随着年初国产大模型DeepSeek火爆，大模型技术正加速渗透千行百业，但算力资源的结构性矛盾日益凸显。
今年两会期间，全国政协委员、京东集团技术委员会主席曹鹏提交了一份《关于推进异构算力基础设施建设，助力新质生产力发展》的提案，聚焦大模型应用落地中的算力门槛、技术复杂性与成本高等问题，提出从自主可控的异构算力基础设施升级、智能体创新应用、算力资源共享机制等方面破局，为实体经济智能化转型提供“用得上、用得起”的解决方案。
加强异构算力建设：降低智算成本让企业“用得起”
企业落地AI应用过程中，面临两大困境：一方面，GPU等高性能算力成本高昂，且系统互不兼容，造成显卡资源浪费；另一方面，安全和效率很难兼顾，担心数据泄露同时，又怕推理速度耽误业务进度。
对此，曹鹏在提案中提出核心路径：建设全国一体化的异构算力基础设施，通过统一调度多元算力资源，打破地域与架构壁垒，从而降低智算成本，让企业都“用得起”。
基础设施方面，除了算力之外，曹鹏还在提案中强调了存储的重要作用。《金融行业先进AI存力报告》中提到，在同样的GPU算力规模下，存储性能的高低可能造成模型训练周期3倍的差异。只有存储与算力协同并重，才能在降低能耗的同时进一步提升系统性能，助力智算进一步普及。京东云云海以单节点95GB/s的读带宽、60GB/s的写带宽，进一步拉低了国产存储与国际老牌厂商的差距，可以同时满足DeepSeek、ChatGPT、LLaMA等20余种主流大模型的存力需求，助力更多企业把智算用起来。
（全国政协委员、京东集团技术委员会主席曹鹏）
智能体创新：让大模型“轻装跑进生产线”
智能体作为大模型最轻量化的落地形式，已成为大模型落地的热点。曹鹏在提案中强调，要抓住这轮大模型发展的契机，鼓励企业在实际业务中探索智能体、应用智能体，推动智能体技术与各行业深度融合，以加速产业转型和智能化进程。
作为智能体落地的先驱，目前京东自有的多场景中，已落地超1万个智能体，累计提升人效上亿元。目前京东云将这些智能体能力，沉淀在言犀智能体平台，对外支持更多企业在智能体方面探索。“轻量化不是妥协，而是让技术精准匹配需求。”曹鹏表示，这一路径可降低企业AI开发对高性能算力的依赖，推动大模型“轻装跑进生产线”。
普惠实践：链主企业推动，智算实现“千企共享”
如何让算力从“稀缺资源”变为“普惠服务”？曹鹏提出“链主企业+云平台”的共享模式：链主企业和云平台开放智算配额，向中小企业提供低成本、高质量的智算服务，将紧跟时代的先进技术通过产品化、平台化，普惠化地对外开放，降低应用和部署门槛，打造开箱即用的产品服务，让更多企业和个人无差别地享受技术创新的红利，引导技术创新走出实验室和大公司的围墙，在产业场景发挥价值。
文/广州日报新花城记者：文静
广州日报新花城编辑：李光曼
