维度网讯，中国国家发展改革委将中国大模型与中国算力芯片适配纳入人工智能安全可控发展路径。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表示，将指导中国大模型加大力度适配中国算力芯片，在保持快速发展的同时，确保自主可控、向善发展、行稳致远。

这一表态指向中国人工智能产业链的底层协同问题。大模型训练和推理并不只依赖模型算法本身，还涉及芯片架构、算子库、并行计算框架、推理引擎、集群调度、存储带宽、网络通信和开发工具链。若模型研发长期围绕单一外部硬件生态优化，后续迁移到中国算力芯片时，可能出现性能折损、适配周期拉长、工程成本上升等问题。国家发展改革委此次强调大模型适配中国算力芯片，意味着政策引导重点正在从模型能力展示，延伸到模型、芯片、软件栈和智算集群之间的工程闭环。

人工智能领域核心技术和应用需求都处于快速增长阶段。李超在发布会上表示，中国坚持系统布局、分业施策、开放共享、安全可控，推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合。国家发展改革委此前在解读《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》时也明确提出，该意见围绕行业应用需求和基础能力供给协同推进，开展科学技术、产业发展、消费提质、民生福祉、治理能力、全球合作6大行动，并围绕模型、数据、算力、应用、开源、人才、政策法规、安全8个方面构建人工智能基础支撑体系。

算力适配会直接影响人工智能应用从试点走向规模部署。中国大模型要进入制造、能源、交通、通信、医疗、政务和科研等复杂场景，需要在训练成本、推理效率、稳定性、数据安全和部署形态之间取得平衡。中国算力芯片如果只解决硬件供给问题，而没有形成与主流模型框架、行业模型、应用中间件和企业开发环境的兼容能力，就难以支撑大规模应用落地。反过来，大模型厂商在模型结构、混合精度、推理压缩、长上下文处理和多模态计算中主动适配中国芯片，也有助于提升算力利用率，减少重复迁移和二次开发成本。

制造业场景会放大模型与芯片协同的产业价值。工业和信息化部等八部门印发的《“人工智能+制造”专项行动实施意见》提出，推动智能芯片软硬协同发展，支持突破高端训练芯片、端侧推理芯片、人工智能服务器、高速互联、智算云操作系统等关键技术;该文件还提出，到2027年推动3-5个通用大模型在制造业深度应用，形成特色化、全覆盖的行业大模型，推出1000个高水平工业智能体，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景。 这些目标对底层算力提出了更高要求，因为工业智能体、边缘推理设备和行业大模型需要长期运行在真实生产环境中，不能只停留在实验室测试和演示系统中。

中国国家发展改革委此次表态释放出明确信号：人工智能竞争正在从模型单点突破，进入模型、芯片、算力网络、软件工具链和行业应用协同推进阶段。中国大模型加大力度适配中国算力芯片，将影响AI基础设施的安全可控能力，也将决定行业大模型和工业智能体能否在更多实体产业场景中形成稳定、可复制、可持续运行的部署路径。

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