数字经济时代，算力基础设施乃经济发展、产业升级和企业转型的根基所在。

在中国，打造“新质生产力”、推动经济高质量发展乃全社会共同目标，算力产业加速发展成为必然。一方面，国产AI芯片迅速成长，呈现出百花齐放的状态，并在部分场景中经受过考验；另一方面，“百模大战”的盛况推动了中国大模型技术、产品突飞猛进，“人工智能+”势在必行，AI算力需求也随之水涨船高。

因此，如何让算力、大模型和AI应用之间更好地适配，打通“人工智能+”任督二脉，真正推动人工智能在垂直行业落地和算力产业高质量发展，就成为当前算力产业必须攻克的难题。

值得关注的是，在近期举办的2024 中国算力大会上，一系列算力领域成果的颁布，让产业界看到巨大希望。

这其中，超聚变AI Space大模型加速引擎就是突出代表。AI Space大模型加速引擎为企业AI业务落地提供端到端的产品和服务，旨在解决当前大模型迁移、训练、以及推理应用落地过程中的诸多难点，成功入围本届算力大会“创新先锋案例”，获得产业界的高度认可。

从可用走向好用：AI大模型还缺些什么

对于中国各大行业的企业而言，“大模型”已然成为打造“新质生产力”和推动“人工智能+”落地的重要抓手。可以预见，来几年生成式AI等大模型技术在政务、金融、制造、能源等行业的渗透率会明显提升。

显然，在外部环境日趋复杂、市场充满各种不确定性的趋势下，自主大模型+自主算力是我国算力产业重要组成部分，也是未来发展中一支最为确定的力量。

不过，大模型是一项极为复杂的工程化项目，涉及到基础设施、大模型、应用等诸多方面，从“可用”到“好用”更是需要不断努力和持续优化。当前在我国，大模型已正式开启进入到垂直行业，在大模型的落地中普遍遇到如下挑战：