在人工智能领域，大型模型的能力正以前所未有的速度提升，其应用场景亦日益丰富多样。算力、算法与数据，作为推动这一产业发展的三大支柱，正受到前所未有的关注。从世界人工智能大会的现场反馈来看，相关市场需求正处于高速膨胀阶段，国内产业链的构建与完善亦在加速推进。
央视记者宁坤在现场报道指出，现今的人工智能大模型已能嵌入智能眼镜等小型设备中，而其背后的训练过程则需仰赖庞大的算力支持。展会上，一种专为算力中心设计的超节点机柜吸引了众多目光，它能将数百张算力卡整合为一，实现高效的内部通讯与运算，有效缓解了当前大模型训练所面临的算力瓶颈。
近年来，为满足人工智能大模型对算力的巨大需求，全国各地纷纷加大投入，建设大型数据中心。据工信部数据显示，截至2025年3月底，我国在用算力标准机架数量已达到惊人的1043万架，智能算力规模更是高达748每秒百亿亿次浮点运算，为海量数据的处理提供了坚实的智能基础。
华鲲振宇副总裁宋璇表示，当前算力训练已迈入万卡，甚至十万卡集群的新时代，这对通信的可靠性、算力的调度，以及硬件的高稳定性和耐用性都提出了更为严苛的要求。展会上，众多国内算力产业链企业纷纷亮出了自己的最新技术成果，各环节的快速进步为大模型技术的持续演进提供了强有力的支撑。
业内人士进一步解释，大模型的训练过程犹如人工智能的“知识学习”阶段，而推理过程则相当于其“执行任务”的能力。随着大模型应用范围的扩大和AI智能体的涌现，业界不仅在积极建设更多的算力基础设施，还通过算法优化来提升算力的利用效率。稀宇极智开发者社区负责人蔡佳人指出，随着上下文文本长度的增加和智能体任务规划复杂性的提升，整体推理需求正在快速增长。为此，他们进行了一系列算法优化，有效降低了算力成本。
这一系列进展不仅展示了人工智能技术的飞速发展，也预示着未来更加智能、高效的应用场景将不断涌现。
