《开源大模型时代下先进计算演进的研究报告》发布

自2022年底ChatGPT引爆全球以来，大模型已成为人工智能产业最重要的技术方向。2023年Meta发布Llama系列开启了开源大模型的新纪元；2024年至2026年间，DeepSeek、Qwen、Llama 3、Mistral、GLM等开源大模型在性能上不断逼近甚至超越闭源模型，深刻地改变了全球AI产业格局。开源大模型的快速发展极大降低了大模型应用的技术与经济门槛，激发了千行百业的创新活力，但同时也对底层先进计算基础设施提出了前所未有的挑战。先进计算正从单点芯片创新走向系统级、生态级的全面演进，成为支撑开源大模型时代的关键底座。

2026年5月，先进计算产业发展联盟智能计算工作组组长、浪潮信息首席架构师叶毓睿发布了《开源大模型时代下先进计算演进的研究报告》（以下简称'报告'）。报告系统梳理了开源大模型时代下先进计算的产业现状、关键技术演进路径与标准化需求，为联盟成员单位、产业链上下游以及标准化工作组的后续工作提供了有价值的参考。

报告指出，先进计算正面临三大核心挑战。其一，算力需求呈超指数级增长，训练算力每6至10个月翻倍，推理需求因多步推理与智能体的普及在两年内可能增长万倍以上；其二，异构算力生态出现碎片化趋势，NVIDIA CUDA生态主导地位虽面临挑战，但国产AI芯片软件栈、编程接口、算子库各自为战，迁移与优化成本居高不下；其三，推理部署场景日益多元化，云端集群推理、边缘侧推理、端侧本地推理对算力、内存、功耗的差异化要求，使传统单一架构难以满足。

报告系统梳理了先进计算演进的五大技术方向。一是AI芯片架构创新，Chiplet芯粒技术、HBM3e/HBM4高带宽存储、Transformer专用加速等为算力密度突破提供物理基础；二是异构融合与算力池化，在Scale-up和Scale-out两个维度推动多元异构算力的统一管理与高效调度；三是先进互联网络，UEC、UALink、CXL等新兴互联标准以及CPO共封装光学技术为大规模AI集群奠定互联基础；四是推理优化技术，vLLM、SGLang等开源推理框架以及量化、投机解码等技术大幅提升推理吞吐与性价比；五是开源软硬件协同，Triton、OpenXLA、MLIR等开源编译生态为异构算力提供了统一的中间表示与优化能力。

此外，报告特别关注了2026年4月发布的DeepSeek-V4预览版。作为开源大模型时代的里程碑事件，V4在DSA稀疏注意力、mxFP4训练精度、国产算力Day 0适配等方面的技术突破，为先进计算演进提供了重要的产业实践范本。DeepSeek V4将早期访问权限独家开放给国产芯片厂商，标志着前沿开源大模型与国产算力首次形成同步发布节奏，打通了开源大模型与国产算力软硬件协同的关键链路，为整个先进计算自主化进程注入了强心剂。

基于上述研究，报告针对国内外标准现状提出了三大类标准化需求建议，涵盖开源大模型与算力适配、先进计算系统与互联、开源软件栈与生态等方向，为后续标准化工作和产业协同提供了系统性参考。面向未来，先进计算将从'芯片为王'逻辑演变为'系统级竞争'与'生态级竞争'的新阶段。谁能够更早、更系统地把握标准化机遇，谁就能够在大模型时代的产业竞争中占据主动。

第一章  概述

   1.1 研究背景

   1.2 研究目的

   1.3 研究范围

   1.4 研究方法与工作计划

第二章  产业现状与发展趋势

   2.1 开源大模型生态全景

   2.2 产业政策与战略导向

   2.3 主要应用场景

   2.4 产业链格局

   2.5 发展趋势研判

第三章  先进计算的主要技术路线

   3.1 演进的总体方向

   3.2 AI芯片架构创新

   3.3 异构融合与算力池化

   3.4 先进互联网络

   3.5 推理优化技术

   3.6 开源软硬件协同

   3.7 关键技术挑战

第四章  标准现状与方向建议

   4.1 国内外标准现状

   4.2 标准化需求识别

   4.3 重点标准化方向建议

   4.4 下一步工作建议

补充章节  DeepSeek V4 — 开源大模型时代的里程碑

   A.1 DeepSeek V4 发布概述

   A.2 关键技术突破

   A.3 对先进计算演进的启示