当前，人工智能发展正面临“暴力计算”模式的瓶颈，靠堆砌算力的发展路径受芯片工艺、能源消耗制约，且大模型存在推理幻觉、结果不可控等问题，同时我国80%以上的社会数据是视频数据，日均产生超1000PB公共视频数据，但利用率≤3%，数据价值释放严重不足，上述问题直接制约算力效能发挥与数字经济高质量发展。
全国政协委员、中国工程院院士邓中翰在接受《中国电子报》记者采访时表示，“十五五”规划将算力基础设施置于新基建核心，抓住了数字经济发展“算力底座”的关键，而国产高端算力芯片是算力基础设施自主可控的核心支撑。
邓中翰向记者表示，当前，国产高端算力芯片在数据中心、算力集群等关键场景规模化应用方面，主要面临三大核心挑战：一是技术适配性，现有国产算力芯片多对标传统架构，与AI大模型、算力集群的多元计算需求适配性不足，存在“算力适配难、场景落地贵”的痛点；二是生态体系短板，集成电路产业的核心竞争力在于生态，国产芯片在软硬件协同、标准统一、应用场景验证等方面尚未形成闭环，难以满足规模化应用的稳定性要求；三是算力利用效率问题，当前主流的“暴力计算”模式不仅拉高了芯片应用的能耗成本，也让国产芯片在工艺制程受限的背景下，难以发挥架构创新的优势。
邓中翰强调，要突破这些瓶颈，核心要走“架构创新+生态构建+场景牵引”的特色发展道路。
第一，强化架构原创创新，跳出传统算力芯片的跟跑路径，重点发展多核异构等适配多元计算需求的芯片架构。“像我们自主研发的XPU架构，在单芯片内部集成标量、矢量、张量等多计算单元，能高效融合数据驱动与知识驱动算法，大幅提升算力利用效率，破解‘暴力计算’的瓶颈。”邓中翰表示。
第二，构建自主可控的产业生态，落实“十五五”规划中“培育自主产业生态”的要求，支持龙头企业依托国家重大科技专项组建创新联合体，实现“芯片-模型-场景”全链路技术闭环。邓中翰表示，已在公共安全、城市治理等场景实现XPU芯片的产业化应用，验证了这种闭环的可行性。
第三，以场景牵引规模化应用，在数据中心、算力集群建设中，优先试点国产创新架构芯片，结合“东数西算”工程等国家战略，推动国产算力芯片在区域智算中心的示范应用，通过实际场景验证技术稳定性，反哺芯片迭代升级。
第四，完善政策配套支持，细化算力芯片领域的扶持政策，重点向核心技术攻关、生态建设、场景应用倾斜，降低国产芯片的应用与推广成本。
责任编辑：赵强
