态体系，部分国内人工智能芯片企业采取跟随依附CUDA的技术路线，虽然成本低、门槛低，但却面临诸多安全风险。长期以往，将会进一步丧失技术发展自主权，对企业甚至产业发展带来极大不确定性。这一方面体现在由于CUDA封闭，完全兼容CUDA在技术上无法实现；部分兼容CUDA，也只能步步跟随、步步落后的技术风险。另一方面体现在安全风险，因为依附和寄生于CUDA生态，等同于将整个技术体系建立在不可控且不确定的根基上，无益于改变智能算力被“卡脖子”的现状。
在外部技术封锁与内部需求激增的双重挑战下，如何建立产业生态成为科协界别调研的重点。在与燧原科技举行的座谈会上，围绕“当我们的国产算力芯片出来之后，如何能把它先用起来，然后用好”这个“鸡生蛋”还是“蛋生鸡”话题，企业创始人、董事长兼CEO赵立东指出，当工具链出来之后，如果没有人用，没有人不断通过实际业务将其打磨优化、迭代演进，它就是不好用的。“大家想象一下，当年微软 Office出来的时候，有各种漏洞，但全球用户帮助它解决、调试各种问题，然后再用、再解，几十年后它就可以做得非常好。”赵立东举例说。
随着调研的不断深入，科协界别发现，“产品优化空间不足”则是我国算力生态存在的另一主要问题。从国外成熟生态转换至国内新兴生态，对已经开发完成的应用来说，需要付出额外的迁移成本。此外，许多开发者经过多年使用已在原有生态中形成较为固定的研发习惯，扭转使用习惯需要投入较长时间。“从迁移成本、使用习惯等方面来看，国产人工智能芯片落地应用难度大、机会少、空间小。”科协界别认为。
“如何把‘第一步’走出去，是整个国产算力产业要共同面对的问题。这时候就需要整个产业链的合作，积极打造国产算力生态。这不仅是芯片公司，包括云服务厂商、应用厂商、算力服务商，均需加入合作、搭建生态。”共识达成，科协界别决定以此为主题，继续展开走访，并在2024年上海两会上提交相关界别提案。
路虽远，行则将至。科协界别将提案的建言重点放在了如何苦练内功，积极建设软件生态体系上。
调研发现，卓越的算力产品必须要在不断使用打磨中形成。越是束之高阁，越会停滞不前，差距也会越大。再加上我国人工智能芯片企业的新突破、新成绩大都还在单个“点”的层面，尚未实现“由点成线、由线成面”的跨越，国内人工智能算力产业生态出现的“条块分割”“单一主导”等问题，导致市场力量分散弱小。
为此，科协界别在提案中指出，国内算力整条产业链其实是极其复杂的，它是“一盘棋”。对于技术生态来说，其实就是冲破原有生态的壁垒，找到国内的软硬件技术伙伴进行泛化，不断扩大。在构建算力产业生态方面，唯有坚持创新和开放开源的技术路线，通过汇聚智算中心、算力基础设施服务商、云服务商、算力运营企业、算力平台以及算力需求客户，形成完整的产业链。
中国AI产业正迎来一个前所未有的黄金发展期。从从“堆硬件”到“重生态”，我们必须探索出一条新路径，这条路径不仅强调技术创新与自主可控，更注重生态协调与全产业链构建。“要抢占人工智能大模型产业发展制高点，必须加强源头技术创新，打赢软硬件基础设施国产化攻坚战，化解大模型关键核心技术被‘卡脖子’的风险，多措并举推动人工智能大模型产业化应用。”科协界别建议，支持自主创新生态，避免继续走“兼容CUDA”“跟随CUDA”路线。建议加大投入支持人工智能芯片原始创新自主研发技术路线，支持企业搭建自主人工智能芯片软件平台；对原始创新、安全可控的软硬件产品予以倾斜支持，提升对自主创新的评价权重。“AI算力能否真正被使用、易用，这是国产算力芯片面临的重大挑战。在国产化替代的大背景之下，破除产业壁垒，加强协同合作，构建合作共赢的AI算力生态体系是必经之路。”
该提案引起了市经信委的高度重视，并积极吸纳科协界别提出的建议。围绕在人工智能算力领域进一步支持自主创新生态建设、加强协同合作、破除产业壁垒，以算力基础设施建设带动算力产业生态建设等内容，经信委已陆续启动组织智能芯片设计企业和集成电路制造企业组成国产工艺适配联盟，集中开展协同攻关，围绕芯片的设计、代工、封装、集成测试等产业链多个环节，共同构建全国产化、自主可控的智能芯片，构建智能芯片国产化的产业供应链。
同时，本市正努力通过上海人工智能实验室联合上下游产业链，构建一套全面、中立、应用性强的国产芯片软硬件适配方案（DeepLink），最大化释放人工智能芯片计算能力，并提供多种训练框架的接入方案，实现框架和芯片以统一标准进行适配，达到应用和算法实现无感迁移。
让最好的大脑助力上海科创中心建设。长期以来，上海市科协积极发挥科协系统人才优势和平台枢纽作用，围绕市委市政府中心工作和上海重点发展战略，坚持前瞻引领，服务创新需求。其中，科协界别的建言献策便是重要一环。
作为人民政协的组成单位，科协界别不仅努力成为政府联系广大科技工作者的桥梁和纽带，也始终与国家发展相伴、与科技事业的发展同步。科协界别在参政议政过程中，持续贡献智慧力量，助力实现高质量发展；委员们的建言献策，对促进科技工作者参与科技发展的政治协商、科学决策、民主监督工作等方面发挥了积极作用。
“我们要把握新时代人民政协工作的方位和使命，把加强思想政治引领、广泛凝聚共识作为履职工作的中心环节，聚焦建言资政和凝聚共识双向发力，不断夯实拓展市科协界别政协委员的履职平台。”市政协常委、科技和教育委员会常务副主任、科协界别召集人马兴发表示，“充分发挥政协委员参政议政作用，提出有前瞻性、战略性、针对性的意见建议，科协界别委们不断共享、交流、协同促进，不断打磨提案内容质量。我们将持续利用好科协界别这一履职平台，就科技工作者关心的议题共同发声。”
审核：市科协组织人事部（老干部工作部）
