上海十五五软信业规划出炉 非Transformer架构成突破方向

上海十五五软信业规划出炉 非Transformer架构成突破方向

2026年8月11日，上海市经济和信息化委员会正式印发《上海市软件和信息服务业发展十五五规划》，明确提出攻坚下一代模型架构，推动基于状态空间模型、循环神经网络变体、液态神经网络等非Transformer架构的多技术路线探索。规划同时部署加快攻关超大规模智能算力集群组网技术，围绕高性能计算芯片、量子芯片、高速光互连、高带宽内存及异构服务器等核心环节，提升智算硬件供给能力，推动自主芯片与主流大模型深度融合。到2030年，上海软信业产业规模目标达到4万亿元。这是国内首个省级层面明确突破单一AI架构依赖的政策部署。

突破架构瓶颈的技术战略

当前全球AI产业高度依赖Transformer架构，该架构在自然语言处理和多媒体理解方面取得了巨大成功，但也存在算力消耗大、长文本推理效率低、时序数据处理短板明显等技术痛点。国内外AI企业扎堆Transformer模型的发展格局，导致底层技术路径高度同质化，一旦在架构层面遭遇瓶颈，整个产业将缺乏有效的替代方案。上海此次规划明确攻坚状态空间模型、循环神经网络变体和液态神经网络等非Transformer多技术路线，正是针对这一结构性风险的战略性应对。

状态空间模型近年来在序列建模领域展现出超越Transformer的潜力，其在长序列处理上的线性复杂度优势和持续状态记忆能力，恰好弥补了Transformer在超长上下文场景下的计算瓶颈。循环神经网络变体则在时序数据和实时流处理方面具有独特优势。液态神经网络受生物神经系统启发，在动态适应性和在线学习能力上具备传统架构无法比拟的灵活性。上海规划将这三条技术路线并列纳入攻坚方向，显示出决策层对AI架构多元化发展的系统性思考。

从产业逻辑来看，架构多元化的核心目标是在自主可控与技术领先之间找到最佳平衡点。长期以来，国内大模型研发高度依赖海外GPU算力与Transformer框架生态，这种单一依赖在极端情况下可能成为产业安全的薄弱环节。通过在非Transformer架构上实现技术突破，上海有望培育出具有自主知识产权的AI技术栈，降低对海外技术路线的路径依赖，为国产AI芯片提供差异化的适配空间。

芯片与模型深度融合的生态布局

规划同时部署了围绕高性能计算芯片、量子芯片、高速光互连、高带宽内存及异构服务器等核心环节的技术攻关，旨在提升智算硬件供给能力，推动自主芯片与主流大模型深度融合。这一部署与当前全球AI算力竞争态势密切相关。美国对高端AI芯片出口管制的持续收紧，以及国内大模型训练对算力的指数级增长需求，使得算力自主可控成为产业发展的核心命题。

上海规划提出的自主芯片与大模型深度融合路径，其核心逻辑在于通过软硬协同优化实现算力的最大化利用。一方面，国产AI芯片厂商可根据本土大模型的实际算力特征进行针对性优化；另一方面，大模型研发可针对国产芯片的架构特点进行算法层面的适配，形成正向循环。这种软硬协同模式在长期来看，有望在同等算力条件下实现更高的训练效率和更低的推理成本。

值得关注的是，规划中特别提到浦东张江重点发展智能芯片、具身智能、智算服务等底层硬核科技，这一布局与上海已有的集成电路产业基础高度契合。张江科学城目前已集聚了批量集成电路设计企业和AI研发机构，规划进一步明确技术攻坚方向后，有望吸引上下游企业加速聚集，形成更加完整的产业生态链。

产业落地与空间布局

《上海市软件和信息服务业发展十五五规划》提出，到2030年产业规模达4万亿元，把握人工智能机遇，推动互联网、软件、数字内容、网络安全、智算云、金融科技及工业服务等领域的数智化转型，并前瞻布局智能体、AI游戏等新兴赛道。空间上打造一环两极三射格局，通过优化企业培育、开源生态及产业基地体系，筑牢发展根基。

从地缘竞争视角分析，上海规划的技术路线选择也具有明确的时代背景。英伟达近期发布Nemotron 3.5 Lightning开源模型，SK海力士重启中国大连NAND闪存生产基地建设，全球存储芯片供应链正在重构。在此背景下，上海规划明确自主芯片与大模型融合方向，既是对国际技术竞争态势的积极回应，也是在国内培育完整AI产业生态的务实举措。

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