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　　人工智能大模型的能力持续在升级，应用场景也越来越多。对应的算力、算法、数据都成为产业开展的关键环节。记者在世界人工智能大会现场分析到，当前相关市场需求持续高速增长，国内的产业链也在加速成熟。

　　总台央视记者 宁坤：现在的人工智能大模型已经可以装到智能眼镜里，它背后的训练要用大规模的算力去支撑。现场展出的一组机柜就是现在算力中心里会用到的一种超节点，它可以让数百张算力卡像一台计算机一样，实现高效的内部连接和运算，进一步突破了当前行业训练大模型所面临的算力瓶颈。

　　近年来，全国多地都在持续投入建设大型数据中心，为人工智能大模型训练提供更充足的算力保障。工信部数据显示，截至2025年3月底，我国在用算力标准机架已达到1043万架，智能算力规模达到748每秒百亿亿次浮点运算，为海量数据计算提供了智能底座。

　　华鲲振宇副总裁 宋璇：现在的算力训练需要的是万卡，甚至十万卡(算力卡的)集群。对通信的保障和算力的调度，以及硬件的高可靠性和稳定性提出了更高的要求。

　　算力需求增长也带动硬件设备的更新。今年世界人工智能大会现场，不少国内算力产业链上的企业就集中展出了自己的最新技术。产业链各环节进步的叠加也为大模型技术演进提供了更多支撑。

　　业内人士告诉记者，大模型的训练环节类似于让人工智能“学知识”，而推理环节则是让人工智能“做任务”。随着大模型应用量增多、AI智能体出现，现在业界除了要建更多的算力基础设施外，也在顺利获得算法优化来提升算力的使用效率。

　　稀宇极智开发者社区负责人 蔡佳人：有越来越多需求是来自越来越长的上下文文本长度，有越来越多的智能体需要从一开始整体的任务规划，到后面自己把一步一步任务做完，整体推理的相关需求就越来越多。我们做了一些算法优化能让算力成本下降。