这个春节，大模型彻底“杀疯了”。

从腾讯元宝的10亿红包在微信里“炸群”，到千问的“30亿免单”掀起奶茶狂欢，再到这两天字节的Seedance2.0刷爆屏幕——AI视频第一次让人感觉可以直接交付了！

应用层一片喧嚣，但真正的战场并不在此。

就在我们抢红包看视频时，据海外媒体消息，OpenAI正与英伟达、微软、亚马逊洽谈新一轮融资，规模可能高达400亿至600亿美元。这笔钱只有一个目的：为OpenAI未来几年的算力买单。

这不是孤例。微软早已百亿美元押注OpenAI，Anthropic也将其核心算力基础设施分别部署在谷歌云和亚马逊AWS上，并采用英伟达的GPU进行训练。全球AI的顶层格局已经明朗：算力寡头与大模型寡头正在深度绑定。

那么问题来了：当中国大模型的狂欢席卷全网，支撑这场盛宴的算力根基，到底是谁？

答案，藏在近期两则看似低调的新闻里。

上周，国家超算互联网核心节点在郑州上线试运行。2月10日，“国产万卡算力赋能大模型发展研讨会暨联合攻关启动仪式”在郑州举行，国内头部大模型厂商、算力基础设施提供商等上百家生态伙伴以及顶尖专家学者聚在一起，核心议题就一个：如何系统性地打通国产“万卡大算力”与“万亿大模型”的协同发展路径，并正式启动了联合攻关行动。

看明白了吗？当别人在搞“豪门联姻”时，我们正在发动一场全产业链的协同作战。这不是一两个巨头的游戏，而是一场由产学研用玩家共同入局的系统性工程。

困局：为什么我们必须自己“修路”？

先聊聊“英伟达+OpenAI”这条看似“光鲜”的路。说实在的，性能确实顶尖，生态闭环也很高效，但这套玩法有个根本问题：命门不在自己手里。

有意思的是，就连OpenAI自己也在到处找“备胎”，牵手AMD、测试博通的芯片。这说明什么？把鸡蛋都放在一个篮子里，谁都不放心。

那我们自己是什么情况？说实在的，挑战是明摆着的：

首先，国产算力的“生态关”还没完全过。

芯片性能确实在快速进步，但真正的难点在于生态。不同厂商的芯片架构各异，软件工具链也还没统一，这就导致一个现象：国产算力能用，但要让开发者用得顺手、用得高效，还需要下功夫。企业想做AI创新，光适配不同算力平台就要花不少成本。

其次，模型对算力的需求正在发生深刻变化。

现在大模型的竞争重点，正从训练转向推理。推理场景对算力有完全不同的要求——需要的是稳定、低成本、可规模化的算力供给。但目前分散在不同地方的算力资源，要形成这样的支撑能力，还需要在调度和优化上做大量工作。

所以，简单的“买”或“仿”都已失效。中国AI要真正发展起来，必须找到一条既要自主可控，又要开放协同的新路径。这条路，就是我们正在探索的“双向奔赴”。

从“被动支撑”到“主动适配”：国产算力的新角色

最近工信部围绕国家算力节点建设发布了一份重要文件，首次明确了“1+M+N”的顶层架构。这个信号很清晰：未来的算力网络，绝不仅是建机房、堆芯片，而是要与行业应用深度绑定。

国家超算互联网的实践，正是对这种思路的最好印证。截至目前，整个超算互联网平台已服务超100万用户，上线应用商品7200多个，单日作业处理峰值达103万次。这些数据表明，一个能有效调度全国算力资源的“智能网络”已经跑起来了。它不再仅仅是“计算能力”的集合，而是一个有明确服务对象的“产业基座”。

2月5日在郑州上线试运行的超算互联网核心节点，则将这种“服务意识”推向了新高度。其搭载的scaleX万卡超集群，目标直指“万亿参数模型训练、高通量推理等大规模AI计算场景”。这意味着，国产算力的建设逻辑已经改变：不再追求“通用”，而是为AI大模型这样的“超级应用”打造“专用跑道”。

更值得关注的是它在“适配”层面的实质性进展。依托scaleX万卡超集群，该平台不仅完成了超过400个主流大模型、世界模型的优化适配，更重要的是，它在两个关键环节实现了从“支撑”到“优化”的跨越：

在训练侧：通过scaleFabric与池化调度技术，能够灵活适应从密集到MoE等各类创新模型架构的训练需求。这意味着模型厂商在尝试新架构时，不再需要“削足适履”。

在推理侧：依托开放架构和一体化算力网的调度优势，超算互联网正推动大模型以更便捷、更低成本的方式进入千行百业，加速AI从技术到公共产品的转化。

所以，这已不仅是“适配”，国产算力正在从“被动的工具”，转变为模型创新的“核心合伙人”。

大模型也在主动拥抱算力

路通了，考验也来了：国产算力到底能不能扛住大模型的海量推理任务？这是它甩掉“能用但不好用”标签的关键。

而推理时代的到来，恰恰给了国产算力一个绝佳的差异化窗口——比拼的重点从极致性能转向了规模、成本和稳定性。面对这个机会，中国的模型厂商没有观望，而是选择了主动拥抱。

这种“奔赴”体现在两个层面：

在企业层面，模型公司开始主动“下场”。阶跃星辰牵头成立“模芯生态创新联盟”，联合多家芯片厂商，从应用端反向定义硬件。还有头部大模型技术负责人透露，经过联合优化，国产算力性能差距在三个月内从15%缩小到5%以内。

在产业层面，共识正转化为集体行动。在郑州举行的这场国产万卡算力赋能大模型发展研讨会，正将企业实践升华为行业共识。会议明确了三件事：算力自主是基石，必须构建自主可控的万卡级算力集群，为万亿模型打下坚实基础；供需必须协同，算力供给方和模型方要建立深度闭环；必须进行全链条优化，要从芯片、整机、基础软件一路打通至算法框架、大模型和最终应用。

基于此，会议直接启动了联合攻关计划。更妙的是设立了“AI布道师”机制，邀请百度、硅基流动等公司的专家，专门负责技术扩散和生态共建——这相当于为整个产业链建立了一套“最佳实践”快速复制通道。

从企业单点优化到行业协同攻关，大模型对国产算力的这场主动拥抱，正在从技术适配升级为生态共建。在AI时代，这种深度捆绑或许正是我们实现突破的关键路径。

终局：从“单点竞技”到“体系对抗”

说实话，当外界还在围观芯片性能时，中国的打法已经变了——我们不再只盯着一两个技术点，而是在下更大的一盘棋：用国产万卡算力去支撑万亿大模型，让算力与模型真正实现“双向奔赴”。

说白了，这就是一场全产业链的集体行动：算力主动“修路”，大模型主动“上车”，共同构建一个“算力-模型-应用”的闭环生态。

这条路走起来更费劲，但可能也更踏实。它未必能很快造出一个“中国版OpenAI”，但却能让AI真正走进工厂、医院、政务厅，去解决实际问题。

当AI从“炫技”回归“实用”，这片由“双向奔赴”滋养出的产业生态，或许才是中国AI最独特的护城河。