深入落地“人工智能+”，如何构建安全、高效的算力基础设施？

在全球人工智能竞争日趋激烈的背景下，算力基础设施已成为国家战略竞争力的核心体现。

近几年，作为智能算力核心的AI处理器及服务器，其供应链的稳定性和生态安全性正面临日益复杂的国际环境挑战。对于党政、金融、电信等关系国计民生的核心领域，算力基础设施的选型已不再是单纯的技术或成本考量，而是一道关乎信息安全和科技发展主动权的战略命题。

国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》不仅为中国人工智能产业发展指明了方向，也为核心行业算力选型提供了指引。意见明确将“安全可控”列为深入实施“人工智能+”行动的重要前提之一，并在“强化智能算力统筹”方面，提出“推动智能算力供给普惠易用、经济高效、绿色安全。”

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核心产业需要什么样的AI算力底座？

截至2025年6月底，我国算力总规模位居全球第二。规模高速增长的同时，我国算力结构也在发生巨大变革。

一方面，截至2024年底，我国智能算力规模达90EFLOPS，世界占比达32%，预计2025年智能算力规模增长超40%。

另一方面，国产算力全面替代加速成为显著特征。从芯片、服务器，到智算集群、智算中心，国产算力的软硬件技术创新持续突破，产业生态日益完善，国产算力加速从“可用”走向“好用”。

值得注意的是，很多行业虽然核心部件CPU/GPU已实现国产化，但仍有部分关键部件依赖国外技术。这种现状下，关键行业对AI算力提出四大核心需求：

性能与兼容：支撑万亿模型的基石

当AI大模型向万亿级参数、多模态的方向发展，社会各界对算力的需求也呈几何级数增长。算力底座要能支撑大模型的高效训练与推理，满足更上层海量AI应用的需求。同时，算力平台必须能够兼容主流的AI框架、开发库和“类CUDA”环境，降低迁移和使用门槛。

安全与可控：落地“人工智能+”的前提

对于政务、金融、能源等关键领域，落地“人工智能+”的前提是安全可控。从CPU、GPU等核心芯片，到BIOS固件、网卡、存储控制器，再到服务器操作系统，全链路的安全可控成为不可动摇的底线。只有构建起这样一个自主的、不存在“后门”隐忧的算力体系，才能确保国家关键信息基础设施牢牢掌握在自己手中。

能效与成本：绿色普惠的必由之路

一个超大规模数据中心的年耗电量可与一座中等城市相当。不断暴涨的AI需求，使得“绿色计算”成为AI算力可持续发展的必然要求。现代AI服务器的设计必须将能效比（PUE）放在核心位置，通过液冷等先进散热技术、智能的功耗管理以及优化的芯片架构，实现节能降碳。同时，绿色低碳不仅是经济考量，更是实现“普惠AI”的关键。只有当算力成本足够低，人工智能的红利才能真正惠及全社会。

生态与协同：云边端一体化+软硬协同

未来的AI应用将呈现云、边、端一体化的趋势。算力底座需要具备灵活的形态，覆盖从云端大规模训练集群，到边缘侧实时推理节点，再到终端设备的全场景需求。这种软硬协同、云边一体的体系化能力，才是赢得“人工智能+”时代长跑的关键。

“人工智能+”时代，国产算力挑大梁

在“人工智能+”浪潮中，国产算力正逐步肩负起支撑关键行业智能化转型的重任。面对高性能、高安全、高能效和生态兼容等多重需求，国产AI服务器在技术突破与产业应用方面均取得了长足进步。其中，以海光（Hygon）等国产C86架构处理器为核心的AI服务器，已在多个关键领域展示出与国际主流产品相当的性能和可靠性。

首先，性能是算力基础设施的基石。国产AI服务器不仅具备优异的单机算力，更在分布式训练和大规模推理中表现出卓越的线性扩展能力。以海光新一代AI服务器X7850H0为例，其在计算机视觉任务中的训练与推理性能已可比肩国际主流产品，在MaskRCNN、Unet等典型模型场景下，无论是收敛速度还是吞吐量均实现平替甚至更优，为万亿参数大模型的高效运行提供坚实支撑。

其次，兼容性决定生态广度。新一代国产AI服务器在设计阶段就高度重视软硬件生态的开放与兼容。例如，海光AI服务器不仅支持多种主流GPU加速卡，还通过软件栈的深度优化，实现对主流AI框架及“类CUDA”开发环境的良好兼容，大幅降低用户开发与迁移门槛。同时，产品形态涵盖风冷、液冷等多种散热方案，适配从云端数据中心到边缘计算节点的全场景部署，体现出高度的架构灵活性与环境适应性。

第三，安全可控是“人工智能+”落地的前提。国产AI服务器正在实现从核心处理器到关键组件的全栈自主化。除了CPU和GPU，诸如高速互联芯片（Switch）、智能网卡、存储控制器等关键部件也逐步实现国产替代。国产Switch芯片与服务器的深度适配，打破该领域长期依赖国外产品的局面；智能网卡和存储解决方案的成熟，进一步夯实了高性能、低延迟、高安全的算力基础。这种从核心到外围、从硬件到固件的全方位自主，为政务、金融、能源等关键领域构筑起可靠的安全防线。

第四，真正检验技术价值的始终是实践应用。目前，以海光AI服务器为代表的国产AI算力已在通信、金融、医疗等行业实现规模化落地。在通信领域，海光AI服务器支撑运营商智能推理业务，成功中标大规模集采项目；在金融行业，超过35家机构采用海光算力推进风控、智能客服和量化交易等应用；在医疗领域，多家顶级医院依托国产算力平台开展智慧诊疗、影像分析和大模型研发。

结语

随着国产AI服务器在多个关键行业扎根生长，国产AI算力已实现从“可用”到“好用”的关键跨越，为“人工智能+”时代的自主可控与可持续发展提供强大根基。

通过技术创新与生态协同，国产算力基础设施有望支撑中国在全球智能化竞争中抢占先机，成为加速新质生产力发展的关键支撑。