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郑纬民院士:国产算力的瓶颈不在芯片,在生态

国产算力瓶颈不在芯片而在软件生态,高端芯片供不应求而中低端利用率低。图模融合可提升大模型事实一致性,TaaS趋势下需提升推理效率。生态自立是主权AI最短木板,需全栈国产化解决方案。

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    2026年7月,上海。世界人工智能大会的一场闭门论坛上,中国工程院院士郑纬民罕见地用了直白判断来描述中国AI算力基础设施的现状:高端算力供不应求,中低端算力供过于求。 郑纬民院士:国产算力的瓶颈不在芯片,在生态 这种结构性矛盾,指向一个被反复讨论但始终未能解决的核心问题——当硬件层面的追赶受制于先进制程,软件生态的短板,正在成为国产算力落地的最大障碍。

    算力矛盾:高端缺货,低端闲置

    郑纬民没有绕弯子:高端AI芯片的供不应求,直接源于美国对华出口管制。而在中低端市场,国产算力芯片的产能并不低,真正的问题是“软件生态不成熟,大量硬件资源难以被高效调动”。 这意味着,中国的算力困境并非简单的总量不足。一方面,训练大模型所需的高端GPU被卡脖子;另一方面,已经部署的大批国产中低端算力,因缺乏成熟的软件栈,利用率远低于设计预期。 “在高端算力紧缺的当下,我们必须依靠自主可控的基础软件来盘活现有资源。”郑纬民说。他把这套软件系统称为“AI Harness”——一种能够真正驾驭大模型的工程能力。“有了这套系统,我们就能用更少的算力,完成更精准的任务。”

    产学研:打破“发论文”与“做产品”的墙

    在郑纬民看来,基础软件领域的突破无法仅靠高校或企业任何一方独立完成。高校拥有前沿技术的理论突破能力,但“往往不太清楚市场到底需要什么”;企业具备真实场景和工程化经验,但缺乏底层技术的原创能力。 2024年,郑纬民团队与海致科技共同成立了高性能图计算院士专家工作站,试图建立一种长周期的协同机制。在他看来,产学研融合的核心不是项目制合作,而是彻底打破发论文与做产品之间的壁垒。 这一机制在2024年有了阶段性成果——国产分布式图数据库AtlasGraph问世,并在性能测试中打破了世界纪录。在郑纬民看来,这标志着从底层基础软件到上层AI应用的自主可控迈出了关键一步。

    图模融合

    大模型在金融、医疗等严肃场景落地时,概率性错误始终是一道难以逾越的门槛。郑纬民用了一个通俗的比喻:大模型本质上是“猜天气”,大概率正确,但难免出错。在金融交易或医疗诊断中,这种错误可能是致命的。 他提出的解决方案是图模融合——将大模型与知识图谱等确定性技术结合,利用图结构确保数据的绝对正确性,利用大模型处理模糊或非结构化的内容。他称之为左右脑协同:右脑负责创造性、概率性的生成,左脑负责确定性、逻辑性的校验。 “在可控场景下,这种架构可以接近100%的事实一致性。”郑纬民说。这不是对大模型的否定,而是对其能力边界的清醒认知——在需要绝对准确的场景中,纯概率输出不可信,必须引入确定性的约束机制。

    Token成为新石油

    郑纬民提出了一个判断:人工智能基础设施正在从MaaS(Model as a Service)向TaaS(Token as a Service)演进。过去,行业的竞争焦点是谁的模型更强;未来,竞争将转向谁能更高效地生成、组织和利用Token。 这一判断基于一个不容忽视的数据:中国Token消耗量在两年内增长了近千倍。但现有的基础设施体系并未做好承接这种爆发式增长的准备。TaaS的落地需要同时解决两个问题:一是提升大模型推理全链路的资源利用效率,搭建面向Token生成的新型计算基础设施;二是打通Token服务底座、垂直行业知识库与业务流程,形成从算力单元到可落地、可调度智能执行能力的完整闭环。 郑纬民指出,这一趋势下,海致科技与趋境科技正在探索计算优化与知识融合两个方向:前者通过架构优化提升推理效率,后者依托图数据库和知识治理技术将企业数据转化为知识资产。

    最短的那块木板是生态自立

    郑纬民将主权AI的实现路径概括为三大支柱:算力自主、算法自强、生态自立。在他看来,当前最短的那块木板是“生态自立”。 “算力自主是物理底座,算法自强是核心引擎,但生态自立决定了这套体系能否真正落地生根。”他说。国产芯片要从“能跑”跨越到“愿意用”,关键在于提供成熟的“全栈国产化解决方案”——只有在真实、复杂的产业场景中跑起来,生态才能形成自循环。 这意味着,国产算力的竞争不再是单一芯片的性能比拼,而是“国产算力底座+顶尖产业AI落地能力”的组合竞争力。郑纬民强调,必须理清从技术方到最终用户的需求链条,“以底层技术为基础,追求极致的性价比和效率”。 面对先进芯片制程受限的现实,郑纬民认为国内算力产业必须从算法效率层面寻求突破,“以更少Token支撑高质量业务推理,依托软件算法的软实力弥补硬件算力的硬差距”。 在这一思路下,图计算被赋予了特殊的战略角色。海致科技自主研发的分布式图数据库AtlasGraph,以图计算引擎为核心,解决海量关联关系数据的内存高效存储与复杂运算问题。在社交网络溯源、涉案人员关系追踪等多跳关联查询场景中,传统数据架构普遍面临内存容量不足、磁盘IO延迟过高的瓶颈,而AtlasGraph通过精细化内存调度机制与原生全内存高速计算引擎,显著降低了磁盘读写开销。 更具现实意义的是,这套架构可以直接服务于大模型的落地优化。一方面,图结构化的数据治理能够极速挖掘海量数据的深层关联关系,从根本上减少大模型的事实幻觉;另一方面,在智能体(Agent)的复杂推理场景中,通过精准子图检索压缩冗余上下文,可以有效削减多轮迭代中的无效工具调用与多余Token消耗。
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