实盘配资平台查询国产芯片的性能已完全“够用”

近日，昆仑芯中标中国移动2025年至2026年人工智能通用计算设备（推理型）集中采购项目，中标金额为十亿元。根据采购结果，在该项目的“类CUDA生态”标段中，采用昆仑芯芯片的AI服务器产品中标份额位列第一。具体份额分配为：在标包1与标包2中，昆仑芯各获得70%的份额；在标包3中，其份额为100%。

这一事件，不仅是国产AI芯片商业化的重大突破，更是一个清晰的信号弹，预示着我国智算中心的底层构建逻辑正在发生一场深刻且不可逆转的范式革命。它有力地证明，国产芯片已从过去的补充性“备胎”，昂首挺进为算力基础设施的“主战装备”；同时，它也让我们重新审视“性能”的真正内涵——在新的时代背景下，安全可控、稳定可得的“有效性能”已经超越了对理论峰值的盲目崇拜。

然而，在这场变革的浪潮中，最值得我们深入探讨的，是“异构双轨”策略内涵的根本性演变，以及由此引发的建设模式迭代。

“双轨并行”新内涵：

从战术对冲到国家战略

“异构双轨”并非一个新概念，它最初由阿里云等头部云厂商提出，在当时，它更多是一种务实的风险对冲和技术过渡方案。其核心是通过同时部署和支持国产与进口两种GPU算力，来保证业务的连续性，并为国产芯片提供一个宝贵的应用验证场景。然而，这一定义正被迅速重塑。随着外部环境的风云变幻，特别是英伟达高端芯片供应持续受限，乃至国内已下令停购其“特供版”芯片的消息后，“异构双轨”的战术意义已迅速褪去，升华为一种坚定不移的长期国家战略。

这一战略的新内涵，可以精准地概括为“存量兼容，增量自主”。这标志着智算中心的建设思路从过去的“兼容并包”转向了未来的“主次分明”。“存量兼容”意味着，对于已经部署的、基于CUDA生态的进口芯片集群，我们仍会继续利用其处理部分遗留业务或非核心任务，以保证资产效益和业务的平稳运行。但这仅仅是过渡。战略的核心在于“增量自主”——所有新增的算力采购、所有核心业务的迭代升级、以及所有面向未来的前沿AI应用开发，都将坚定地、大规模地构建在国产算力轨道之上。各地智算中心对国产化率提出的明确要求，以及阿里计划三年投入3800亿元建设AI基础设施的宏大背景，都为此战略提供了坚实的注脚。

重心转移：

从“性能焦虑”到“算力安全感”

这一战略重心的转移，背后是整个行业心态的根本转变：从长期的“性能焦虑”转向了对“算力安全感”的迫切追求。过去，我们习惯于将英伟达的最新旗舰产品作为性能标杆，担心国产芯片在绝对算力上的差距。但如今，评价体系已经发生了质变。据国内监管机构在召集华为、百度等厂商进行对比后得出结论：国产AI芯片已达到甚至超过英伟达“中国限定”版产品的水准。

这意味着，在新的游戏规则下，国产芯片的性能已完全“够用”，足以支撑千亿参数级别大模型的严苛训练要求。因此，如果说过去的“双轨”是两条平行的铁轨，那么未来的“双轨”更像是一条主航道与辅助航道的结合。国产算力将成为承载中国数字经济未来的“主动脉”，而存量进口算力则逐渐转变为服务于特定需求的“毛细血管”。这一主航道的最终确立，标志着我国人工智能产业的发展，正从根源上摆脱外部依赖。

模式之变：

从“硬件采购清单”到“生态共建联盟”

战略航道的明确，必然推动着建设模式的迭代。这种以“增量自主”为核心的“双轨”新范式，正驱动着智算中心的建设模式，从过去单纯的“硬件采购”，向着更为深入的“生态共建”演进。在以往由英伟达主导的时代，建设智算中心更像是在填写一份硬件清单，购买的是高度标准化的“黑盒”产品，开发者在成熟的CUDA生态上几乎可以即插即用。这种模式高效便捷，但代价是整个产业生态对单一技术路径的深度依赖。

如今，这一局面正在被彻底打破。选择一款国产芯片，不再是简单的硬件替换，而是选择加入一个技术联盟，开启一段共同成长的旅程。例如，选择华为昇腾，就意味着需要深度融入其从昇腾芯片、CANN异构计算架构到MindSpore AI框架的“全栈”技术体系；而选择昆仑芯，则需要适配其历经百度搜索、小度等海量互联网业务反复锤炼出的XPU-P架构和软件栈。

这要求智算中心的建设方和运营方，必须从一个被动的“买家”，转变为一个主动的“共建者”。他们需要投入大量资源去培养适配新架构的人才，与芯片厂商协同进行软件栈的优化，甚至参与到上层应用的迁移和重构中。

虽然“生态共建”在初期无疑会增加复杂度和投入成本，但它带来的长期价值是无可估量的。这种深度绑定不仅能催生出更懂业务场景、更具效能优势的定制化解决方案，更能构建起一个真正属于我们自己的、充满活力与韧性的AI产业生态。

昆仑芯的十亿订单不仅仅是一次商业上的成功，它预示着中国智算中心建设新时代的开启。在这个时代，“双轨并行”成为常态，但其内涵已从“主次备份”演进为“存量与未来”的战略分野。随之而来的，是建设模式从单纯的硬件采购到深度参与生态共建的根本转型。这不仅是一场芯片的国产替代，更是一场围绕算力底座的、系统性的生态位重构。

|文章来源：中国IDC圈