当前，人工智能大模型加速进入行业应用，算力需求结构也在改变：训练依然关键，但面向政务、金融、制造、交通等场景的在线推理，正成为新增需求的主要来源。推理任务往往高并发、低时延、对稳定性要求高，算力供给不仅要“够用”，还要“用得更好”。在该背景下，如何把不同厂商、不同架构的国产芯片有效组织起来，形成可规模化、可持续的推理算力供给，正在影响产业落地的效率。
DeepLink混合推理方案的发布，显示我国在自主可控算力底座建设上取得新的进展。它不仅带来推理系统层面的优化思路，也为国产芯片的协同使用提供了更可落地的路径。通过更合理的系统设计，让多元异构芯片实现协作与互补，有望提升整体资源利用效率。随着方案继续推广应用，国产算力将更高效地支撑行业智能化落地，为现代化产业体系建设提供更坚实的技术支撑。