在人工智能大模型训练领域，科大讯飞近日宣布取得突破性进展，其自主研发的星火大模型在国产算力支撑下实现效率跃升。通过与华为的深度合作，这家科技企业成功突破传统技术路径依赖，在算力国产化进程中迈出关键一步，相关成果已达到国际先进水平。
面对算力资源受限的挑战，科大讯飞选择与华为共建技术生态，重点攻克万卡级集群组网、计算通信协同优化等核心难题。经过持续攻关，团队不仅实现高速互联组网技术突破，更将通用大模型训练效率从行业基准的30%-50%区间提升至85%-95%，深度推理模型性能指标也接近英伟达A100显卡水平。这种技术跃迁标志着国产算力在复杂AI任务处理能力上实现质的飞跃。
2025年成为技术突破的关键节点，研发团队在两大核心领域取得重大进展。针对长思维链强化学习场景，通过算法优化将训练效率从对标英伟达A800的30%提升至84%以上；在混合专家模型（MoE）全链路训练方面，效率指标从今年3月的30%飙升至93%，创下国产算力训练效率新纪录。这些突破性成果直接推动训练成本显著下降，为大规模商业化应用铺平道路。
技术突破的背后是持续的研发投入与创新协作。科大讯飞与华为组建的联合攻关团队，在硬件架构适配、软件栈优化等方面形成完整解决方案。通过分布式训练框架改进和通信协议定制，成功解决国产芯片集群训练时的性能瓶颈问题，构建起覆盖训练、推理全流程的自主技术体系。
行业观察人士指出，科大讯飞的实践为AI算力国产化提供了重要范本。其技术路线不仅验证了国产硬件在高端AI训练场景的可行性，更通过系统级优化释放出超越单点硬件性能的集群优势。这种"软硬协同"的创新模式，正在重塑中国AI产业的技术生态格局。
