通富微电：AI算力背后那个"盖厂房的"，一年砸91亿图什么？
“千卡集群跑通那天，我们才算真正入场”
2026年7月中旬，北京亦庄某智算中心机房内，壁仞科技交付工程师李哲盯着监控屏上稳定运行的1024张BR104 GPU集群，长舒一口气。这是该公司首个千卡规模混合专家（MoE）模型训练集群正式投入生产环境运行的第30天，系统可用性达99.8%。“过去一年，客户问的不再是‘你们有没有卡’，而是‘能不能撑住三个月不间断训练’。”他说。
从单卡到超节点：收入结构折射产业跃迁
8月28日披露的中期财报显示，壁仞科技2026年上半年实现收入12.36亿元，同比增长1997.6%，远超2025年全年10.35亿元的营收规模。据公司公告，其中智能计算解决方案贡献11.68亿元，软件收入首次单独列示为6517万元。这一结构变化印证了国产GPU厂商正从硬件销售转向系统级交付。
支撑这一转变的是下游需求的质变。大模型参数向万亿级演进、AI Agent任务链延长，使得单次推理消耗的算力激增。弗若斯特沙利文数据显示，中国AI芯片市场规模预计2026—2030年复合增长率达38.6%，2030年将逼近1.6万亿元。TrendForce同期预测，2026年中国四大云厂商资本开支同比增幅超80%，重点投向GPU集群与自研芯片。
客户认证只是起点，批量交付考验系统能力
壁仞在半年报中披露，已通过头部互联网企业供应商认证并进入批量交付阶段。这标志着其产品从项目制试点走向常态化采购。但批量交付的背后，是对互连架构、内存带宽和软件栈的综合考验。以壁仞联合上海仪电等推出的“光跃”光互连超节点为例，在数千卡部署中实现端到端训练性能提升逾30%，凸显系统级优化的价值。
国家数据局数据显示，截至2026年7月底，全国智能算力规模已达245万PFLOPS，较2025年底增长54%。智算中心扩容为国产GPU提供落地场景，而能否融入生产级集群，成为订单持续性的关键门槛。IDC统计，2025年本土AI加速卡出货占比已达41%；TrendForce更预测，2026年国产方案在中国高端AI芯片市场份额将逼近90%。
亏损收窄背后：规模效应初显，竞争维度升级
尽管仍处亏损状态，壁仞经调整后净亏损收窄至3.37亿元，毛利率维持在42.7%。这反映其已初步形成规模效应。然而，随着英伟达高端芯片供应受限持续，国产GPU厂商的竞争焦点正从“有无替代”转向“效率与成本”。集群稳定性、软件兼容性、全栈交付能力，成为新战场。
对壁仞而言，上半年收入超过去年全年，仅是放量起点。真正的考验在于：当客户将核心业务负载迁移至国产平台，系统能否在长期高负载下保持性能一致性与运维便捷性。这不仅关乎单家公司成败，更决定国产算力底座能否真正支撑中国AI产业的下一程。
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