先进计算产业发展联盟联合信通院、头部软硬件企业发布行业权威报告，面向 AI 大模型、工业仿真、自动驾驶算力需求，搭建完整先进计算技术框架，对比中美欧产业竞争格局，梳理核心技术迭代方向与国内发展短板，给出产业落地四大对策。

一、四层完整先进计算技术体系

1. 1、底层芯片部件层：CPU、GPU、NPU、DPU 异构芯片协同，HBM 高带宽存储、800G 光模块、CPO 光电互联成为高端算力标配；RISC-V、Chiplet 芯粒加速普及。
2. 2、计算架构层：超节点集群、存算一体、可重构数据流三大主流路线；量子、类脑、光计算作为前沿补充。
3. 3、设备系统层：智算、超算、边缘服务器配套自研操作系统、AI 开发框架，支撑大模型训练与推理双场景。
4. 4、算力设施与安全层：智算中心、超算集群统筹布局，覆盖芯片、整机、数据全链路安全防护。

二、全球产业竞争格局

1. 1、美国：依托高端芯片、完整软件生态、大规模智算集群保持领先；
2. 2、欧盟、日韩：聚焦专用算力、绿色计算出台专项扶持政策；
3. 3、中国：算力需求爆发增长，AI 服务器、中端芯片实现规模化落地，但高端存储、高速互联、底层软件栈仍存在短板。

三、五大核心技术演进趋势

1. 1、芯片：FP4/FP8 低精度量化降低算力功耗，Chiplet 实现异构灵活组合；
2. 2、互联：51.2Tbps 交换芯片、CPO 光电融合降低集群通信成本；
3. 3、存算一体：解决存储墙瓶颈，在边缘 AI 场景落地商用；
4. 4、推理优化：PagedAttention、投机解码提升大模型资源利用率；
5. 5、前沿路线：量子、类脑计算以行业场景驱动稳步示范落地。

四、产业发展四大建议

1. 1、攻坚高端芯片、存储、基础软件等 “卡脖子” 核心产品；
2. 2、产学研协同打通软硬件适配，加速技术成果产业转化；
3. 3、构建覆盖硬件、测试、应用全链条统一行业标准；
4. 4、分场景理性布局量子、光计算等前沿技术，避免盲目投入。