日前，“十五五”規(guī)劃綱要正式發(fā)布了，這份擘畫未來五年發(fā)展藍圖的綱領性文件提出，要“統(tǒng)籌推進算力設施建設、模型算法發(fā)展和高質量數據資源供給，筑牢數智化發(fā)展底座”。

算力被置于基礎性、先導性的戰(zhàn)略位置，背后有著深刻的時代邏輯：它是AI大模型訓練和運行的“燃料”。公開數據顯示，頭部AI模型訓練對算力的需求每3至4個月就會翻一番。從GPT-3到GPT-4的性能飛躍，背后是計算量的指數級增長。

沒有算力，就沒有智能。

在AI算力體系中，有兩類芯片發(fā)揮核心引擎作用：GPU/CPU相當于AI的大腦——負責思考、計算、做決策；內存芯片充當著AI的神經系統(tǒng)，貫穿整個計算流程，確保數據能快速、準確地流動。

GPU成為AI訓練領域的主導者

GPU采用“眾核架構”，擁有數千個并行計算核心，同時處理海量矩陣運算——這正是深度學習的核心需求。從英偉達H100到國產的寒武紀、海光信息、摩爾線程等，GPU在AI訓練領域占據絕對主導地位。CPU扮演著“總指揮”和“調度中心”的角色，承擔任務調度、數據預處理、通信協(xié)同等關鍵工作，決定了算力系統(tǒng)的穩(wěn)定性、兼容性與安全性。

在AI任務啟動前，CPU需要從SSD將數據加載到內存中，進行數據清洗、增強和格式整理，然后通過PCIe總線發(fā)送給GPU。

當前，國產GPU芯片正從“可用”向“好用”跨越。以寒武紀、海光信息、摩爾線程、沐曦、壁仞、天數智芯為代表的“國產GPU六小龍”，已在訓練、推理、渲染等全場景形成合力，構建起覆蓋AI計算鏈條的國產算力矩陣。

內存是貫穿AI計算全流程的“底座”

內存芯片在AI算力體系中扮演的角色，和人體的神經系統(tǒng)驚人地相似——它負責將采集的信息傳遞給大腦（GPU/CPU），再將大腦的指令傳遞給肌肉和器官。它不負責“算”，但決定了數據能否“傳”得進去、“遞”得出來。

在AI訓練場景中，DDR5作為服務器主內存，承擔著數據預處理、加載和任務調度等基礎工作。在檢索增強生成（RAG）應用中，向量數據庫的性能高度依賴于系統(tǒng)內存的容量和帶寬。

當模型訓練完成走向大規(guī)模推理時，功耗成為核心考量，LPDDR5X內存因其低功耗特性，被大量應用于AI推理服務器。推理對延遲敏感，對帶寬的要求并沒有訓練高，LPDDR5X能在保證數據吞吐的同時顯著降低功耗，這對于大規(guī)模數據中心降低電費、提升能效比至關重要。

內存芯片正是這樣一組貫穿AI計算全流程、默默決定著算力能否有效釋放的“隱形底座”。觀察者網評論指出：“在全球科技競爭的版圖上，誰掌握了存儲，誰就掌握了數據的主動權入口。”

在這個賽道上，中國也有了自己的“扛鼎者”——長鑫科技——國內唯一實現內存芯片大規(guī)模量產的廠商。

根據公開信息，長鑫科技的DDR5產品最高速率達8000Mbps，LPDDR5X速率沖上10667Mbps，均達到國際主流水平，這意味著，從云端訓練服務器到邊緣推理，中國AI產業(yè)已經擁有了自主可控、性能領先的“存力底座”。

無論是國產GPU六小龍的強勢崛起，還是長鑫科技在內存領域并肩國際一線的快速突破，國內硬核科技企業(yè)正在分工明確、協(xié)同并進，他們合力筑牢了我國AI算力的堅實基座，也讓智能經濟的長遠發(fā)展有了更可靠的底氣。

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