从“可用”到“主力”：国产算力正在重塑AI竞争底座

算力，正在成为继能源、金融之后，决定国家竞争力的关键基础设施。在AI大模型加速重构全球产业格局的背景下，国产算力也正在完成一次关键跃迁——从长期的“技术跟随者”，迈入真正的“核心支撑者”行列。

近期，工商银行与中国联通合计超过110亿元的服务器集中采购引发行业震动，其中国产算力占比超过90%。这一结果，并非简单的政策倾斜，而是国产芯片在性能、成本与稳定性上实现实质性突破的集中体现。

以华为昇腾910B为代表的新一代国产AI芯片，FP16峰值算力已提升至256–376 TFLOPS，相比前代提升约40%，而单位算力成本仅为进口同类芯片的55%。更重要的是，这一性能提升已经走出实验室，进入真实业务场景。

在实际部署中，昇腾平台已能够稳定支撑DeepSeek、Qwen等千亿参数级大模型的训练与推理任务。当“单卡性能不足”不再成为瓶颈，国产算力也就完成了从“备选方案”到“核心底座”的角色切换。

但真正的竞争，才刚刚开始。随着全球智能算力市场规模向万亿美元级迈进，竞争焦点已不再局限于芯片指标，而是全面转向集群效率、系统架构与生态协同能力。

对标全球顶级TPU v7集群约78%的模型算力利用率（MFU），国产万卡级集群仍需正视现实差距：
如何突破传统电互联在大规模并行下的通信延迟？
如何缓解内存墙带来的算力空转？
当百万卡集群功耗逼近大型水电站单台机组规模，液冷、光互联与能效管理又将如何重构TCO？

谁能率先解决这些系统级难题，谁就有资格定义国产算力的下一个十年。

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