AI算力产业链应对挑战，可从多方面着手。在产业技术端，瓶颈集中在上游，例如磷化铟衬底和高端光芯片被海外巨头掌控，预计2026年全球磷化铟供需缺口将超70%。不过，国产替代已有一定进展，2026年初半导体设备国产化率突破35%，中科曙光、鼎龙股份等企业成果斐然。
企业层面，需将算力“下沉”。运用剪枝、量化等技术进行模型瘦身，既能减少精度损失，又可压缩模型体积。分层优化则针对不同场景采用不同方案，工具链也能实现自动优化。此外，结合RAG技术，使边缘AI更贴合行业需求，以此应对挑战。
政策支持是应对挑战的关键。政府可出台相关政策，鼓励研发投入。比如设立专项科研基金，为从事AI算力产业链相关核心技术研发的企业和科研机构提供资金支持，降低其研发成本与风险。同时，给予税收优惠政策，对在国产替代方面成果显著的企业减免一定比例税收，激发企业创新活力。
在人才培养上，高校和职业院校应加强相关专业建设。开设AI算力、半导体技术等前沿课程，与企业建立产学研合作机制，让学生参与实际项目，提升实践能力。企业也可通过内部培训、海外交流等方式，培养既懂技术又了解市场的复合型人才。
国际合作同样不可忽视。尽管部分核心技术被海外垄断，但可在非敏感领域开展国际合作。与国外企业共同研发新技术、共享科研成果，实现互利共赢。通过国际合作，能学习先进技术和管理经验，加快自身发展。
AI算力产业链应对挑战是系统工程，需产业技术端、企业、政策和人才等多方面协同发力，共同推动产业健康发展，突破海外技术垄断，达成国产替代目标。