IT时报记者 孙妍

全球AI产业加速发展的浪潮里，科技巨头围绕算力展开的竞争，悄悄筑起了一道“算力高墙”，AI中小企业如何突围？

8月26日，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（下简称“行动”），首次提出了“人工智能+”6大行动，包括科学技术、产业发展、消费提质、民生福祉、治理能力、全球合作，对于场景开放和供需对接等将释放更大潜力，推动算力普惠和产业生态健康发展。

算力瓶颈与行业困局

高昂的算力门槛，正把不少中小企业拦在赛道之外。据媒体报道，一套英伟达DGX SuperPOD系统采购价超过2.5亿元，训练GPT-4的成本更是高达7800万美元，这样的投资成本，普通中小企业无法承受。

很多中小企业因为GPU租赁费用太高、算力不够，没办法推进技术研发，导致发展空间被压缩，产品也难以更新升级。与此同时，成本压力进一步挤占了人才的培养与储备，也拉低了企业的创新水平。

另一方面，行业技术路线主要依附于龙头企业，被“锁定”的风险增加。长此以往，产业将趋于单一化。

以行动为指引构建开放多元生态

2024年，我国数据生产总量同比增长25%。随着全球科技竞争越来越激烈，推进“人工智能+”成了培育新质生产力的关键。

目前，像英伟达CUDA等市场主流计算架构，主要是为大模型训推而设计，对多元场景缺乏充足支撑，比如工业质检、科学研究等，需要专门优化架构才能满足需求。现有的通用架构不仅成本高，也无法完全适配不同细分场景的业务特点。

构建开放的算力生态，并逐步开发适合细分场景的解决方案，或将成为产业趋势。在人工智能+科研领域，重庆市金凤实验室作为重庆市重点科研平台，对基因组科学计算等科研项目有首要需求。因此，在其算力建设与改革过程中，不仅涵盖了高端计算集群平台及虚拟化集群，提供高端的CPU算力和存储空间，还根据平台人工智能计算服务的需求，将其构建为更为开放的生态环境，为基因组科学计算、大模型基因智能计算等科研需求提供更为多元化的支持。

推倒“算力高墙”，仍需政策、市场以及企业各方齐头共进。随着“人工智能+”行动全面推进，行业有望跳脱算力瓶颈与场景应用同质化，迎来更加开放、包容、多元的产业生态。