近日，由中科算網科技有限公司與算泥AI開發者社區聯合主編、中國科學技術大學蘇州高等研究院參與發布的《AI大模型與異構算力融合技術白皮書》正式對外公布。該白皮書聚焦大模型開發領域的關鍵技術難題，旨在為開發者提供系統性技術指導，推動異構算力與AI大模型的深度協同發展。

報告指出，當前AI算力需求呈現指數級增長態勢，每3-4個月即翻番的“逆摩爾定律”特征，使得傳統計算架構難以滿足大模型訓練需求。異構算力通過整合CPU、GPU、FPGA及ASIC等多元計算單元，成為突破算力瓶頸的核心方案。數據顯示，異構架構可將資源利用率提升30%，并通過定制化任務調度實現能效優化，其中ASIC芯片在推理場景下的能效表現尤為突出。

在技術演進層面，國際主流模型GPT-5參數規模已達3-52萬億級，Llama 4采用混合專家（MoE）架構推動開源生態繁榮；國內通義千問、盤古等模型則在多模態交互、長文本處理等領域形成差異化優勢。應用場景方面，AI技術正從互聯網內容生成向金融風控、醫療診斷、工業質檢等垂直領域加速滲透。

算力成本與效率矛盾日益凸顯。以模型訓練為例，成本從GPT-3時期的450萬美元飆升至Llama 4的數億美元。三大技術瓶頸亟待突破：單卡算力上限形成的“算力墻”、GPU內存容量限制的“存儲墻”，以及算力增長9萬倍而帶寬僅提升30倍的“通信墻”。這些挑戰倒逼行業向異構計算轉型，通過硬件定制化與軟件優化實現性能躍升。

硬件創新層面，國產芯片取得實質性突破。寒武紀思元590、華為昇騰達芬奇架構在性能指標上已接近國際領先水平，海光DCU實現CUDA生態兼容，壁仞科技則通過近存計算架構優化數據傳輸效率。網絡優化方面，PCIe 6.0、CXL內存一致性協議、NVLink 4.0等技術顯著提升節點間通信效率，CLOS與Dragonfly拓撲結構有效降低大規模集群的通信延遲。

訓練與推理加速技術呈現多元化發展。數據并行、張量并行、流水線并行及4D混合并行策略，結合模型量化、剪枝、蒸餾等壓縮技術，實現訓練效率與推理速度的雙重提升。特別在邊緣計算場景，KVCache技術將注意力計算復雜度從O(n2)降至O(n)，邊緣-云協同部署模式則通過模型分割實現低延遲推理。

國內產業實踐成果顯著。華為昇騰與字節跳動達成10萬顆910B芯片采購協議，其Atlas邊緣模塊已應用于電網巡檢與工業缺陷檢測；南京智算中心基于寒武紀芯片構建1800PFLOPS算力集群；阿里平頭哥含光800芯片通過軟硬協同優化，支撐靈駿平臺實現每秒萬億次操作能力。國家級算力網絡建設方面，“東數西算”工程已部署250條干線光纜，連接八大算力樞紐節點，OpenI啟智、飛槳等開源平臺為開發者提供全棧工具支持。

行業仍面臨多重挑戰。高端芯片產能受限導致國產化替代進程受阻，國產芯片與主流框架的適配復雜度較高；液冷技術雖能降低20%-30%能耗，但PUE優化與可再生能源利用需持續突破；聯邦學習與差分隱私技術在保障數據安全的同時，需平衡模型性能與隱私保護強度。技術趨勢方面，Chiplet異構集成、存算一體架構將突破內存墻限制，端側MoE模型與算力交易市場將推動AI技術普惠化發展。