《AI大模型与异构算力融合技术白皮书》10月10日发布
AI 大模型爆发与算力需求激增
近年来，人工智能大模型技术呈现爆发式增长，模型参数规模从亿级迅速扩展至万亿级。根据最新研究显示，全球 AI 算力需求正以每 3~4 个月翻番的速度突破临界点，远超传统摩尔定律预测的计算能力提升速度（每 18 个月翻倍），形成了所谓的“逆摩尔定律"（Inverse Moore's Law）。
随着 GPT-5、Llama 4、Claude Opus 4.1 等大模型的不断演进，模型参数规模持续扩大。2025 年，OpenAI GPT-5 参数规模行业预估从 3 万亿到 52 万亿不等，业界已开始关注模型效率而非简单扩大参数量，数据质量、数据多样性和领域覆盖度成为更重要的竞争因素。这种"膨胀速度"带来了前所未有的算力需求。据测算，训练 Llama 4 的成本预计花费数亿美元，而 2020 年训练 GPT-3 的成本约为450 万美元，五年间训练成本增长数十倍。这种算力需求的激增使得单一架构的算力供应难以满足，异构算力成为应对这一挑战的必然选择。
与此同时，推理场景的多样化进一步推动了对异构算力的需求。从通用对话到行业专用应用，从 AIGC 到智能助手、代码生成、多模态生成（视频、音乐、3D、数字人）等场景，对算力的需求各不相同——有的需要高并行计算能力，有的需要低延迟响应，有的则对能效比有极高要求。这种多样化的需求使得单一类型的计算单元难以全面满足，异构算力通过组合不同特性的计算单元（如 CPU、GPU、FPGA、ASIC 等），能够针对不同场景提供最优的算力解决方案，成为大模型时代的刚需。
国内外政策与产业驱动
在全球范围内，各国政府纷纷出台政策支持 AI 和算力基础设施发展，形成了强有力的产业驱动力。中国将人工智能和算力基础设施纳入国家战略，明确提出加快数字化发展，建设数字中国。截至 2025 年 6 月，中国在用算力中心标准机架达 1085 万架，智能算力规模达 788EFLOPS（FP16 半精度），算力总规模位居全球第二。
"东数西算"工程作为国家战略，已发展成为重大生产力布局战略工程。截至2025 年 8 月，八大算力枢纽节点协同发展成效显著，规划建设超过 250 条"东数西算"干线光缆，集群间光层直达链路已拓宽至 1232 Tbps。2025 数博会期间《关于进一步强化"东数西算"工程算力枢纽协同发展的联合倡议》发布，提出要共建算力监测与调度体系，打破区域壁垒，统一技术标准与安全规范。根据规划，到 2025 年底，我国将初步建成综合算力基础设施体系，国家枢纽节点地区各类新增算力占全国新增算力的 60%以上。
在国际层面，全球 AI 算力竞争日趋激烈。据 IDC 最新预测结果显示，2025年中国智能算力规模将达到1,037.3 EFLOPS，并在2028年达到2,781.9 EFLOPS，2023-2028 年中国智能算力规模五年年复合增长率达 46.2%。全球 AI 服务器市场预计到 2025 年将达到 3,000 亿美元，年增长 46.1%。Gartner 预测 2025 年生成式AI支出将达 6440 亿美元，其中约 80%用于 AI 硬件。产业层面，企业、资本、开发者多方参与生态构建。国内互联网巨头如阿里巴巴、腾讯、百度等纷纷加大在 AI 芯片和算力基础设施领域的投入；寒武纪、昇腾等国产 AI 芯片企业快速崛起；各类智算中心、AI 公共算力平台如雨后春笋般涌现。资本市场上，AI 算力相关企业备受青睐，融资活动活跃。开发者社区日益繁荣，为技术创新提供了源源不断的动力。这种多方参与的生态构建，为 AI大模型与异构算力的融合发展创造了良好的产业环境。
技术融合与开发者需求
面对大模型带来的算力挑战，单一架构的计算单元已难以满足需求，大模型与异构算力的深度融合成为突破性能瓶颈、降低成本的关键路径。异构计算通过集成不同类型的计算单元（如 CPU、GPU、FPGA、ASIC 等），发挥各自的优势，实现更高的性能和能效。例如，GPU 在大规模并行计算方面表现优异，适合大模型训练；ASIC 在特定任务上能效比极高，适合推理加速；FPGA 则具有灵活可编程的特性，能够适应不断变化的算法需求。通过异构计算架构，可以将不同类型的计算任务分配给最适合的处理单元，从而实现整体性能的最优化。
然而，异构算力的应用也带来了新的挑战。不同架构的硬件需要统一的编程模型、编译优化和任务调度机制；异构系统中的数据移动和通信开销可能成为新的瓶颈；开发者需要掌握多种硬件架构的编程技巧，学习曲线陡峭。这些问题使得大模型与异构算力的融合不仅仅是硬件层面的组合，更需要软件栈、编程模型、系统架构等多方面的协同创新。
在这一背景下，开发者亟需系统化的技术指南与实践参考。当前，关于大模型开发的资料虽然丰富，但大多聚焦于算法层面，对于如何在异构算力环境下高效部署和优化大模型的系统性指导相对缺乏。开发者需要了解不同硬件架构的特性、适用场景和性能表现；需要掌握异构环境下的编程模型和优化技巧；需要学习如何设计能够充分发挥异构算力优势的系统架构。本报告旨在填补这一空白，为开发者提供全面、实用的技术参考，推动大模型与异构算力的深度融合。
