国产算力

国产算力近期在模型训练、开源生态和应用落地等方面取得显著进展。华为昇腾910C已成功完成1.6万亿参数模型的全参数后训练，深圳团队也基于该芯片训练了万亿参数大模型，标志着国产芯片突破了大规模训练的技术瓶颈。与此同时，摩尔线程开源了基于其GPU的代码大模型MusaCoder，并提供国家具身智能应用中试基地的算力方案，拓展了国产算力的应用场景。另外，BitCPM-CANN等开源框架的发布降低了国产算力使用门槛。华为高管郑俊指出中美AI模型差距已缩小至2.7%，且国内模型调用量反超，显示国产算力在承载应用方面已具规模优势。当前焦点在于如何进一步优化生态和降低部署成本，以确保国产算力能够持续支撑大规模、高强度的AI研发需求。