人工智能产业的竞争，正从单一技术比拼转向生态体系的全面博弈。
近期，DeepSeek V4正式发布并获得昇腾超节点系列全面支持，蚂蚁百灵大模型Ling-2.6-flash开源后实现与昇腾910全系列产品适配，一系列动作清晰勾勒出国产大模型“锚定”国产算力的发展新路径。
国产大模型与国产算力的“双向奔赴”，绝非简单的技术适配，而是我国AI产业突破对外依赖、筑牢自主根基的战略选择。
长期以来，全球AI产业发展高度依赖英伟达的GPU硬件，更被其CUDA软件生态牢牢“锁定”。过去近20年，几乎所有主流AI框架、算子库、开源模型的首发优化，都以CUDA为默认起点，这种“硬件+生态”的垄断格局，不仅让我国AI产业面临核心技术“卡脖子”的风险，更在成本、安全等方面受到诸多限制。如今，越来越多国产大模型主动选择昇腾等国产算力底座，既为国产算力提供了规模化的应用场景，推动硬件技术迭代与成熟，也让国产大模型摆脱了对海外算力的路径依赖，实现了从“能用”到“好用”的自主突破，为我国AI产业高质量发展筑牢了根基。
事实上，英伟达的真正护城河从来不是GPU本身的算力优势，而是其构建的CUDA“事实标准”软件生态——这套生态体系将开发者、企业、应用场景紧密绑定，形成了难以撼动的竞争壁垒。
但国产大模型与国产算力的深度适配，正在打破这种垄断惯性：蚂蚁百灵模型开源、DeepSeek与昇腾协同优化，不仅为国产算力生态提供了优质的“模型样本”，更推动形成了“算力支撑模型、模型丰富生态、生态反哺产业”的良性循环。这种突破的巨大价值在于，我国可以据此构建一套自主可控的AI生态体系，从而在全球竞争中拿到主动权。
值得注意的是，生态竞争不是“闭门造车”，而是在自主创新基础上的协同发力与开放共赢。当前，我国算力生态建设已取得初步成效。IDC最新数据显示，2025年中国AI加速卡市场总出货量达400万张，其中国产厂商出货量约165万张，市场占比已攀升至41%。这一变化背后，是国产算力、大模型企业的协同创新，也是政策支持、市场需求共同推动的结果。
但我们也应清醒认识到，国产生态突围仍面临诸多挑战：开发者长期形成的CUDA使用习惯难以快速改变，生态兼容性、应用场景丰富度仍有提升空间，与国际成熟生态相比还有差距。这就需要企业、科研机构、政府形成合力，通过开源共建、技术攻坚、人才培育，持续完善国产软件生态，推动算力、模型、应用的深度融合。
国产大模型“锚定”国产算力，也为我国高科技产业突围提供了宝贵经验：核心技术的自主可控从来不是单点突破的“独角戏”，而是生态协同的“交响乐”。唯有锚定自主创新的核心方向，推动硬件与软件、技术与场景、企业与科研的深度联动，才能构建起具有全球竞争力的科技自主生态体系。
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