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來源：環球網

據國家數據局統計，我國日均詞元調用量從2024年初的1000億躍升至2026年3月的140萬億，兩年間增長逾千倍。這一變化折射出大模型應用加快落地，也對算力供給能力和使用效率提出更高要求。在“雙碳”戰略背景下，算力產業正從規模擴張轉向效能競爭，單純依靠堆疊硬件的粗放模式已難以為繼，推動計算范式從稠密計算向稀疏計算演進成為產業共識。

作為提高算力利用率的重要路徑，稀疏技術正由傳統權重稀疏向全棧稀疏計算演進，稀疏架構正逐步成為提升大模型基礎設施運行效率的關鍵能力。需要指出的是，稀疏計算在算力規模、性能表現、模型參數支持等核心維度上，與GPU計算卡并無差異，甚至在能效比、推理成本等關鍵指標上更具優勢。然而，當前AI算力市場以GPU為絕對主流，業界對稀疏計算這一創新技術路徑的認知度仍顯不足，導致上下游生態建設滯后、行業應用示范案例有限，制約了稀疏技術的規模化推廣。在此背景下，產學研協同成為破局關鍵。

近日，由墨芯人工智能發起的“墨芯稀疏計算產學研聯盟”正式成立。該聯盟將聚焦前沿技術預研、產學研協同創新、評測與標準體系建設及研究成果轉化，推動稀疏計算全鏈路底層技術的系統性攻關與產業化落地，助力構建高效、可持續的國產AI算力體系，為下一代AI計算新范式的確立提供實踐支撐。

墨芯稀疏計算產學研聯盟主任史金原表示，聯盟將墨芯在稀疏計算領域的產業實踐，攻克算法、編譯、系統層面的核心難題，推動稀疏計算實現從理論研究到產業實踐的跨越，同時持續完善稀疏計算的理論與工程體系，建立行業評測標準與規范，推動技術從“可用”走向“好用”、“廣用”，為AI應用規模化落地提供關鍵技術支撐。

目前，聯盟已匯聚清華大學、復旦大學、西安交通大學、南開大學等知名高校，廣東省半導體行業協會等權威機構，以及華大集團、中國移動、上海儀電、芯原股份、翱捷科技等頭部產業伙伴，共同推動稀疏計算生態建設。

復旦大學自然語言處理實驗室教授張奇指出，半結構化稀疏是突破深度學習計算瓶頸的重要路徑之一，從算法稀疏到硬件稀疏的協同優化，需要產學研的深度融合。墨芯在稀疏計算架構上的工程實踐與產業洞察，為學術界提供了寶貴的驗證平臺。

華大集團首席研究員徐訊認為，墨芯稀疏計算技術為AI時代的生物信息計算提供了前瞻思路，期待稀疏計算產學研聯盟在基因智能解析、多組學大模型等方向。

據了解，圍繞稀疏算法優化、軟硬協同適配等方向，聯盟已與清華大學、復旦大學等高校啟動多項聯合課題研究，相關階段性成果將陸續發布。

業內專家指出，在算力需求持續攀升與能效約束趨緊的雙重背景下，稀疏計算作為提升AI基礎設施運行效率的關鍵技術路徑，其產業化進程將直接影響人工智能算力體系的可持續發展能力。產學研聯盟的成立，為打通從理論創新到工程落地的轉化通道提供了平臺支撐，也為算力產業從“規模擴張”向“效能驅動”轉型提供了新的協作范式，對推動國產AI算力高質量發展、構建下一代計算范式具有重要戰略意義。

標簽： 算力 稀疏計算 產學研聯盟 物聯網產業