问题现状 当前我国人工智能产业面临严峻的算力供给挑战。
据行业数据显示，2024年国外厂商仍占据国内AI芯片市场近70%份额，特别是在大模型训练等高算力需求领域，自主供给能力不足问题更为突出。
北京某科技企业近日因用户激增导致算力资源紧张的案例，正是这一矛盾的现实写照。
深层原因 造成算力缺口的原因呈现多维度特征。
技术层面，国产GPU在计算性能、能效比及制造工艺上与国际先进水平存在代际差距；产业层面，算力资源存在"碎片化"现象，跨区域调度能力不足导致利用率偏低；制度层面，数据确权、交易规则等配套政策尚待完善。
与此同时，全国已建成超3万家智能工厂，1.3万个算力应用项目的落地，使得需求端呈现爆发式增长。
影响分析 这种供需失衡已对产业发展形成制约。
专家指出，算力作为人工智能产业的"水电"基础设施，其供给不足将直接影响技术迭代速度和应用深度。
特别是在当前大模型技术快速普及的背景下，算力门槛降低反而加剧了资源紧张局面，可能延缓我国在智能制造、智慧医疗等重点领域的数字化转型进程。
应对措施 面对挑战，政企协同的解决方案正在形成。
国家发改委、工信部等部门已出台系列政策，推动智能算力基础设施优化布局。
产业界通过系统级创新提升效率，目前已建成42个万卡级智算集群，智能算力规模突破1590EFLOPS。
企业层面则聚焦精细化运营，通过资源池化、弹性部署等技术手段提升现有算力利用率。
浙江大学专家建议，应建立算效评估体系，引导产业从规模竞争转向效率竞争。
发展前景 市场预测显示，我国AI芯片自给率有望在2027年达到82%。
随着国产替代进程加速，算力建设正呈现三个显著趋势：从依赖进口转向自主可控，从硬件突破转向系统优化，从规模扩张转向效能提升。
这种转变将重塑我国人工智能产业生态，为数字经济高质量发展提供坚实支撑。
算力之于人工智能产业，如同"水和电"之于社会发展。
当前我国正处于人工智能产业快速发展的关键时期，自主可控的高质量算力供给已成为抢占产业应用制高点、全方位赋能经济社会发展的前提条件。
虽然国产芯片在自给率上已取得长足进步，但要真正实现产业自主自强，还需要在技术创新、资源调度、生态完善等多个环节持续突破。
只有充分释放国产算力的潜力，同时加快推进供应链建设，才能为我国人工智能产业的可持续发展提供坚实基础，助力我国在新一轮科技革命中占据主动地位。