京东曹鹏：鼓励使用自主可控智算资源，加强国产化GPU使用比重

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京东曹鹏：鼓励使用自主可控智算资源，加强国产化GPU使用比重
- 周毅是故意的还是不小心？
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2025-03-04 11:07:38 字号：A- A A+ 来源：观察者网

【文/观察者网周毅，编辑张广凯】

DeepSeek的火爆，让AI成为当下中国新兴产业崛起的历史性机遇。与AI发展息息相关的算力基础设施等话题，尤其是国产化，成为各界关注的焦点。

今年全国两会，全国政协委员、京东集团技术委员会主席曹鹏带来一系列提案，围绕加强异构算力建设、实现智算普惠等话题建言献策。

异构智算是一种通过整合多种不同类型的处理器（如CPU、GPU、FPGA、ASIC等）协同工作的计算模式，旨在应对人工智能、大数据等场景下对算力效率、性能和灵活性的更高需求。其核心在于根据任务特性选择最优的计算单元，实现资源的高效分配和性能最大化。

曹鹏委员对观察者网表示，想要兼顾供应链安全与技术跃迁发展，核心在于构建国产技术从"可用"向"好用"跃迁的良性循环。要加强异构智算建设，打破区域壁垒，实现跨地域、跨架构的算力协同；同时加强国产化GPU适配国产的算力调度软件，建设自主可控的智算基础，加强国产化智算使用的比重，为行业智能化发展提供有力支撑。

曹鹏委员建议，政策配套支持时，应当注重三个维度：一是通过链长机制，强化龙头企业对产业链上下游的技术辐射作用；二是推动异构智算建设，通过以政策引导、标准化建设、典型案例树立等方式，推动算力协同调度；三是鼓励使用自主可控智算资源，尤其是关键领域，加强国产化GPU在应用中所占的比重。

年初至今，以DeepSeek为代表的中国AI新势力席卷全球，在世界范围内带来一场卓尔不凡的效率革命和中国方案，某种程度上提供了一种截然不同的AI新范式。

今年两会期间，曹鹏委员在访谈中指出，DeepSeek带来的效率革命主要体现在算法优化与算力协同两个层面。

算法优化上，DeepSeek通过创新的模型架构设计（如稀疏计算、动态资源分配）和训练策略（如混合精度、分布式并行），显著降低了算力消耗与训练成本。例如，DeepSeek在同等参数量下推理速度提升30%-50%，且支持国产芯片适配，减少对单一硬件生态的依赖。

“这一技术（DeepSeek）突破直接改变了大模型生态。中小企业和开发者得以更低成本调用先进模型能力，推动AI应用从‘大厂专属’走向普惠化”，曹鹏委员指出，“另一方面，这也倒逼全球大模型竞争从‘堆参数’转向‘拼效率’，加速行业技术迭代。”

曹鹏委员认为，在算力资源生态上面，DeepSeek的异军突起，影响更为深远。曹鹏委员指出，DeepSeek的异构兼容特性，推动算力资源从“集中式消耗”转向“动态化共享”，例如通过云边端协同，将高负载任务分配至云端，边缘端处理轻量化推理，整体利用率提升50%以上。

今年两会，曹鹏委员提议，针对国产算力底座建设，应该聚焦三点：

自主可控与生态兼容并重：优先扶持国产芯片（如昇腾、海光）与主流框架（PyTorch、TensorFlow）的深度适配，通过开源社区共建工具链，降低开发迁移成本。

构建“算力-算法-数据”三角闭环：借鉴京东云“存算协同”经验，建立区域级智算中心，集成向量数据库、实时数据仓库等基础设施，支撑算法快速迭代与数据高效利用。

政策引导普惠与绿色算力：对采用国产算力集群的企业给予税收减免，强制要求新建数据中心液冷技术覆盖率超50%，并通过算力交易平台推动闲置资源跨区域流转，缩小东西部算力鸿沟。
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