《国产算力芯片发展思考（四）》——国产算力芯片卡位战基本结束，算力网建设进入新时代

最近芯片产业经历过了一轮严重的“行情”动荡，甚至某些国外的算力中心公司经历了债务危机。 我们浅谈一下，我们国内国产算力芯片发展的情况和思考。

一、算力租赁很贵，大模型公司需要"过桥"

现在算力中心租金很贵，自建数据中心的收益率也很高。

但有个问题：等各家模型稳定下来之后，中间这种"过桥"型的数据中心，增量就下来了。

为什么？看现在的格局。100家大模型公司在训练和推理，各家你追我赶，每一家大模型推出来，都是各种领先。

刚推出的时候热度都很高，推理需求一下子就超出自建服务器的承载能力。可热度又很快降下去，接着另一家的模型推出，承接了这个热度。

需求是一波一波的脉冲，不是平稳的曲线。

大模型公司不太可能为了一个脉冲式需求，去建一个远超日常需求的数据中心。

所以需要第三方数据中心来"过桥"。

二、模型更新一放缓，过桥需求的增量也会放缓

最近一年，有大量的付费token需求是coding，同时国内大模型公司也使用大量的token去蒸馏"别家"的模型。

随着别人反蒸馏的强度越来越大，国内模型能力提升速度放缓，版本更新也放缓。

模型迭代降速正在削弱算力的“过桥”弹性。 过去一年的Token消耗存在明显的结构性泡沫。除了真实的Coding等生产力场景外，国内大量大模型公司为了快速缩小差距，将海量算力投入到了对“别家”头部模型的蒸馏中。 随着头部厂商意识到数据资产被“白嫖”的风险，反蒸馏强度正在迅速提升。通过API输出限制、水印技术以及更复杂的模型架构，获取高质量训练数据的边际成本急剧上升。这直接导致了国内二线模型厂商通过“走捷径”提升能力的路径被堵死，模型能力的收敛速度不可避免地放缓，版本更新的频率也随之下降。

三、国产卡能不能顶上来？情况已经明显分层

国内有些第三方数据中心，有办法买到大量的英伟达GB系列芯片，也能找到很多客户。

这证明国产卡的情况出现了明显分层。

国产所有的顶级大模型，都是用英伟达GB系列算力卡进行训练的。目前就训练而言，国产算力一线芯片厂的卡只能承担中小模型的训练，和大模型的推理。

例如，H公司与DeepSeek，h与zj、企鹅，平头哥和阿里巴巴。

但是除了极个别，其他国产算力芯片很难进入互联网大厂的核心需求。当然了，也有二三线芯片厂是通过承销云服务的方式把卡卖给CSP厂家——卖卡过去，但要保证帮忙销售出去一定量的云服务，实际上有大量是自购的。

四、国产算力芯片的卡位战基本结束

算力芯片在生态建设过程中很需要正向反馈，算力芯片公司与深度使用的开发者群体一起努力，把软硬结合的生态快速迭代、升级，逐步完善。

2026年国产算力芯片已经逐步放量，2027年会在此基础上再度放量。主要源自村龙张江满产，以及2027年新增两条xj生产线。产能分配原则，一方面是要带订单，另一方面是看算力实际有效利用率。不过都需要提前付款。

CSP厂可能就选择三、四家供应商：NV、AMD和国产（或自家）。国产芯片既然通过正向反馈快速迭代，芯片就能从能用到好用。而CSP厂已经很难腾出资源和大规模团队，去适配那些还没进入"核心"的国产卡。

所以我认为，2026年国产算力芯片的卡位战已经接近尾声。

五、算力网建设进入新阶段

2024年—2025年，国产卡从无到有，各个地方投资巨额资金建设信创中心。

但也带来一个严重问题：这些算力中心没有根据资源禀赋去建设，运营成本高。同时，由于没考虑过算力中心与普通数据存储中心的区别，很多算力信创中心都没有高效利用起来。

到了2026年，随着"六张网"出炉，算力网进入新阶段。一是要依据资源禀赋、跟着新能源建，可以看到内蒙呼和浩特十几个算力中心建设同步推进；二是建设主体发生了明显变化，以市场化方式吸引企业进行投资建设。

这背后意味着，都要讲究经济效益了。算力中心对芯片厂家的要求越来越高，不仅要有卡，而且要用得好，算力有效利用率要高。可以看到，CSP和大模型公司都下场，三大运营商也不会掉队。

六、总结

国产芯片卡位战基本结束，算力网市场化建设迎来新时代。
$科创50(SH000688)$ $寒武纪(SH688256)$

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