DeepSeek-R1模型问世，开启AI技术新篇章。DeepSeek-R1模型的推出，标志着中国AI技术取得里程碑式突破。该推理模型研发效率高，性能可与业界领军产品媲美，计算资源较同类缩减近30%。它通过独创的分布式训练框架和动态量化技术，将单位算力下的推理效能提升40%。
多头潜注意力机制（MLA）与多级注意力压缩技术创新与挑战并存。研发团队的多头潜注意力机制（MLA）使内存占用降低50%，多级注意力压缩技术对键值向量双重压缩，让答案检索更高效，内存占用仅为传统方法的5%-13%。不过，MLA技术也增加了开发复杂度，在不同硬件上部署面临适配难题，如在非英伟达GPU上需大量手动编程，在AMD加速器上工程周期延长等。
传统架构难适应AI/HPC需求，异构计算与软硬协同成趋势。传统固定架构难以适应AI和高性能计算快速迭代需求，芯片设计周期与应用创新速度错位，功耗增长也突破基础设施承载极限。全球算力产业通过异构计算主导的硬件革命和系统级创新重塑格局。如英伟达、AMD等企业有相关技术突破，微软、谷歌等推动软硬协同设计。
全球AI算力发展现状及困境。全球AI算力支出占比不断上升，智能算力超越基础算力成增长核心动力。中美欧在算力竞争中形成三足鼎立格局，但面临算力普惠悖论和供应链安全危机等困境。
新一代计算基础设施的核心需求。新一代计算基础设施需具备即插即用式替换、自适应实时性能优化、规模化能效革命和未来适应性设计四大核心支柱，以支撑AI和HPC技术发展。
中国AI算力结构布局变革。中国算力需求呈指数级增长，智能算力占比提升。随着大模型应用拓展，算力需求从训练转向推理，供给需从集中式向分布式转型，构建多层次算力矩阵，推动算力普惠，掌握产业主动权。
