北京亦庄的AGI园区打出了8000P算力的招牌。这个数字听起来很猛，但赛迪顾问的另一组预测更值得琢磨：到2025年底，中国算力核心产业规模有望突破1.5万亿元。宏观数字一路飙升，中小团队真正关心的却很具体——这些算力，我怎么用得上？
截至2024年底，全国已形成超100个以人工智能为核心的园区，重点分布在长三角、珠三角、京津冀等经济活跃区域。上海浦东人工智能岛聚焦"AI+金融"，吸引了达闼科技、商汤科技等60余家企业入驻；武汉光谷人工智能产业园则围绕"AI+光电子"做垂直方向。不同园区的定位差异很大，算力配置也各不相同。有的园区堆的是同构集群，有的则混搭了不同厂商的芯片。后者听起来灵活，但调度器要解决的第一个麻烦就是算子兼容和通信协议差异——不同架构的卡放在同一个集群里，不是插上就能跑的。
大模型参数量从千亿迈向万亿，万卡集群应运而生。所谓万卡集群，是由一万张及以上加速卡组成的高性能计算系统，把底层基础设施整合成一台"超级计算机"，支持千亿甚至万亿级参数的大模型训练。从业者形容它是这一轮大模型竞赛的入场券。但对资金有限的中小团队来说，动辄万卡的规模并不现实。他们更依赖园区把闲置算力池化，通过混部策略把部分算力用于轻量级推理，腾出资源跑高强度训练。这中间的调度逻辑，比单纯堆硬件复杂得多。
软件适配是另一道坎。从英伟达体系迁移到国产芯片，版本升级、算子缺失、通信库适配，每个环节都可能拖慢进度。一些园区开始提供预置主流框架的标准化镜像库，引入自动算子翻译工具，把常见的算子映射到国产芯片上，原本需要两周的迁移工作有望缩短到几天。但遇到自定义算子，开发者仍然得深入底层优化，没有捷径。
规模涨得快，问题也跟着浮出来。截至2024年6月，中国在用算力中心超过830万标准机架，算力规模达246 EFLOPS，智能算力年增速达65%。但2024中国算力大会上，与会专家明确提到，智算中心面临供需匹配不平衡、节能降碳、商业落地等现实问题。算力建起来了，不等于有人用、用得好。
算力与网络的融合也在加速。新华三集团高级副总裁、网络产品线总裁曾富贵认为，算力生态多元化已成必然，网络需要具备标准开放的能力来解决算力扩张问题，让成千上万张计算卡化零为整。换句话说，光有卡不够，联接技术跟不上，集群效率就上不去。
对中小团队来说，国产算力正在从"能用"转向"好用"，但这个转折不会自动发生。接受混合架构、准备应对生态磨合，是基本前提。园区如果能提供驻场工程师，解决框架文档没覆盖到的边缘问题，比单纯拼硬件规格有用得多。算力像水电一样即取即用还需要时间，但至少现在，中小团队已经拿到了进场的票。至于能不能跑完比赛，还得看园区的软件服务跟不跟得上。
