中国大模型存在“致命”短板，需要全社会合力解决，当前，大模型在人工智能领域发挥着重要作用，但在实际应用中仍存在诸多挑战，针对这些短板，需要政府、企业、科研机构和社会各界共同努力，加强技术研发和人才培养，推动技术创新和应用落地，以实现大模型的可持续发展，只有通过全社会的合力推进，才能克服这一“致命”短板，推动人工智能技术的不断进步。

自2024年“人工智能+”首次被写入政府工作报告以来，人工智能已成为两会期间的热点话题，今年，政府工作报告中特别强调要持续推进“人工智能+”行动，将数字技术与制造优势、市场优势相结合,并支持大模型的广泛应用。

在这背后，算力产业的发展得到两次政府工作报告中持续的关注与强调，作为人工智能产业的基础设施，算力的发展直接关系到人工智能产业的未来，正如《经济日报》所评论的，在数字经济时代，算力已成为和“水电煤”一样的基础性资源。

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中国算力基础设施的高质量发展指标也反映了国内算力基础设施建设的火热程度，过去两个月来，国产大模型不断实现性能效果的突破性进展，这也引起了国际社会对中国人工智能领域的深刻警惕和广泛限制，DeepSeek出圈后,英伟达AI芯片的对华出口受到限制。

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算力、算法、数据是推动大模型产业发展的三大驱动力，我国在算法和数据方面都处于领先状态，但在国产算力生态构建上仍落后于国际水平，全国政协委员、中国科学院计算技术研究所研究员张云泉指出，当前算力市场存在供需性矛盾，即算力结构单一、高端算力紧缺，制约了国产大模型的迭代创新速度，全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰也强调了加快构建国产算力平台上的自主可控大模型及产业生态的重要性，他提到，国产大模型训练高度依赖进口算力，若不能解决国产自主可控人工智能产业生态薄弱、适配困难等问题，无异于“在别人地基上建高楼”。

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在此背景下，一些国内企业已经开始行动，科大讯飞围绕医疗、教育、法律等多个重点行业发布了多个行业大模型，覆盖超300个应用场景，其推出的深度推理模型X1仅用了较小的参数规模就实现了性能对标国际先进水平，科大讯飞还与华为紧密合作，在国产算力领域取得重大进展，双方联合团队率先突破基于国产算力的大规模跨节点专家并行集群推理技术难题，随着包括科大讯飞和华为等在内的科技企业的技术创新和产业带动，国产算力生态将会更加繁荣，这不仅有助于推动国内人工智能产业的发展,也将为全球人工智能技术的进步做出贡献。

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