軟硬件結盟：全球AI競爭進入生態時代

未來的AI競爭，將不再是芯片與模型的簡單比拼，而是生態協同能力的全面較量。

從單點突破到集群突圍，人工智能的競爭正從芯片與模型的單打獨斗，升級為產業鏈的生態較量。

OpenAI與英偉達、Oracle的千億美元級合作震動全球科技界，幾乎同時，當DeepSeek新版大模型發布的余音未落，華為便迅速宣布昇騰硬件完成適配；中國的階躍星辰聯合華為昇騰、沐曦等近十家芯片企業成立“模芯生態創新聯盟”。這兩大事件揭示了一個共同趨勢：AI產業正從以往的技術單點突破，轉向軟硬件協同的生態競爭。

國際巨頭通過資本與技術的強綁定構筑護城河，而中國企業在自主可控的迫切需求下，正以系統思維推動國產算力與模型深度融合。這種不約而同的戰略轉向，標志著全球人工智能競爭已進入生態時代。

全球聯盟：軟硬件一體化成為核心戰略

科技巨頭正在經歷從技術競爭到生態聯盟的范式轉變。在美國，OpenAI與英偉達、Oracle的合作規模令人驚嘆。

OpenAI已承諾在未來五年向Oracle云服務投入3000億美元，而英偉達則計劃逐步向OpenAI投資1000億美元，以部署至少10GW的AI算力集群。

這一合作遠超普通的商業采購，涉及從芯片、系統到AI工廠的全方位協同。英偉達CEO黃仁勛甚至公開宣稱，OpenAI有望成為“下一個萬億美元級超大規模公司”。

這些合作背后是全球AI算力需求的爆發式增長。據透露，OpenAI計劃部署的算力基礎設施可能容納500萬至1000萬枚英偉達下一代Rubin系列芯片，其規模之大，足以重塑整個產業鏈的格局。

中國路徑：構建自主可控的算力生態

在地緣政治因素影響下，中國AI產業選擇了一條以自主可控為核心的生態建設之路。今年以來，多家中國大模型公司宣布其訓練硬件已全面轉向國產算力，而“模芯生態創新聯盟”的成立更是這一趨勢的集中體現。

這一聯盟橫跨模型、芯片和平臺全鏈路，首批成員包括華為昇騰、沐曦、天數智芯、燧原科技等國產芯片企業。

聯盟的目標十分明確：打造從硬件、AI模型到基礎設施的完整創新生態系統，減少中國AI生態系統的碎片化問題。

系統思維一直是中國產業從后發地位邁向先進水平的寶貴經驗，如今在AI領域正得到充分體現。隨著英偉達H20面臨“斷供”風險，國產算力已從備選項升級為必選項，推動著“國芯”與“國模”的深度融合。

技術突破：國產芯片多路突圍

國產AI芯片已突破單點技術瓶頸，進入規模化應用與生態培育階段。

伯恩斯坦發布的報告預計，中國國產AI芯片銷售額將從去年的60億美元猛增至160億美元，市場份額從29%提升至42%，增速達112%。

技術路線的多元化是中國芯片突圍的顯著特征。華為通過昇騰系列產品及超節點架構，在系統級設計上彌補單卡性能的不足。

阿里平頭哥的PPU芯片在能效比上實現對英偉達部分產品的超越。沐曦、壁仞、燧原等企業則分別在GPGPU、存算一體等技術方向展開探索。

華為近期公布的AI芯片三年迭代路線圖，首次將晶圓級芯片、存算一體架構等前沿技術納入量產路徑，顯示出中國企業與英偉達形成代際競爭的決心。

集群創新：超節點架構彌補單卡性能差距

在單卡性能短期內難以超越的情況下，中國AI產業選擇了以系統架構創新彌補組件差距的路徑。

超節點和集群技術成為中國企業實現彎道超車的重要方向。

華為CloudMatrix 384超節點整合384顆最新的昇騰910C芯片，已累計部署300多套。

阿里云推出的磐久128超節點AI服務器，單柜支持128個AI計算芯片，同等機房空間內可部署的算力規模較傳統方案提升了3倍以上。

華為輪值董事長徐直軍直言：“只有依靠超節點和集群，才會規避中國的芯片制造工藝受限，能夠為中國的AI算力提供源源不斷的算力支持和供給。”

這種超節點架構突破傳統互聯瓶頸與共享協議限制，正成為多樣化算力集群技術未來演進的必然趨勢。

協同適配：從“可用”到“好用”的關鍵一步

軟硬件適配曾是國產算力發展的最大瓶頸。過去，芯片開發周期需要兩年以上，而模型迭代速度只有半年到一年，如果讓芯片廠商去適配模型，必然導致低效。

階躍星辰在Step 3模型的開發階段，就主動服務國產芯片特性，跳出單純的大模型企業視角，將模型和硬件視為相互協同的系統。

其采用的多矩陣分解注意力機制，能夠把推理過程中的鍵值緩存用量大幅降低93.7%，對國產芯片更加友好。

結果顯示，Step 3在國產芯片上的推理效率最高可達DeepSeek-R1的300%。沐曦創始人陳維良評價：“階躍星辰對于國產芯片的了解深度，已經不亞于芯片企業本身。”

生態共贏：互聯網巨頭的戰略轉向

騰訊、阿里等互聯網巨頭近期也紛紛表態加速國產AI芯片的適配工作，這種大廠聯動態正重塑國產AI芯片產業的發展邏輯。

騰訊集團湯道生表示：“我們正與多家國產芯片廠商合作適配各種AI模型，因為模型規模有大有小，從數十億到上百、上千億參數，不同場景所需的芯片配置不同。”

阿里巴巴CEO吳泳銘則在財報會議上透露，阿里已采取“后備方案”，與多家合作伙伴攜手構建多元化的供應鏈儲備。

互聯網巨頭的適配決策，證明國產芯片已通過“訓練—推理”混合架構滿足實際業務需求。

這種“技術突破驅動場景驗證，場景驗證反哺資本投入”的模式，正在推動國產芯片在垂直領域形成市場優勢。

挑戰仍存：訓練環節與開發生態待突破

盡管國產AI芯片在推理側取得顯著進展，但基于國產芯片的訓練仍是行業難題。

大模型的“大”主要體現在訓練階段數據和參數量的龐大。目前，美國大模型公司在訓練環節使用的芯片集群規模已達到10萬卡，而國內大模型往往使用以英偉達芯片為主的萬卡集群。

目前明確使用全國產算力的芯片集群是科大訊飛與華為共建的“飛星二號”，能夠達到萬卡級別，但考慮到華為單卡算力的劣勢，其在總算力上仍然難以同英偉達集群媲美。

除了芯片集群的困難，大模型企業想要在國產芯片上進行訓練，也需要根據芯片不同的架構去重新構建底層工具鏈，其難度同樣巨大。

工具鏈的開發人才由于要掌握硬件知識，往往比大模型的人才更加稀缺。

全球AI競爭已進入生態對生態的新階段。在這個新階段中，單一技術或產品的優勢，正在被產業鏈協同創新的力量所取代。

中國AI產業依靠“系統思維”和“集群式突圍”策略，在短短幾年內構建起從芯片、模型到應用的完整生態體系。

而美國科技巨頭則通過資本與技術的深度綁定，鞏固其在全球市場的領先地位。

未來的AI競爭，將不再是芯片與模型的簡單比拼，而是生態協同能力的全面較量。