然而支撑AI大模型的三大核心要素——数据、算法与算力之间，正在呈现不平衡态势。当前最突出的问题是算力短缺，导致GPU算力供给吃紧、价格上涨，成为推动行业进步的拦路石。

在一次关于AI大模型算力前沿的圆桌讨论中，来自高校、科研机构与产业界的代表共同指出，通用计算能力与专用算力的叠加，才是缓解“算力荒”的关键所在。通过将训练与推理任务拆解为更小的子任务，并采用分布式、并行计算的方式，可以显著提升计算效率和处理速度。

算力荒带来新的挑战

- 大模型在参数规模、网络层次与训练数据量上的持续扩大，以及多模态数据的融合应用，进一步推高了算力需求。训练一个极大规模模型不仅需要海量算力资源，还伴随巨大的能源消耗与成本压力。

- 成本控制成为现实制约因素。即便在应用场景尚未完全挖掘、对话、视觉和文本等多模态融合技术仍在完善阶段，训练大模型的投入产出比仍是关键难题。

- 数据存储、隐私保护与安全性，以及对图数据等特定数据结构的支撑能力不足，也在制约着大模型的落地与扩展。

- 国内在基础软件与算法库方面的短板，尤其是对某些领域数据结构的支撑能力不足，需要自主研发高效的底层工具与框架。

新路径：通用算力+专用算力的硬件基础

- 将通用算力与专用算力协同，构建高效的AI算力基础设施。通过分布式、并行计算，将大模型训练和推理任务切分为可并行执行的子任务，提升资源利用率与整体吞吐mile米乐。

- 配置灵活的算力网络，将资源在不同主体之间动态调配。企业在本地算力紧缺时可从大型算力中心获取资源，资源富余时又可对外共享，形成像用电一样的弹性计费模式，降低重复投入。

- 在算法和模型结构方面持续优化，以更高效的训练流程和推理推断策略，提升算力的实际利用效率，提升模型性能与泛化能力。

为何优先选择超算而非云计算

- 大模型训练通常属于单任务引擎型的高强度计算，需要极高的稳定性与高带宽互联。超算架构以去虚拟化、紧耦合的高性能计算网络为特征，能够提供远超常规云平台的带宽与并行性能，更贴合大规模模型的训练需求。

- 云计算更擅长处理大量并发任务和高吞吐场景，而在单一大规模训练任务上，超算的资源利用效率与成本控制往往更具优势。实践中，超算云在提升算力利用率、降低单位算力成本方面表现突出。

- 具备长期积累的超算能力 Shanghai等区域的超算中心，通常能提供更稳定的服务、专业的技术支持与完善的资源调度网络，显著提升大模型训练的可用性与经济性。

以超算为核心的算力生态正在形成

具备多年超算经验的机构，持续扩展海量算力资源、建立7×24小时的技术保障、构建全国性的算力调度网络，并积累了大量AI模型研发与落地的成功案例。这些经验为大模型从“可用”走向“高效、稳定、低成本”的目标提供了强有力的支撑。

结论

AI大模型的竞争力不仅体现在算法创新和数据积累上，更深层次地依赖于算力体系的健康与高效。通过通用算力与专用算力的协同、以及基于超算的高效算力网络，可以在降低成本的同时提升训练与推理的性能，为各行业的大模型应用提供更稳健的支撑。随着算力需求的持续扩大，构建高性价比的算力供给与调度体系，将成为推动AI大模型健康发展的关键路径。