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| 中國算力截至2023年底總規模居全球第二，其中智能算力占比超過35%。（圖片來源：大公網） |
中評社北京10月7日電／據大公網報導，當前全球算力競爭已從單一技術突破延伸至產業鏈自主可控、應用生態協同與基礎設施全球布局的全維度博弈。中國作為全球最大的算力需求市場之一，在“數字中國”戰略與“東數西算”工程推動下，國產GPU的研發突破與算力中心的體系化建設，正成為提升國家競爭力的關鍵抓手。
圖形處理器（GPU）的發展始終與算力需求升級緊密相關。早期GPU主要用於圖形加速，但隨著深度學習算法的爆發，其大規模並行計算特性被重新發掘——單個GPU可提供數千個計算核心，遠超傳統CPU的串行處理效率，成為訓練神經網絡的首選硬件。據統計，當前全球AI算力中超過70%依賴GPU支撐，高端GPU芯片（如英偉達H100、AMD MI300）更因其在大模型訓練中的不可替代性，成為國際科技競爭的焦點。
對中國而言，GPU的自主可控不僅是技術問題，更是國家安全與產業發展的戰略命題。一方面，全球GPU市場長期被英偉達、AMD和英特爾三大巨頭壟斷，高端芯片對華出口限制不斷加碼，中國人工智能（AI）企業、科研機構及數據中心面臨“算力斷供”風險；另一方面，中國數字經濟的快速發展催生了海量算力需求：據工信部數據，2023年中國算力總規模達230EFLOPS（每秒230百億億次浮點運算），全球占比超30%，其中智能算力占比超過35%，且年增速超過40%。若無法突破GPU“卡脖子”環節，中國將難以保障算力供給的穩定性與安全性，更難以在全球AI競爭中占據主動。
在此背景下，發展國產GPU既是突破“技術封鎖”的必然選擇，也是構建“算力─算法─數據”自主生態的關鍵環節。近年來，中國企業、科研院所與政策端協同發力，推動國產GPU從“可用”向“好用”邁進，為算力中心的全球競爭力提升奠定了硬件基礎。
打造多層次發展體系
算力中心是GPU硬件的規模化載體，也是算力轉化為生產力的關鍵樞紐。全球算力中心的競爭已超越單純的“規模擴張”轉向“技術先進性＋應用生態＋全球服務能力”的綜合比拼。當前，美國依托英偉達等企業的GPU優勢，構建了以互聯網巨頭（如亞馬遜AWS、谷歌Cloud）和超算中心（如橡樹嶺國家實驗室）為核心的算力網絡，在大模型訓練、科研計算等領域占據主導；中國則以“東數西算”工程為牽引，形成了覆蓋通用算力、智能算力、超級算力的多層次體系，並在規模與應用場景上展現出獨特優勢。
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