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  从芯片设计到存储颗粒,从科创板到港交所,一浪接一浪的资本热潮间接宣告了国产算力产业的快速进步。当然,在资本市场的热度之外,国产芯片在实际的智算中心建设与应用适配中,仍面临着复杂考验。

  作者:郑晨烨

  封图:图虫创意

  岁末年初,中国算力产业在资本领域的运作骤然提速。

  1月8日,上海天数智芯半导体股份有限公司(下称“天数智芯”,09903.HK)在港股挂牌上市,其此次公开发售获超400倍认购,充分显示了资本市场的热情。

  此前不久,另外两家国产GPU头部企业也已接连登陆科创板:2025年12月5日,摩尔线程(688795.SH)上市首日股价一度上涨468.78%,总市值突破3055亿元;2025年12月17日,沐曦股份(688802.SH)上市首日涨幅达到692.95%,市值站上3300亿元关口。

  与GPU厂商的二级市场热潮相呼应,国产存储芯片厂商也在2025年末完成了关键一跃。2025年12月30日,长鑫科技集团股份有限公司(以下简称“长鑫科技”)正式向上交所递交科创板招股书,并披露了其2025年前三季度320.84亿元的营收数据,这一数字直观展示了国产DRAM(动态随机存取存储器)产能释放的规模。

  更早之前的2025年9月25日,长江存储科技控股有限责任公司(以下简称“长存集团”)完成了股份制改革,其1600亿元的估值一度刷新了半导体独角兽的纪录,也标志着这家NAND Flash(闪存)龙头进入了发展新阶段。

  从芯片设计到存储颗粒,从科创板到港交所,一浪接一浪的资本热潮间接宣告了国产算力产业的快速进步。当然,在资本市场的热度之外,国产芯片在实际的智算中心建设与应用适配中,仍面临着复杂考验。

  各司其职

  进入2026年,在告别了单纯比拼硬件参数的阶段之后,国产算力的竞争焦点正在发生转移,“万卡集群”的稳定性、软件生态的易用性以及商业落地的性价比,正在成为衡量价值的新标尺。

  在中国算力产业的叙事中,“万卡集群”是一个被反复提及的里程碑,但当系统规模真正迈向这一量级时,“万卡集群”也往往意味着指数级增长的故障概率。

  近期,中科曙光(603019.SH)发布了scaleX万卡超集群,该集群由16个scaleX640超节点通过高速网络互连而成,实际部署了10240块AI加速卡。中科曙光高级副总裁李斌告诉经济观察报记者,当算力系统的规模比较小时,一个单点的困难或许不是大问题,但当需要把几万个甚至十万个芯片组成一个紧耦合系统时,任何微小的瑕疵都会被放大。

  “假设一个点的可靠性是四个9(即99.99%),放大一百倍、一千倍之后,系统的可靠性就会呈现数量级的下降。”李斌说。

  对此,中国工程院院士、清华大学计算机系教授郑纬民在近期举办的摩尔线程MUSA开发者大会上亦直言,国产万卡乃至十万卡系统要做到可用、好用非常难,因为十万张卡连在一起,平均一个小时要出一次错,而只要有一个卡出错,整个系统就得停下来。

  为了解决这个问题,硬件厂商开始在“连接”上下苦功夫。

  李斌介绍,中科曙光发布的这套集群,核心突破在于采用了国产首款400G原生RDMA(远程直接内存访问,一种允许服务器间直接交换内存数据、无需CPU干预的高速网络技术)网络。而在传统的超级计算机领域,以色列的迈络思(Mellanox)公司几乎垄断了互连网络标准,这也是英伟达收购迈络思的原因,英伟达不仅卖GPU,更卖NVLink和InfiniBand网络,这构成了它的“三驾马车”。

  为什么网络如此重要?李斌解释称,超级计算机进行“变形计算”(即模拟物理结构变化等大规模科学仿真计算)时,需要海量计算单元协同,这就要求数据传输网络必须具备极高的信号质量、极低的延迟和极大的带宽。

  这也是英伟达构建“三驾马车”产品体系的底层逻辑。除了提供核心算力的GPU,英伟达通过NVLink技术解决单个服务器内芯片间的超高速互连,通过收购迈络思掌握的InfiniBand(无限带宽)网络技术解决服务器节点间的高速数据传输。

  现在的AI集群本质上是超级计算机集群的延展,大模型的分布式训练对网络的要求与超算一致,因此,节点间的高速互连网络成为决定集群效率的关键瓶颈。

  “过去,国内存在很大的代差,这个技术落后比较多。”李斌表示,但新一代国产网络产品在规格指标和实测稳定性上,已经可以对标英伟达当前量产的产品。

  更长远的挑战在于物理极限。李斌向记者分析,目前业界普遍使用铜缆连接,因为铜可靠性高、成本低、功耗低,但随着数据中心内部的单链路速率提升,铜缆的有效传输距离正在急剧缩短。

  “当速率达到448G的时候,铜线能驱动的距离可能只有几厘米了。”李斌判断,未来的系统一定需要芯片直接出光,也就是硅光技术。

  在数据传输中,铜缆承载的是电信号,随着传输速率越来越高,电信号在铜线里的损耗会急剧增加,导致传输距离变短。为了解决这个问题,行业需要用光信号替代电信号进行传输,即“光进铜退”,而硅光技术,就是将电信号转换为光信号的功能直接集成在芯片上,从而突破铜缆的物理极限。

  在解决“连得上”的问题后,还得解决“存得下”的问题。李斌告诉记者,在算力放大很多倍的同时,数据传输和存储的性能如果跟不上,中间的鸿沟就会越来越大。

  这正是长鑫科技和长存集团存在的意义,这两家公司分别卡位了存储芯片的两大核心领域,DRAM(动态随机存取存储器,即内存)和NAND Flash(闪存,即硬盘存储)。

  长鑫科技在2025年12月30日递交的科创板招股书中披露,其2025年前三季度营收达到320.84亿元,2022年至2024年主营业务收入复合增长率超过70%。另外,作为中国最大的DRAM设计制造一体化企业,长鑫科技的产品线已覆盖从DDR4到DDR5、LPDDR5X,其推出的首款国产DDR5产品,速率高达8000Mbps。

  在AI智算集群中,DDR5作为系统级内存承担着数据预处理的重任,而基于DRAM技术衍生的HBM(高带宽内存),则是决定GPU性能上限的核心要素。

  长存集团则在更底层的NAND Flash领域稳住了阵脚。2025年9月,长存集团完成了股份制改革,其全资子公司长江存储凭借Xtacking架构(一种将存储阵列与逻辑电路分开制造再键合的技术),在3D NAND领域实现了技术突围。

  有了计算和存储,还需要一种机制把它们组织起来。对于高度成熟的半导体行业来说,分工和生态至关重要,没有任何一家公司能够独立做好全产业链的所有环节。

  “以往大家的心态都是——单做一点可能做不出市场,所以就开始都要做。但最后的结果是大家都没做好。”李斌说。

  改变正在发生。光合组织(海光产业生态合作组织)秘书长任京暘告诉经济观察报记者,以中科曙光发布的 scaleX 万卡超集群为例,这种大规模算力系统已经不再是单一品牌的独角戏。

  实现这一变化的底层逻辑在于协议的打通,作为国产通用算力的核心供应商,海光信息开放了其 HSL(高速互连总线协议)技术,实现了海光CPU与各家GPU的异构互联,换言之,在同一个机柜里,可以插着海光的CPU,同时运行摩尔线程、沐曦或者其他品牌的AI加速卡。

  “海光把HSL开放了,其他国产AI芯片厂商都可以深度融入AI计算开放架构,这样CPU和GPU就拉通了。”任京暘说。

  这种技术上的解耦,折射出的是商业逻辑的妥协与成熟,在巨大的外部压力下,没有任何一家公司能吃下全产业链,分层解耦、各司其职成为唯一的生存之道。

  软件生态

  相比于万卡集群的硬件建设,软件生态的迁移是更为复杂的系统工程。

  在英伟达CUDA(英伟达专有的、用于调用GPU算力的软件开发平台)生态长期占据主导地位的背景下,开发者切换至国产计算平台面临着巨大的代码重构与学习成本,如何降低这一门槛,成为国产芯片厂商必须解决的问题。

  作为国产全功能GPU领域的代表企业,摩尔线程选择从个人开发者抓起。在近期举办的首届MUSA开发者大会上,摩尔线程发布了一款名为“MTT AIBOOK”的AI算力本,这款笔记本预置了VS Code、PyTorch等全栈开发工具,让开发者实现“开箱即用”。

  摩尔线程试图通过这款终端产品开始培养开发者的使用习惯,为此还推出了代码生成大模型MUSACode,声称可以做到从CUDA代码到MUSA代码的自动化迁移,可编译率达到93%。

  “我们希望,你说一句话它就能帮你开发MUSA代码。”摩尔线程董事长张建中在MUSA开发者大会上还介绍了一个名为“Text to MUSA”的自研项目,这种策略旨在通过降低开发门槛,在开发者的起步阶段培养使用习惯,从而逐步构建独立于CUDA之外的生态。

  如果说摩尔线程是在试图从源头降低开发者的准入门槛,那么在更复杂的企业级市场,云服务商则承担起了“屏蔽差异”的职责。因为,与个人用户通常只使用一种显卡不同,大型企业,尤其是国资背景的智算中心,为了供应链安全或平衡供应商关系,往往同时采购了多种品牌的国产加速卡。

  这种“多品牌混用”的硬件现状,带来了一个棘手的生态难题——国产芯片厂商各自为战,软件栈互不兼容,接口标准各异,导致企业的算力资源被底层硬件切割成了一个个无法互通的孤岛。

  比如,海光信息(688041.SH)副总裁吴宗友在接受经济观察报记者采访时就坦言:“过去几年信创发展迅速,芯片行业发展很快,但也给用户造成了很多困扰。”用户最大的困扰在于国产芯片品牌繁多,每一款都要单独适配和优化,投入成本极高。他认为,如果厂商继续各自为战,架构以外的企业将面临被淘汰的风险,构建开放的生态架构,已成为行业生存的必选项。

  优刻得科技股份有限公司(下称“优刻得”,688158.SH)是国内首家在科创板上市的中立云计算服务商。优刻得服务器中心及AI算力负责人丁振雷在接受记者采访时,将优刻得的角色定义为“承上启下”。

  作为云服务商,优刻得向下适配了3到5家主流的国产芯片。“行业生态有割裂的问题,有不兼容的问题。”丁振雷直言,云平台的作用,就是屏蔽底层的这些割裂,通过虚拟化和统一调度,让上层应用感觉不到底下跑的是哪家的卡。

  对于大型国资企业和制造企业来说,这是一个刚需,因为它们往往拥有多类型的国产算力硬件。如何把这些异构的算力统一管理起来,变成有效的生产力?丁振雷表示,这正是云平台的机会。

  另外,在终端侧,紫光计算机则看到了“本地化”的独特价值,紫光计算机产品中心总经理潘睿向记者指出了一个被忽视的细节:云端AI虽然强大,但存在网络延时和隐私风险。

  “如果你问网络大模型问题,它会停几秒再给你回复,其中有2秒左右是网络延时造成的。”潘睿说,对于某些场景,比如工业流水线上的质检机器人,或者金融柜台的业务处理,这2秒的延迟是不可接受的。此外,隐私问题也让许多企业对云端大模型望而却步。

  针对这些痛点,紫光推出了一款带有前置可插拔硬盘仓的AI工作站。潘睿解释,在实际的AI作业中,面对海量数据,受限于网络带宽,直接插拔硬盘进行数据交换的效率往往优于网络传输。

  这种基于一线应用场景的务实设计,反映出国产厂商正在从单纯模仿,转向基于用户真实需求的微创新。

  但在应用落地逐渐走顺的同时,上游供应链的波动成为2026年国产算力产业面临的新变量。比如,丁振雷就告诉记者,2025年下半年以来,全球存储颗粒(DRAM/NAND)供应压力巨大,虽然长鑫和长存已经量产,但国产化尚无法完全解决全球性的供需失衡。

  “在2026年这是一个比较有挑战的问题。”丁振雷称,为了应对缺货,云厂商已经改变了采购策略,从过去按季度规划资源,拉长到按半年规划,“大家纷纷前置,比如明年H100招标计划,现在都在第四季度完成了”。

  走向闭环

  检验国产算力成色的最终标准,还是客户的选择。

  中国科学院高能物理研究所(下称“高能所”)计算中心主任陈刚向经济观察报记者透露,高能所的国家高能物理数据中心已开始采用国产算力设施(海光CPU结合海光DCU)进行AI训练和科学计算。

  高能物理实验涉及海量数据的处理与分析,对算力基础设施的精度与稳定性提出了极高要求。对于国产芯片在科研场景中的实际表现,陈刚评价称:“性能比国外的可能稍微差一点,但是差距并不大,完全够用。”

  除了硬件采购,更深层的变化在于合作模式。陈刚表示,目前科学家已深入参与到芯片的调优过程中,通过双方工程师联合办公的机制,科学家协助厂商验证软件,厂商则配合科学家优化算法,这种联合调试加速了软硬件的适配。

  对于国产算力的未来,陈刚持乐观态度:“我不认为他们能够一直卡住我们,我认为五年,不会超过十年(就能超越)。”

  在更广泛的商业市场,互联网大厂的选择往往具有风向标意义。

  吴宗友观察到,国内互联网大厂的态度正在发生微妙的变化,过去,大厂习惯于直接采购国际主流算力芯片,因为简单省事。但现在,随着购买力与话语权的提升,大厂不希望被单一供应商控制,希望拥有更多话语权。

  “他们自然就会接受更开放的架构。”吴宗友说。为了迎合这一需求,海光推出了定制化产品,允许大厂将自己的特殊需求写入芯片。吴宗友认为,这种定制化策略可以规避单纯的价格战,与客户建立更深层的绑定。

  至于市场上对“算力泡沫”的担忧,丁振雷认为,2026年是Agent(智能体)元年,Agent与传统AI应用不同,它不是降本逻辑,而是增效逻辑。

  “如果大家用过Agent就知道,它对Token的消耗是巨大的。”丁振雷分析,一个真正好用的Agent场景,对算力的消耗是指数级增长的。因此,从大的供需关系来看,算力依然短缺。目前行业面临的问题不是总量过剩,而是供需错配,即好用的算力不够,不好用的算力闲置。这也正是国产算力相关芯片的机会所在。

  另外,DeepSeek等国产大模型的爆发,也正在反向定义硬件的竞争标准。比如,DeepSeek采用了FP8量化策略,这是一种通过降低数据计算精度(从16位或32位降至8位)来换取更高计算速度和更低显存占用的技术。换言之,如果芯片厂商不支持这种特定的计算格式,其硬件性能就会大打折扣。

  因此,摩尔线程等厂商迅速跟进,通过优化底层的计算库支持了这种混合精度计算,在同等硬件条件下提升了模型的运行效率。

  此外,近期市场一直有传闻称美国可能放宽英伟达H200芯片的出口限制。这被行业内视为“温水煮青蛙”的策略,H200性能强于目前的国产主流芯片,如果它大量进入中国市场,是否会打断国产算力产业刚刚建立起的生态循环?

  面对这一潜在变量,多位受访者都在接受记者采访时强调,国内政企客户对供应链安全有刚性考量,另外,国产算力产业链也已经形成闭环。目前,从长鑫科技、长存集团提供的存储底座,到中科曙光、海光信息构建的计算与网络集群,再到摩尔线程、天数智芯适配的终端应用,国产芯片产业已不再是单点存在,而是已经逐渐形成了一个完整、庞大的产业链条。

  或者说,在过去的几年里,中国算力产业已初步形成生态闭环,这种紧密咬合的生态,让国产算力产业具备了进一步直面挑战的能力。

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    2025年12月23日
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  • wak1
    wak1 2026年01月10日

    我是拓客号的签约作者“辅助”!

  • wak1
    wak1 2026年01月10日

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  • wak1
    wak1 2026年01月10日

    文章不错《教程分享“中至吉安麻将怎么开挂”开挂辅助软件教程》内容很有帮助

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