据国家数据局统计，我国日均词元调用量从2024年初的1000亿跃升至2026年3月的140万亿，两年间增长逾千倍。这一变化折射出大模型应用加快落地，也对算力供给能力和使用效率提出更高要求。在“双碳”战略背景下，算力产业正从规模扩张转向效能竞争，单纯依靠堆叠硬件的粗放模式已难以为继，推动计算范式从稠密计算向稀疏计算演进成为产业共识。
作为提高算力利用率的重要路径，稀疏技术正由传统权重稀疏向全栈稀疏计算演进，稀疏架构正逐步成为提升大模型基础设施运行效率的关键能力。需要指出的是，稀疏计算在算力规模、性能表现、模型参数支持等核心维度上，与GPU计算卡并无差异，甚至在能效比、推理成本等关键指标上更具优势。然而，当前AI算力市场以GPU为绝对主流，业界对稀疏计算这一创新技术路径的认知度仍显不足，导致上下游生态建设滞后、行业应用示范案例有限，制约了稀疏技术的规模化推广。在此背景下，产学研协同成为破局关键。
近日，由墨芯人工智能发起的“墨芯稀疏计算产学研联盟”正式成立。该联盟将聚焦前沿技术预研、产学研协同创新、评测与标准体系建设及研究成果转化，推动稀疏计算全链路底层技术的系统性攻关与产业化落地，助力构建高效、可持续的国产AI算力体系，为下一代AI计算新范式的确立提供实践支撑。
墨芯稀疏计算产学研联盟主任史金原表示，联盟将墨芯在稀疏计算领域的产业实践，攻克算法、编译、系统层面的核心难题，推动稀疏计算实现从理论研究到产业实践的跨越，同时持续完善稀疏计算的理论与工程体系，建立行业评测标准与规范，推动技术从“可用”走向“好用”、“广用”，为AI应用规模化落地提供关键技术支撑。
目前，联盟已汇聚清华大学、复旦大学、西安交通大学、南开大学等知名高校，广东省半导体行业协会等权威机构，以及华大集团、中国移动、上海仪电、芯原股份、翱捷科技等头部产业伙伴，共同推动稀疏计算生态建设。
复旦大学自然语言处理实验室教授张奇指出，半结构化稀疏是突破深度学习计算瓶颈的重要路径之一，从算法稀疏到硬件稀疏的协同优化，需要产学研的深度融合。墨芯在稀疏计算架构上的工程实践与产业洞察，为学术界提供了宝贵的验证平台。
华大集团首席研究员徐讯认为，墨芯稀疏计算技术为AI时代的生物信息计算提供了前瞻思路。期待稀疏计算产学研联盟在基因智能解析、多组学大模型等方向。
据了解，围绕稀疏算法优化、软硬协同适配等方向，联盟已与清华大学、复旦大学等高校启动多项联合课题研究，相关阶段性成果将陆续发布。
业内专家指出，在算力需求持续攀升与能效约束趋紧的双重背景下，稀疏计算作为提升AI基础设施运行效率的关键技术路径，其产业化进程将直接影响我国人工智能算力体系的可持续发展能力。产学研联盟的成立，为打通从理论创新到工程落地的转化通道提供了平台支撑，也为算力产业从“规模扩张”向“效能驱动”转型提供了新的协作范式，对推动国产AI算力高质量发展、构建下一代计算范式具有重要战略意义。
