引言
随着人工智能技术的飞速发展，大模型已成为推动产业变革的关键驱动力。在我国，为了培养万亿级大模型，政府和企业纷纷加大投入，推动相关基础设施建设。本文将深入探讨如何规划建设助力万亿级大模型崛起。
一、政策支持与规划布局
1. 政策支持
我国政府高度重视人工智能产业发展，出台了一系列政策支持大模型研发。例如，《北京市算力基础设施建设实施方案（2024—2027年）》明确提出，到2025年，北京市智算供给规模达到45EFLOPS，2027年实现智算基础设施软硬件产品全栈自主可控。
2. 规划布局
为满足万亿级大模型训练需求，我国在京津冀蒙等地规划建设超大规模智算集群，构建区域协同算力供给体系。例如，内蒙古（和林格尔、乌兰察布）-河北（张家口、廊坊）-北京-天津（武清）为主轴的京津冀蒙算力供给走廊。
二、算力基础设施建设
1. 算力中心建设
算力中心是支撑大模型训练的重要基础设施。我国重点建设海淀、朝阳、亦庄、京西（石景山、门头沟）等E级智能算力高地，加快两个10EFLOPS大规模智算集群建设进度。
2. 网络通信建设
为满足大模型训练对网络通信的需求，我国推动大带宽、低时延的全光接入网络广泛覆盖，统筹建设重点算力中心直连网络，实现高速、稳定的网络通信。
三、核心软硬件研发
1. 自主可控芯片
为保障大模型训练的安全性和可靠性，我国重点发展自主可控芯片，推动GPU等核心硬件的研发和应用。
2. 训练框架与算法
针对大模型训练需求，我国研发了一系列高效、稳定的训练框架和算法，提高训练效率和精度。
四、产业生态建设
1. 企业合作
政府、企业和科研机构加强合作，共同推动大模型产业发展。例如，中国电信、华为云等企业积极参与大模型研发和应用。
2. 人才培养
加强人工智能领域人才培养，为万亿级大模型崛起提供人才保障。
五、案例分析
1. 上海徐汇区智算集群
上海徐汇区政府与中国电信上海公司共同举办“算力惠模都万兆连速城”人工智能公共算力服务产品发布会。该集群采用新一代国产AI算力，通过高速RDMA连接各物理机节点，提供低延时、高吞吐量、无损通信网络和强大的并行计算能力。
2. 摩尔线程智算中心
摩尔线程在南京、北京亦庄和北京密云完成3座全国产千卡智算中心的落地，助力国产大模型产业发展。
结论
规划建设助力万亿级大模型崛起，需要政府、企业和科研机构共同努力。通过政策支持、算力基础设施建设、核心软硬件研发、产业生态建设和人才培养等多方面措施，我国有望在人工智能领域取得重大突破。