text":"在人工智能领域 ， 中国好消息不断 。 去年年底以来 ， DeepSeek火爆全球 ， 以实力回击了“中国做不出一流大模型”的论断 。 近日 ， 华为推出参数规模高达7180亿的全新模型盘古Ultra MoE ， 这是一个全流程在国产昇腾AI计算平台上训练出来的准万亿MoE（混合专家）模型 ， 以实践结果证明了国产算力也能训练出世界先进大模型 。
中美两国被视为人工智能发展的第一梯队 。 与中国相比 ， 美国在人工智能领域起步较早 ， 在核心技术、资本投入和生态成熟度等方面更具优势 。 自ChatGPT、Sora登场后 ， 有一些声音认为中美人工智能差距越来越大 ， 难以追赶 。 事实上 ， 中美在人工智能领域的竞争呈现“美强中快”的动态变化 ， 中国凭借应用创新、数据规模和政策驱动快速追赶 ， 差距持续缩小 。 DeepSeek的成功 ， 已经证明我国在大模型领域走出了一条“低成本、高性能”的创新之路 。
算力是人工智能竞争的重要战场 。 人才、数据、算力被视为发展人工智能的关键三要素 。 其中 ， 算力是训练大模型、处理海量数据的核心基础设施 ， 决定着算法的创新空间 。 当前 ， 美国在人工智能核心算法和框架方面占据优势 ， 在先进算力领域也处于领先地位 。 国产算力在市场占有率、性能优化、生态成熟度等方面有待提高 ， 还面临技术封锁 ， 困难重重 。 这也导致了有观点认为“国产算力无法训练一流大模型” 。
差距确实存在 ， 但并非不可逾越 。 比如 ， 华为虽然单芯片工艺落后美国一代 ， 但采用数学补物理的办法 ， 通过叠加和集群等技术 ， 也能极大提升系统性能 ， 最终达到世界先进的计算水平 。 这不仅是芯片性能的追赶 ， 更是通过系统工程创新与深度协同机制 ， 将“根深叶茂”的研发理念转化为集群效能的跃升 ， 生动诠释了以体系化优势突破关键核心技术的中国路径 。 我们更要相信 ， 随着技术迭代与生态完善 ， 国产算力的能力还将持续增强 ， 有望实现从“可用”到“好用”的跨越 。
算力竞争其实是一场“体系化战争” 。 从芯片架构、框架优化到工程化能力 ， 中国已构建起全栈自主的技术链条 ， 不断缩小与世界顶尖水平的差距 。 从披露的数据看 ， 昇腾算力平台训练效率高、推理性能好、系统运行更稳定可靠 。 这充分证明 ， 聚焦根技术突破与体系化协同 ， 中国人工智能产业完全有能力锻造出自主可控、世界领先的科技成果 ， 为千行百业智能化升级注入强劲动能 。
应注意到 ， 中国在人工智能领域已取得显著突破 ， 不应妄自菲薄 。 我国是全球人工智能专利最大拥有国 ， 人工智能核心产业规模近6000亿元 ， 企业数量超4700家 ， 形成了覆盖基础层、框架层、模型层、应用层的完整产业体系 。 算力规模居全球前列 ， 已建成钢铁、煤炭等高质量行业数据集 ， 培育出一批竞争力强的通用大模型和行业大模型 ， 并登上全球主流开源社区下载量榜首 ， 产业链正在从单点突破转向协同创新 。
更应看到人工智能技术迭代一日千里 ， 全球竞争日趋激烈 ， 不能沾沾自喜 。 如果自满于阶段性成果 ， 忽略依旧存在的短板差距 ， 中国人工智能可能会陷入“追赶—模仿—再追赶”的循环 。 国产算力还需在高端芯片架构、集群通信效率、软件生态等方面继续优化提升 ， 训得更好、推得更快 ， 为中国人工智能产业发展提供坚实基础 。
【中经评论：让人工智能跑出中国速度】中国发展人工智能 ， 需要更多信心和耐心 。 人工智能全球竞争 ， 不是单一技术的比拼 ， 而是创新体系、产业韧性与战略视野的综合较量 。 作为全球工业门类最齐全的国家 ， 我国制造业增加值占全球比重约30% ， 这是我们发展人工智能的重要优势和基础 。 只有保持“永远在路上”的心态 ， 在基础研究上甘坐冷板凳 ， 在生态构建上深耕细作 ， 在场景落地中精益求精 ， 才能让中国人工智能真正跑出中国速度 。 （本文来源：经济日报 作者：黄鑫）
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