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导语
2026年8月的一个深夜，北京某AI实验室的工程师团队收到了一条推送：一款匿名模型在全球多模型聚合平台OpenRouter上完成大规模测试，迅速登顶当周最受欢迎模型榜。直到谜底揭晓，他们才知道那是智谱最新发布的大模型——而整个测试期间的请求流量，全部由国产芯片提供算力支持。
几乎同一时间，月之暗面宣布开源参数量高达2.8万亿的Kimi K3大模型。按照以往的经验，如此体量的模型适配国产算力平台至少需要数周时间。但现实是：不到24小时，多家国产算力平台便宣布已完成适配。
这场“闪电战”背后，是一条正在快速成熟的国产算力产业链。它的价值不仅是“更便宜”——成本仅为海外方案的十分之一，更是“更可控”——成本、数据、供应链三重可控。
[IMG:1]一、算力饥渴：百万级缺口下的供需失衡
要理解国产算力为何成为焦点，先要看一组数字。
据IDC与浪潮信息联合发布的《2025年中国人工智能计算力发展评估报告》，2023年至2028年中国智能算力规模的年复合增长率预计达46.2%，2026年规模有望达到约1460.3 EFLOPS。而中国信通院数据显示，2026年一季度国内AI算力需求同比暴涨417%，供给增速仅为128%。
供需缺口直接反映在价格上。据半导体研究机构SemiAnalysis数据，英伟达H100的一年期租赁合约价格从2025年10月的每GPU每小时1.70美元低点，飙升至2026年3月的每GPU每小时2.35美元，涨幅近40%。国内市场H100月租金站稳5.5万至6万元区间，新签合同的交付排期普遍延至2027年上半年。
国产芯片同样一卡难求。据行业调研数据，2026年国产AI芯片需求规模约400万颗，实际交付约300万颗，存在百万级产能缺口。位于内蒙古乌兰察布的远景星河基地智算园区，拥有全球建筑面积最大的单栋数据中心，相关负责人透露：“在手的订单已经排到了3年后”。
[IMG:2]二、成本王牌：训练成本仅为海外十分之一
在供需严重失衡的市场中，国产算力打出第一张牌：成本。
瑞银证券中国互联网行业分析师熊玮指出，中国AI大模型在全球市场展现出显著的系统性成本优势，训练成本仅为海外头部厂商的十分之一，推理API定价亦仅为海外对标模型的10%至20%。她强调，内地电力费用较低、数据中心配套成本更便宜，构成了结构性优势。
在单Token成本层面，差距正在快速收窄。据东吴证券研报，智谱GLM-5.3-Flash已率先在大规模流量场景中依托国产芯片集群对外提供服务，其单Token成本已与主流英伟达GPU相当。
太初（杭州）集成电路有限公司首席产品官洪源透露，过去一年多，其开发者客户增长约10倍；教科研行业2025年到2026年营收同比增长26%。壁仞科技战略技术委员会主席李新荣也表示，互联网和云厂商是算力行业的高技术准入门槛，同时也是最大规模的需求方，“国产芯片到目前已经不仅仅是简简单单的'能用'，而是在性能和稳定性上实现了向'好用'的跨越”。
[IMG:3]三、可控护城河：数据主权与供应链安全
如果说“更便宜”是国产算力的市场竞争力，那么“更可控”才是其真正的护城河。
国家数研院数字科技和基础设施研究部副主任陈东指出，整条国产算力链的价值不仅是“更便宜”更是“更可控”——成本、数据、供应链三重可控。
在数据主权层面，采用国产算力意味着训练数据、用户行为数据、模型权重全部留存在自主可控的基础设施之上，这对于金融、政务、能源等关键行业而言是刚性需求。在供应链层面，美国出口管制持续收紧，客观上加速了国产算力的全栈自主可控进程。
据IDC数据，2025年国产AI加速卡份额首次突破四成，约达41%。高盛预测，2026年国产AI加速芯片出货量的市场份额有望超过50%，其中华为与阿里平头哥分别以20%和7%的份额领跑国产阵营。
国产AI芯片已形成清晰的梯队格局：以华为昇腾为“一超”，寒武纪、平头哥、昆仑芯、海光信息为“多强”，摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技、天数智芯等“新势力”紧随其后。2025年昇腾出货约81.2万张，居国产第一；寒武纪2026年上半年营收59.96亿元、净利润23.11亿元，正式进入业绩兑现期。
[IMG:4]四、双向奔赴：模型定义芯片，芯片塑造模型
国产算力链条上最值得关注的趋势，是大模型与算力平台的“双向奔赴”。
清华大学计算机科学与技术系教授陈文光这样描述两者关系：“模型和算力之间是一个复杂的互动关系。模型的一些设计甚至影响芯片的设计，或者反过来说芯片有些什么样的特点，模型可以去采用，这样结合以后就让模型更加高效。算力是提供效率的，模型是提供能力的，可以去触发各行各业。”
这种互动在实践中已有验证。一家国产算力企业负责人坦言，最大的困难在于“年与月之间的巨大的时间差”——芯片的产业周期以年为单位，而大模型几乎每月都会推出新版本，新的模型结构、算子与精度要求不断对算力芯片提出新考验。
为此，部分企业已开始尝试“发布即好用”的更高标准。企业负责人杜夏威表示，希望在大模型发布之前就完成所有推理和线上业务的适配与调优，“基于新的大模型完成双方磨合，再去为模型的下一代和芯片的下一代提出双方共同的前瞻和预判，最终双方才能形成面向于未来的联合研发”。
商汤科技走得更远。其AI基础设施“商汤大装置”的日均Token调用量已达2.4万亿。商汤近期发起的国产AI基础设施生态共建“银河计划”，吸引了寒武纪、沐曦股份等芯片厂商，以及曦智科技、基流科技等光算力和算力调度层的近20家生态伙伴加入，目标是共建5个万卡级国产智算集群。
在训练侧，国产芯片也正在突破“从零训模”的关卡。摩尔线程夸娥智算集群已完成从零起步完整训练MoE-236B基础模型，以及北京大学5D世界模型EvoPhys-World的全栈原生训练，验证了国产芯片在超大规模、超长连续稳定训练上的全链路闭环能力。粤港澳大湾区首个“国芯训国模”昇腾万卡智算集群已在韶关上線，部署11520卡，总算力达9000P（FP16）。
[IMG:5]五、范式跃迁：用系统能力弥补单卡差距
东吴证券在研报中提出一个判断：“市场往往高估国产单卡追赶英伟达的短期难度，却低估其在系统层面的赢面与兑现速度。”
这个判断指向的是“超节点”技术路线。单颗国产芯片受制于先进制程与HBM（高带宽内存）供应，但国产厂商正转向以高速互联把成百上千颗芯片耦合为一台超级计算机，以系统级能力弥补单卡差距。
华为CloudMatrix 384可提供约300 PFLOPS稠密算力，多项系统指标对标乃至超越英伟达GB200 NVL72。Atlas 950 SuperPoD最多可支持8192张昇腾950DT，计划于2026年第四季度批量上市。中科曙光曙光8000已建成国内首个全国产十万卡超集群。
需求端的验证同样有力：中国移动集中采购6208张AI加速卡，折合约776套计算节点，昇腾384超节点商用超750套。
“十五五”规划已将算力网列为国家六张网之一，期间新增直接投资约4万亿元。“算电协同”也于2026年首次写入***工作报告。政策端的长期确定性，为国产算力提供了稳定的需求预期。
[IMG:6]六、隐忧与挑战：三座大山待跨越
前景乐观，但挑战同样真实。
国产算力当前面临三大核心瓶颈：先进制程获取受限，7纳米及以下工艺量产能力与海外存在代差；HBM及2.5D/3D先进封装供应链自主化程度不足；软件生态（CUDA兼容性）仍有差距。东吴证券预计，这些供给卡点要到2027年才能逐步缓解。
据行业观察，现阶段国产算力落地最突出的堵点集中在显存容量不足、卡间互联带宽偏低、融合算子性能不达标等层面。市面上部分算力调度平台仍停留在“把资源接进来”的初级阶段。
此外，算力成本上升本身也是一个隐忧。受算力供应紧张和价格上涨影响，大模型公司和云厂商近期频频上调Token消耗价格。有业内人士指出，算力成本上升背后，与供应链对AI需求短期爆发准备不足有关，“产能的重新构建与释放需要一定周期”。
不过，多位受访专家表达了乐观预期。随着智能体快速兴起、Token经济成型、各行各业加速智能化转型，国产算力正迎来跨越发展周期的结构性机遇。
一位大模型企业的架构师如此描述他们的选择：“模型在正式上线之前，已经在积极和国内9家国产算力厂商做适配。我们正在搭建自己的国产算力集群，预计在这个季度完成。”
从“能用”到“好用”，从单卡追赶到系统超越，从单向采购到双向奔赴——国产算力产业链正在走一条不同于以往任何技术路线的道路。这条路能否走通，取决于芯片厂商、模型企业、系统集成商能否在“年与月的时间差”中持续磨合，把成本优势转化为生态优势，把供应链安全转化为创新动力。
至少从2026年夏天的这份答卷来看，方向已经清晰。
本文由AI辅助生成
