原创 算力百科 J 2025-06-19 06:00 贵州
高校算力分两类：一类，科研算力，用于先进任务科研；另一类，教学算力，用于教学活动；
高校算力分两类：一类，科研算力，用于先进任务科研；另一类，教学算力，用于教学活动；两个算力选择，似矛盾的现象正在高校中上演：高校算力预算充足，回款好，成为大家必争之地！
一方面，顶尖大学的教授们在科研项目中高度依赖并“锁定”于英伟达（NVIDIA）的CUDA生态系统，以追赶全球前沿研究；
另一方面，他们却在教学中，积极响应政策号召，引导学生使用国产AI算力平台完成课程实验。
这一“矛盾”现象，深刻揭示了中国AI科研与教学、以及国产算力在追赶过程中面临的现实困境与策略选择。
对于追求学术前沿的大学教授而言，时间就是一切。在当前“唯论文、唯成果”的职称评定体系下，能否快速复现、跟进乃至超越国际上最新的算法，直接关系到其学术声誉和职业发展。英伟达的CUDA（Compute Unified Device Architecture）平台，凭借其长达十余年建立的深厚生态壁垒，成为了这条“捷E径”上绕不开的关口。
“搞科研，不是造轮子。全球顶尖的AI研究成果，绝大多数都是基于CUDA开发的，”一位不愿透露姓名的顶尖学府AI方向教授表示，“从预训练模型到各类算法库，CUDA生态提供了即拿即用的便利。我们团队的目标是在最短时间内发表高水平论文，如果选用其他平台，仅仅是算子迁移和适配就可能耗费数月，这在激烈的科研竞争中是不可接受的。”
这种路径依赖，使得科研项目对英伟达GPU的需求变得“刚性”。教授们申请科研经费时，采购英伟达的高端计算卡往往是预算中的重要一项。评价体系并不关心研究成果是诞生于何种算力平台，只看其创新性与影响力。因此，在科研产出的巨大压力下，选择生态成熟、效率最高的工具，成为了一种理性的必然。
教学“投石问路”：国产算力成为“新宠”与科研的“效率至上”不同，本科生和研究生的AI课程教学则呈现出另一番景象。教学的核心目标是让学生理解AI的基本原理、掌握核心算子的实现，并完成一些演示（Demo）性质的实验。这为国产算力的“登堂入室”提供了绝佳的契机。
在政策的积极引导下，各地政府主导建设了众多国产化智算中心。这些算力中心肩负着推动本土AI生态发展的重任，但同时也面临着初期使用率不高的挑战。将这些闲置的算力免费或以极低成本提供给本地高校，成为一种“一举两得”的策略。
“对高校而言，这既响应了国家发展自主可控技术的号召，又节约了教学成本，”某高校计算机学院负责人谈到，“对于教学任务来说，我们只需要将课本上固定的经典算法和算子，在国产硬件平台上进行适配和封装，就可以满足教学大纲的要求。学生们在学习原理的同时，也提前接触和适应了国产AI软硬件，这对他们未来的职业发展或许也是一个优势。”
比如xx公司和xx高校，打造全国产化AI实训平台，到各地智算中心与高校的广泛合作，国产算力正在课堂上找到自己的一席之地。这种模式下，政府讲述了“支持国产”的故事，高校完成了“政治正确”的教学任务，算力中心也提高了设备利用率，可谓皆大欢喜。
破局之路：GPGPU兼容CUDA，性价比是王牌面对CUDA坚不可摧的生态壁垒，国产算力的突围之路究竟在何方？业内普遍认为，正面硬撼CUDA生态已非朝夕之功，而采取“兼容”策略，并以极致的性价比切入特定市场，或许是更为现实的破局之道。
GPGPU（通用图形处理器）+ CUDA兼容，正成为越来越多国产AI芯片厂商的选择。通过提供能够兼容CUDA的软件栈或迁移工具，最大限度地降低用户的“迁移成本”，是吸引存量市场用户的关键第一步。
而真正的“杀手锏”，则在于性价比。一位AI芯片从业者指出，中小互联网企业是国产算力最有可能率先突破的目标市场。“这些企业对成本极其敏感，他们的业务，特别是推理业务，对算力的需求量大，但又不像头部大厂那样有充裕的资金和算力议价权。如果国产AI芯片能够在推理场景下，做到单位算力成本显著低于英伟达，比如达到对手的一半，也就是性价比高出两倍，那么他们将有非常强烈的意愿进行替换。”
从训练转向推理，从头部大厂转向中小企业，从追求全面对标转向追求特定场景的极致性价比——这或许是国产AI算力在当前阶段最现实的“农村包围城市”战略。
从高校课堂里的“初体验”，到中小企业服务器里的“性价比之选”，国产算力正在一条更为务实和迂回的道路上，寻找着属于自己的位置。虽然大学教授们的顶级科研项目短期内仍将是CUDA的“自留地”，但星星之火，已在课堂和对成本敏感的商业市场中，悄然点燃。
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算力宝典，第二章 算力中心从入门到精通【模式篇】
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