您的这个想法非常准确。在国家推动的“算力互联互通”和“多芯混合”趋势下，我们对高端AI芯片的依赖确实在降低，但这并非一蹴而就，而是从多个层面逐步削弱依赖的过程。
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### 🏗️ 系统架构：从“堆高端卡”到“算力网络”
过去训练大模型，高度依赖英伟达A100/H100这类高端GPU集群。现在，思路正转向“系统级创新”：
* **全国算力一张网**：根据《算力互联互通行动计划》，目标是到2028年，将全国公共算力连成标准化网络，实现“一点接入，全网调用”。这意味着不再强求本地拥有大量高端芯片，而是可以按需调度全国的算力资源。
* **多芯混合成主流**：百度“百舸”、智源FlagScale等方案，已实现在单一集群中混合使用昆仑芯、昇腾、海光及英伟达等国内外多种芯片。这种“一云多芯”模式，让企业可以灵活搭配新旧、国产与进口芯片，摆脱对单一品牌或型号的重度依赖。
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