近期，人工智能迎来一波“算力涨价”考验。华为、寒武纪、沐曦、天数智芯等多家AI芯片厂商纷纷上调产品报价，部分型号涨幅达到20%至50%。算力是人工智能产业的基础要素和底层支撑，本次全球算力“涨价潮”给人工智能发展带来警示——不能单靠“拼规模”，更要“拼效率”，人工智能产业深度转型势在必行。

　　人工智能深刻改变人类生产生活方式。随着各类前沿大模型快速迭代并规模化应用，模型训练带来的电力消耗和大规模推理带来的算力需求均呈现指数级增加态势。放弃“拼规模”模式、转向“拼效率”模式，对于巩固人工智能产业链韧性、培育发展新质生产力、推动高质量发展具有重要战略意义。近年来，我国不断完善顶层设计，持续强化

　　一是模型研发轻量化，国内头部AI企业在模型压缩、混合精度计算、推理优化等方面持续突破。比如，DeepSeek等大模型以远低于国际同行的资源投入，达到对标国际一流水平的应用效果。

　　二是软硬件高效协同，推动模型算法与国产芯片深度联合调优，国产人工智能芯片加速适配迭代，国产大模型与国产芯片之间的联通效率不断提升。比如，DeepSeek V4今年在华为昇腾芯片首发，实现国产软硬件生态绑定，推理成本仅为GPT-4的1/70，硬件成本为英伟达方案的1/3。

　　三是应用场景牵引，依托我国数据资源丰富、产业体系完备、应用场景广阔、市场空间巨大的优势，以垂类应用场景为牵引推动人工智能大模型落地应用，同时通过场景数据不断反哺、优化模型性能。

　　未来，推动人工智能产业向“拼效率”深度转型，应坚持系统观念，进一步克服关键核心技术不强、基础要素保障支撑不足、赋能应用程度不深等问题，把握趋势、发挥优势、坚持问题导向，力争始终牢牢掌握人工智能发展和治理主动权。

　　加快关键核心技术攻关，补上芯片和模型技术短板。集中力量攻克高端芯片、基础软件等关键核心技术，构建自主可控、协同运行的人工智能基础软硬件系统。加强模型基础能力建设，支持模型架构创新和多路径技术探索，推进模型压缩、推理优化等关键技术研发，推动模型、算法与算力软硬件协同优化。

　　强化关键基础要素保障支撑，夯实产业发展根基。加快建设全国一体化算力网，强化算力