算力作为人工智能发展的核心驱动力，在当前全球科技竞争格局中扮演着至关重要的角色。中国在算力领域的相对欠缺，正日益成为制约其人工智能产业深入发展及基础软件创新的关键瓶颈。
一方面，算力资源的不足直接影响到人工智能模型的训练与优化。现代人工智能技术，尤其是深度学习模型，对计算资源的需求呈指数级增长。以GPT系列模型为例，其训练过程需要消耗数以万计的GPU小时，而中国在高端芯片供给、大规模计算集群建设等方面仍存在短板。这导致国内科研机构与企业往往难以支撑前沿模型的完整开发周期，进而影响了人工智能技术的原始创新与迭代速度。
另一方面，算力瓶颈也深刻制约着人工智能基础软件的生态构建。基础软件作为人工智能技术落地的底层支撑，包括框架、编译器、分布式系统等，其开发与测试同样依赖强大的算力环境。国内主流人工智能框架如百度飞桨、华为MindSpore等，虽已取得显著进展，但在应对超大规模模型、复杂场景应用时，仍面临算力资源调配效率低、硬件适配优化不足等挑战。缺乏充足的算力保障，不仅延缓了基础软件的成熟进程，也削弱了其在国际市场上的竞争力。
为突破这一困境，中国亟需从多维度发力。应加强自主可控的算力基础设施建设，推动国产高端芯片研发与产业化，降低对外部技术的依赖。鼓励算力资源的集约化利用与共享，通过建设国家级人工智能计算中心，提升资源使用效率。还需优化人工智能基础软件的架构设计，增强其对异构算力的兼容性与调度能力，从而在有限资源下实现性能最大化。
算力与人工智能基础软件的协同发展，将是中国能否在全球人工智能赛道中占据领先地位的决定性因素。唯有补齐算力短板，夯实软件根基，方能为人工智能技术的创新与应用注入持续动力。
