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发表于 2026-07-27 19:57:30 股吧网页版
国产算力走到关键路口:从“能用”到“好用”还有多远?
来源:21世纪经济报道

  21世纪经济报道记者董静怡

  2026年,中国AI产业迎来关键分水岭。

  近期的WAIC 2026展会上,Token工厂、异构智算集群、国产万卡集群成为行业高频词;“十五五”规划纲要明确提出加快建设自主可控算力软硬件生态、推进全国一体化算力网落地,政策端与市场需求形成双向共振。

  日前,在商汤科技基座大模型架构创新与生态合作论坛上,商汤科技董事长兼CEO徐立表示,据Gartner预测,2030年国内80%AI基础设施将采用国产芯片,当前国产化渗透率仅20%,这60个百分点的替代空间,将构成未来五年产业核心主线。

  长久以来,市场将国产算力视作“海外芯片平替”,但Agent爆发、Token经济成型、千行百业智能化落地,又为国产算力带来了跨越周期的结构性机遇。

  国产化步入深水区

  Gartner给出的20%国产化现状与80%远期目标,是整个行业必须承接的命题。这一判断被徐立重点提及,他直言,60个百分点的差距,是产业生态伙伴要共同攻克的时代课题。

  经过多年技术迭代,国产算力早已摆脱“有无”的初级阶段,如今最大的挑战是完成从“能用”到“好用”再到大规模稳定商用的跨越,行业普遍面临硬件短板、产业生态割裂、客户认知与成本这几重叠加的壁垒,从而大幅拉长国产算力规模化落地的周期。

  硬件与软件栈原生技术短板是最直观的第一道关卡。商汤科技大装置事业群CTO宣善明向21世纪经济报道记者指出,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。

  软件层面则存在难以回避的M×N适配难题,M是各种模型,N是各种芯片和各种场景。海量模型与多款国产芯片之间需要逐一完成算子、框架、工具链迁移适配,单独一家企业很难完成全部适配工作。

  生态碎片化是制约产业提速的第二重壁垒。当前国内一线GPU厂商有十家左右,叠加整机、交换机、光模块、液冷配套企业,产业链参与主体高度分散。各厂商软硬件体系互不兼容,客户更换算力供应商就要重构整套业务系统,试错成本极高。

  反观海外,英伟达数十年沉淀出完整协同生态,从硬件OEM厂商到开发者工具、行业服务商,形成了统一标准,这是国产算力短期难以追赶的护城河。

  客户认知惯性与短期成本劣势,是阻碍国产算力落地的软性壁垒,短期难以依靠单一技术优化彻底消除。“我自己的感受,过去国产走不长、持续商业化难,心理和成本这两方面原因更重。”商汤科技联合创始人、大装置事业群总裁杨帆向21世纪经济报道记者表示。

  他分析认为,过往不少企业试点国产算力时遭遇稳定性、性能等问题,形成了固化的负面印象,企业决策者不愿承担业务中断风险,主动切换意愿薄弱。成本层面,现阶段国产芯片未形成大规模出货,单卡采购、整机功耗综合成本暂时高于海外算力,进一步抑制客户转型动力。

  但产业端降本潜力已经得到验证。依托异构混合推理技术,商汤大装置实现主流国产芯片MFU(Model FLOPs Utilization)提升85%~152%,整体推理性价比达到NVIDIA H系列的1.25倍;相比国产同构推理方案,同成本下Token产出规模扩大2.5倍。

  杨帆判断,随着万卡级国产集群批量落地、芯片厂商产能持续释放,规模效应会快速抹平成本差距;同时,企业持续打造政务、先进制造、科研等领域的标杆案例,用可量化的业务收益打消客户顾虑,叠加算电协同压低用电成本,多重手段共同化解软性卡点。

  Agent时代算力范式全面重构

  如果说过去数年国产算力的核心任务是完成海外产品替代,那么步入智能Agent规模化爆发的全新周期,国产算力的发展迎来全新的机遇。

  有分析指出,国内大厂正将英伟达的存量高端卡集中用于极少数超大模型的预训练,而在推理和微调环节激进地引入国产算力。

  Agent带来的全新算力需求,让国产算力有机会绕过单点性能的追赶,在“系统级”创新上实现换道超车。

  这也解释了为什么行业正在把大量资源投向“异构混推”。不同架构的芯片能各司其职,同时还能将不同品牌、代际的闲置算力组织起来协同工作,有效盘活存量资产,从而让国产算力获得大规模商用机会。

  “目前高阶算力对国产芯片来说仍存在一定挑战,我们预计到今年年底,各国产厂商的算力产品将能够充分满足高阶算力的性能需求。”宣善明表示。

  另一重变化则是商业模式从“售卖硬件算力”转向“交付标准化Token服务”,Token工厂开启国产算力盈利周期。

  2026年Token市场进入指数级增长通道,全行业达成共识:多模态、具身智能、机器人赛道持续拉动海量推理需求。市场上各类Token工厂快速涌现,既有传统IDC厂商、老牌AI企业,也有数十人规模的初创团队,但不同玩家的业务能力存在本质差距。

  杨帆用制造业代工类比Token工厂赛道,普通小型Token作坊如同无品控的低端代工厂,仅能承接低价零散需求;成熟规模化Token工厂等同于具备柔性制造、品控、供应链调度能力的头部工厂,可以区分高价值付费客户与测试需求客户,动态调配高低性能国产算力资源,避免高端算力闲置损耗,保障整体盈利水平。

  数据显示,商汤大装置平台日均Token服务量已达2.42万亿,预计到2026年第四季度达到日均10万亿,较年初增长约25倍。

  面向更远周期的生态布局,行业已经跳出地面算力集群,太空算力、光计算、量子计算成为面向中长期的前沿储备方向。

  杨帆认为,布局太空算力,核心价值在于服务业务出海。东南亚、“一带一路”共建国家本地算力基础设施薄弱,传统模式落地海外Token服务需要从零搭建基站、数据中心,周期长、投入高;依托在轨卫星融合通信与星上计算能力,可快速承接海外遥感、应急救灾、本地AI应用算力需求。

  目前商汤已与国星宇航签约开展太空算力预研。行业普遍判断太空算力规模化商业化至少需要3至5年,但提前布局将抢占海外AI基础设施先发优势。光计算、量子计算则面向十年维度的下一代算力革命,头部智算厂商同步联动科研院所开展技术储备,为远期算力迭代积蓄技术势能。

  不难看出,国产算力正在从“英伟达替代品”的叙事框架中走出,进入以“够用+便宜+可控”为新坐标的独立价值定价阶段,并且积极布局下一代技术。这个转变本身就意味着产业估值体系的重构。

  杨帆的观察是:“未来五年国产算力的发展,背后是整个人工智能生态体系的重构。这一过程中将涌现大量全新的专业细分技术问题,也会催生大量专业技术厂商参与解决,五年后市场将进入新的稳态。”

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