大模型之家讯 在AI产业持续向纵深发展的今天，“国产替代”不再只是技术或政治语境下的高频词，而正逐步变成一场面向真实落地场景的系统性工程。
今日，在酒仙桥论坛·星火国产AI原生专场上，北电数智CTO谢东围绕国产算力与AI原生生态的融合应用发表了长达一个小时的分享。谢东系统介绍了北电数智近年来在国产算力适配、验证、推广方面的工作实践，并以“新火认证”项目为切入点，呈现了国产算力如何逐步走出技术封闭区，开始真正深入多行业、多场景的底层实践。
从需求出发：产业场景的反向驱动
在演讲伊始，谢东就清晰表达了团队目标：打造一站式AI解决方案，服务传统产业的智能化升级与新兴产业的快速孵化。他特别提到，政务、交通、教育、制造、医疗、金融等传统行业正面临升级窗口，而具身智能、低空经济、AI for Science等新兴领域也迫切需要技术平台加速落地。
过去，AI是“技术找场景”；而现在，“场景找技术”成为主旋律。谢东指出：“现在很多企业是从场景出发，主动去寻找能够适配的AI技术。”正是这一趋势，带来了“从训练向推理”的重心转移。模型部署从集中式训练演变为更复杂、更多样化的推理应用，算力的需求因此也从单一性能指标转向多维度适配能力。
而在这个过程中，算力的作用不再仅仅是基础资源，更成为了场景落地的决定性变量。不同产业对于推理延迟、功耗、部署位置等有着各异的需求，一种统一标准的算力方案已无法满足。
破解碎片化的困局：平台化的认证体系
在国产AI生态的演进中，碎片化问题始终存在。芯片厂商在寻找应用场景，开发者在寻找稳定的平台，而行业用户在困惑于该选用哪类算力——谢东形象地指出：“他们需要知道面对不同模型、不同芯片，选择哪个才是最适合的。”
为了打破信息不对称和供需错位，北电数智启动了“国产算力AI原生认证项目”。这一项目的目标是构建一个“需求—技术—验证—落地”的闭环生态，将芯片厂商、大模型企业、行业开发者以及学术机构纳入同一体系，实现多方共建。
该认证体系的核心，是将用户场景需求拆解成标准化指标，再以此对国产芯片与AI模型进行评测。谢东指出，“我们希望通过评测和认证，把应用场景的需求、模型的需求，和技术厂商的芯片能力结合起来。”通过标准化的适配流程，平台化的测试环境，以及面向场景的性能指标，建立一整套可验证、可复制的落地机制。
目前，北电数智已完成对九家芯片企业、十一款芯片的适配认证，初步实现了从评测到实际部署的闭环。谢东在会上展示了第一阶段的认证成果证书，并宣布，“这是我们完成国产芯片对国产模型适配验证的阶段性成果。”
打通中游：异构计算与灵活部署的双轨推进
构建算力生态不只是评估芯片性能，更关键的是能否在真实场景中被有效调度和集成。谢东介绍说，北电数智打造的“先进计算迭代集成平台”，具备异构计算和灵活资源调度能力。平台既支持英伟达等进口芯片，也提供全站式国产方案，更支持“混元”方案，即国产与进口芯片混合部署的集群体系。
“通过不同AI计算资源的统一编排，我们可以实现更加灵活高效的算力调度。”谢东解释道。平台通过对GPU进行虚拟化管理，实现算力资源的动态规划，确保在满足用户性能需求的同时，保障国产信创要求。
这种平台架构使得芯片厂商无需单打独斗，也不必各自为阵。它为上层AI模型与应用系统提供了统一的基础设施，使得从推理框架到底层硬件的适配过程更加顺畅。这种“中间层”的重要性不言而喻，它是底层技术与上层应用之间至关重要的“翻译器”。
多城市联动：地域场景下的差异化需求
当前，北电数智的算力中心已在北京、佛山、珠海等地展开布局，结合当地产业结构部署相应的AI基础设施。谢东指出，“不同城市的产业结构决定了它们对算力的需求是不同的。”
比如在视听、医疗、教育等场景中，侧重的是高带宽、长推理时间的能力；而在自动驾驶、安防、低空经济等边缘场景中，则对低延迟、高实时性的要求更高，同时对芯片的功耗和灵活部署能力也有更严苛的限制。
这种差异化的需求结构决定了AI算力不能以一种单一形态存在，而必须与场景深度融合。谢东提到：“只有真正懂场景，才能知道技术该怎么组合、怎么部署。”这也对人才结构提出了更高的要求，需要具备跨学科、跨边界的复合型人才来理解技术与应用之间的复杂关系。
搭建生态：验证即落地，闭环即产业
产业生态的关键词是“闭环”。谢东表示，只有形成从需求识别、技术评估、性能验证到实际落地的完整闭环，国产算力才有可能从“被动补位”转向“主动引领”。
这正是“国产算力AI原生认证项目”所承载的愿景。该项目由北电数智牵头，联合大模型厂商、AI应用企业、基础设施公司与高校科研机构，共同成立评测组委会。组委会负责制定标准、组织评估，并通过公开机制提升专业性与公正性。谢东强调，“我们希望把上下游打通，加速场景的实际落地。”
国产算力的今天，正站在一个关键分岔口上。一方面，是全球AI竞争中“算力瓶颈”的现实压力；另一方面，是中国在数据和模型上的基础优势。谢东指出：“在模型方面中美已齐头并进，在数据方面我们可能领先；现在我们需要在算力上寻求重大突破。”
国产算力要走得更远，仍有许多未解之题。但正如谢东所说：“我们希望把芯片技术和产业场景真正结合起来，成为新进厂商和行业用户之间的桥梁。”这一桥梁的修建，正是通向未来产业高地的关键路径。
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