日前，国家发展改革委新闻发言人在新闻发布会上指出，“我国深入实施‘人工智能+’行动，为人工智能算力芯片提供了广泛应用场景，各类型算力芯片需求增长迅速、创新非常活跃。”“国产芯片产品在不同场景中加速适配，应用成效非常好。”这既肯定了我国算力产业的蓬勃现状，也对其未来发展提出了更高要求。

算力是数字经济的底座，也是支撑数据要素流通、算法训练与智能应用落地的战略性资源。如果说人工智能是繁茂的庄稼，算力设施就是其赖以生存的“黑土地”。当前，全球算力产业正处于从规模扩张向质量跃升转型的关键窗口期。立足国家安全与产业自主，构建从底层芯片到上层应用的全链条安全体系，已成为我国掌握发展主动权的必答题。

直面必答题，我们既要有信心，更要有忧患意识。尽管我国算力产业已迈入规模化发展的新阶段，但对照“高质量”与“科技创新”的高标准要求，行业深层次的结构性矛盾依然突出。首先是“软硬协同失衡”，以传统数据中心为代表的算力硬件存量大，但具备高阶智能服务能力的软件平台和应用服务生态仍不够多，导致整体算力效用未能充分发挥。其次是“自主底座不牢”， 部分关键领域仍存在较为严重的对外技术依赖，国产自主的核心芯片与基础软件市场占有率亟待提升，产业链的安全韧性有待加强。最后是“系统认知不足”，在全行业追捧GPU和NPU等智能加速卡的当下，昇腾等国产智能加速卡取得了长足的进步，但是作为算力系统“指挥官”的CPU（如：鲲鹏、兆芯、申威‌等处理器），在算力系统总体架构中的基础性与枢纽性作用往往被轻视，不利于异构算力系统的协同发展。

算力产业并非单一芯片的“独角戏”，而是多元算力的“交响乐”。构建“通用计算+智能计算”深度融合、协同工作的异构计算体系，已成为符合产业规律、助力企业降本增效的必然选择。

如何破解上述难题？关键在于在核心环节实现技术自主与安全保障，坚定不移走自主创新之路。以华为为例，不仅在技术路线上构建了满足多样性计算需求的算力底座，还通过“硬件开放、软件开源”的模式，携手鲲鹏、昇腾的行业伙伴们打造了一个不断繁荣的“双引擎”生态。这种模式为打破“缺芯少魂”困境、优化算力结构提供了可行的路径。

构建繁荣持久的产业生态，还需下好产学研用深度融合的“先手棋”。诸如“鲲鹏昇腾科教创新孵化中心”一类的探索，前瞻性地将国产算力底座深度嵌入高校教学主阵地，构建起“学中用、用中创”的完整闭环。这为我国算力产业的自主发展，储备一支“懂、信、用”的战略人才后备军。

根深方能叶茂，本固方得枝荣。顺应AI时代需要，做强算力底座，是产业升级的内在要求，更是构筑国家竞争新优势的战略选择。一个可持续发展的算力产业生态正在形成：企业夯筑坚实可靠的技术“黑土地”，高校担当知识传递与孵化生态的“育苗者”，广大青年是破局突围的“生力军”。当核心代码与关键算法筑牢国家安全的基座，当个人价值、产教融合与国家战略实现深度的同频共振，算力产业方能在高质量发展的道路上行稳致远。