国家发改委：指导国产大模型加大力度适配国产算力芯片
发改委定调：国产大模型必须“牵手”国产芯片
5月22日，国家发展改革委政策研究室副主任、新闻发言人李超在新闻发布会上强调，人工智能领域核心技术和应用需求均呈现快速增长态势。国家发改委将坚持系统布局、分业施策、开放共享、安全可控，推动人工智能与经济社会深度融合。其中一项关键部署是：指导国产大模型加大力度适配国产算力芯片，确保在快速发展的同时实现自主可控、向善发展、行稳致远。
算力“卡脖子”倒逼国产化提速
当前国产大模型在训练和推理过程中，对高性能算力芯片的依赖度极高。但国际供应链的不确定性，使得算力芯片成为制约产业发展的“卡脖子”环节。发改委此次明确表态，旨在通过政策引导，加速国产大模型从依赖进口芯片向适配国产芯片转型，构建从芯片到模型的完整自主技术栈，降低对外部供应商的依赖风险。
如何落地：多措并举推动适配进程
- 技术攻关：鼓励大模型企业与国产芯片厂商联合开展底层算子库、分布式训练框架的适配优化，提升国产芯片对大模型常见算法（如Transformer、MoE）的支持效率。
- 标准先行：研究制定国产大模型与国产算力芯片的兼容性评测标准，形成可复用的适配工具链和模型迁移指南。
- 场景牵引：在政务、金融、医疗等关键行业率先部署鼓励政策，要求新建或升级的人工智能基础设施优先采用国产算力方案。
自主可控背后的“人民共享”逻辑
李超特别指出，要让全体人民共享人工智能发展成果。这意味着国产大模型适配国产芯片，不仅是技术自主的考量，更是降低推理成本、提升服务普惠性的关键路径。当算力不再受制于人，国产大模型才能更广泛地落地到中小企业和普通用户，推动人工智能从“实验室炫技”走向“全社会赋能”。
产业链各方积极响应，生态构建加速
消息发布后，多家国产大模型企业和算力芯片厂商表示将加大协同力度。例如，部分头部大模型已开始针对国产GPU进行适配测试，并计划在年内推出首批完全基于国产算力训练的开源模型。业内分析认为，政策“指挥棒”将加速芯片-框架-模型-应用的全链路国产化闭环，为人工智能产业筑牢安全底座。