#算力即“国力”，国产算力吹风不断#

国产算力为啥突然“支棱”起来了？核心是“需求逼出来的突破”。现在不管是AI手机、AIPC这些消费电子，还是工厂里的智能质检、医院的基因测序，哪儿都缺算力。2025年光全球AI手机、AIPC出货量就突破2亿台，这些设备要实现本地AI推理，都得靠端侧算力芯片撑着。更别提训练大模型了，一个千亿参数的模型要千卡级GPU集群跑好几个月，算力成本占了研发成本的60%以上，以前依赖进口芯片不仅贵，还怕“卡脖子”。这种“刚需缺口”恰恰成了国产算力的成长催化剂，政策还在旁边添火，比如上海直接喊出2027年3000亿的产业规模目标，这风口想不火都难。

顺着产业链从上往下看，第一个值得盯的就是核心芯片赛道，这可是算力的“心脏”。以前高端GPU基本被国外垄断，现在国产玩家已经杀了出来。刚过会的沐曦集成电路就是个典型，成立5年就搞出了全栈自主的GPU，单卡处理速度比同类国产产品快15%，功耗还低10%，手里14.3亿的订单都快赶上去年全年营收的两倍了。还有刚拿到IPO注册的摩尔线程，一出手就募资80亿搞AI训推一体芯片、图形芯片研发，野心直接写在脸上。华为昇腾、寒武纪更不用多说，前者推理性能能对标国际高端产品，后者在智能驾驶场景成交额都超200亿了。简单说，能做出“好用不贵”的国产替代芯片的企业，都是重点关注对象。

芯片之后，系统集成与硬件配套就是第二个发力点。算力不是单靠芯片就行，得把芯片、服务器、存储这些攒起来，还得优化协同效率，这就是系统集成的活儿。中科曙光的OneScience平台就很典型，通过全栈优化解决了国产GPU显存不足、延迟高的问题，让千卡集群的协同效率提升40%以上，还能实现故障自愈，单机位出问题对整体进度影响都不到1%。这波需求也带火了配套硬件，像润泽科技、中际旭创这些企业，针对国产芯片做定制化服务器，相同功耗下算力能多输出20%，2025年国产AI服务器市场都突破500亿了，这里面的机会可不少。

再往下走，软件生态是容易被忽略但特关键的环节。以前常说国产算力“硬件强、软件弱”，芯片造出来了却没适配的软件，根本没法用。现在这个瓶颈正在被打破，比如华为昇腾和DeepSeek合作，直接打通了“芯片-模型-应用”的链条，让国产AI终端能用上自主可控的算力核心。还有适配国产芯片的操作系统、AI框架，这些看似“软”的东西，其实是决定算力能不能落地的关键。毕竟企业买了算力设备，得有好用的软件才能跑起来，这部分的市场空间正在快速打开。@弘毅远方基金