我国人工智能产业正面临一道亟待解决的难题。
日前，国内知名AI企业发布算力资源限售公告，因用户数量激增导致算力出现阶段性紧张。
这一现象反映出当前国产AI产业发展中的共同困境：庞大而急速增长的算力需求与有限的供给能力之间的矛盾。
算力作为支撑人工智能计算的基础资源，被业界称为AI产业的"水和电"。
当前，随着GPT、DeepSeek等大模型算法的突破和广泛应用，AI对算力的需求呈现爆发式增长。
据预测，我国AI芯片市场规模到2028年将超过一万亿元，约占全球市场的30%。
这一数据既显示出我国AI产业的巨大潜力，也凸显出算力供给的紧迫性。
从供给侧看，我国算力资源仍存在明显缺口。
数据显示，2024年国外厂商在中国AI芯片市场占据近七成份额，这意味着我国关键的AI算力资源仍然依赖进口。
尤其在大模型训练领域，国产算力的自给不足问题更为突出，对我国人工智能产业的自主可控发展造成了一定程度的限制。
这种局面的形成有多方面原因。
从硬件层面看，国外厂商在芯片绝对计算性能、能效比、工艺水平等方面仍保持领先地位。
从软件生态看，芯片设计工具、底层算法框架等关键环节与国际先进水平存在差距。
这些短板的形成需要较长时间的技术积累和创新投入才能弥补。
从供给结构看，我国算力资源呈现"碎片化"特征。
各服务商之间的算力资源接口和协议不统一，跨区域、跨主体的算力调度能力较弱，导致现有资源的利用效率偏低。
部分智算中心的GPU实际利用率不足，造成资源的浪费和供需结构的失衡。
此外，数据确权、使用权交易等方面的制度规则仍待完善，企业在合规方面面临挑战。
需求端的压力同样不容忽视。
当前我国AI应用正在加速落地千行百业，全国已落地的算力应用项目超过1.3万个，建成各级智能工厂超过3万家，覆盖工业、金融、交通、医疗、教育等重点行业。
随着大模型技术的成熟和开源普及，AI应用的门槛进一步降低，这进一步激发了对算力的需求。
在这一背景下，算力供给不足的问题势必会更加突出。
令人欣慰的是，国产AI算力近两年实现了显著突破。
根据摩根士丹利2025年的研究报告估算，中国人工智能GPU自给率已从2020年不足10%提升至2024年约34%，并有望在2027年升至约82%。
这一趋势表明，国产算力产业正在进入快速发展阶段。
与此同时，我国在算力基础设施建设方面也取得成效，已建成万卡智算集群42个，智能算力规模超过1590EFLOPS，位居全球前列。
业内专家指出，破解算力供需矛盾的关键在于形成多管齐下的解决方案。
首先，要充分释放现有国产算力的潜力，将已有的算力资源"用足用好"。
这需要通过更精细的调度、资源池化和弹性部署等技术手段，提升算力利用率和任务完成效率。
同时应建立更加科学的评估体系，引导产业从单纯的硬件性能竞争转向精细化效率竞争。
其次，要加快推进国产芯片供应链建设。
这包括在芯片设计、工艺、工具等环节加大研发投入，推动关键技术的突破和产业化落地。
国家发展改革委、工业和信息化部等部门近年来已积极部署相关政策，推动智能算力优化建设布局、提升服务水平。
再次，需要完善产业发展的制度环境。
这涉及数据确权、使用权交易、企业合规等多个方面的规则细化，为算力产业的健康发展创造良好的制度基础。
算力产业的发展正从过去单点硬件的性能追赶，转向更加务实、高效的系统级创新。
这种转变意味着，破解算力之围不仅需要在芯片等硬件层面实现技术突破，更需要在资源调度、制度规则、应用推广等多个维度形成合力。
算力紧张表面上是资源问题，本质上是系统能力之争。
补齐高质量自主算力这一“关键一环”，既要在芯片与生态上久久为功，也要在调度效率、评价机制和制度规则上加快完善。
唯有让算力供给更可控、资源配置更高效、应用落地更顺畅，人工智能才能真正以稳定、可持续的方式赋能千行百业。