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人工智能产业的竞争 ，正从单一技术比拼转向生态体系的全面博弈 。
近期，DeepSeek V4正式发布并获得昇腾超节点系列全面支持 ，蚂蚁百灵大模型Ling-2.6-flash开源后实现与昇腾910全系列产品适配 ，一系列动作清晰勾勒出国产大模型“锚定 ”国产算力的发展新路径。
国产大模型与国产算力的“双向奔赴 ”，绝非简单的技术适配，而是我国AI产业突破对外依赖 、筑牢自主根基的战略选择 。
长期以来 ，全球AI产业发展高度依赖英伟达的GPU硬件 ，更被其CUDA软件生态牢牢“锁定” 。过去近20年，几乎所有主流AI框架、算子库、开源模型的首发优化 ，都以CUDA为默认起点 ，这种“硬件+生态 ”的垄断格局，不仅让我国AI产业面临核心技术“卡脖子 ”的风险 ，更在成本 、安全等方面受到诸多限制。如今 ，越来越多国产大模型主动选择昇腾等国产算力底座，既为国产算力提供了规模化的应用场景 ，推动硬件技术迭代与成熟 ，也让国产大模型摆脱了对海外算力的路径依赖，实现了从“能用”到“好用 ”的自主突破 ，为我国AI产业高质量发展筑牢了根基。
事实上 ，英伟达的真正护城河从来不是GPU本身的算力优势，而是其构建的CUDA“事实标准 ”软件生态——这套生态体系将开发者 、企业、应用场景紧密绑定，形成了难以撼动的竞争壁垒 。
但国产大模型与国产算力的深度适配 ，正在打破这种垄断惯性：蚂蚁百灵模型开源 、DeepSeek与昇腾协同优化 ，不仅为国产算力生态提供了优质的“模型样本”，更推动形成了“算力支撑模型 、模型丰富生态、生态反哺产业”的良性循环 。这种突破的巨大价值在于 ，我国可以据此构建一套自主可控的AI生态体系 ，从而在全球竞争中拿到主动权。
值得注意的是，生态竞争不是“闭门造车 ” ，而是在自主创新基础上的协同发力与开放共赢 。当前 ，我国算力生态建设已取得初步成效 。IDC最新数据显示，2025年中国AI加速卡市场总出货量达400万张 ，其中国产厂商出货量约165万张 ，市场占比已攀升至41%。这一变化背后，是国产算力 、大模型企业的协同创新 ，也是政策支持 、市场需求共同推动的结果 。
但我们也应清醒认识到 ，国产生态突围仍面临诸多挑战：开发者长期形成的CUDA使用习惯难以快速改变，生态兼容性、应用场景丰富度仍有提升空间，与国际成熟生态相比还有差距 。这就需要企业 、科研机构 、政府形成合力 ，通过开源共建、技术攻坚 、人才培育 ，持续完善国产软件生态，推动算力 、模型、应用的深度融合。
国产大模型“锚定 ”国产算力 ，也为我国高科技产业突围提供了宝贵经验：核心技术的自主可控从来不是单点突破的“独角戏” ，而是生态协同的“交响乐 ” 。唯有锚定自主创新的核心方向，推动硬件与软件、技术与场景 、企业与科研的深度联动 ，才能构建起具有全球竞争力的科技自主生态体系 。
（文章来源：经济参考报）
