资本市场表现与产业进展 - 国产GPU厂商在2025年末至2026年初密集登陆资本市场，天数智芯港股上市获超400倍认购，摩尔线程与沐曦股份科创板上市首日股价分别一度上涨468.78%和692.95%，市值分别突破3055亿元和3300亿元 [1] - 国产存储芯片厂商完成关键资本运作，长鑫科技于2025年12月30日递交科创板招股书，披露2025年前三季度营收达320.84亿元，2022至2024年主营业务收入复合增长率超70% [1][7] - 长江存储于2025年9月25日完成股份制改革，估值达1600亿元，刷新半导体独角兽纪录 [2] 硬件集群的挑战与突破 - 国产算力竞争焦点转向“万卡集群”的稳定性、软件生态易用性与商业落地性价比 [3] - 大规模集群面临可靠性挑战，十万卡系统平均一小时出错一次，单点故障可导致整个系统停机 [3][4] - 硬件厂商在高速互连网络技术上取得突破，中科曙光发布采用国产首款400G原生RDMA网络的scaleX万卡超集群，其规格指标与实测稳定性已可对标英伟达当前量产产品 [5][6] - 未来技术挑战在于物理极限，铜缆在高速率下传输距离急剧缩短，业界判断未来需依赖硅光技术实现芯片直接出光 [6][7] 存储与计算产业链协同 - 长鑫科技与长江存储分别卡位DRAM和NAND Flash两大核心存储领域，为算力提供存储底座 [7] - 长鑫科技产品线覆盖DDR4至DDR5、LPDDR5X，其首款国产DDR5产品速率达8000Mbps，HBM（高带宽内存）是决定GPU性能上限的核心要素 [7][8] - 长江存储凭借Xtacking架构在3D NAND领域实现技术突围 [8] - 产业链走向分层解耦与开放合作，海光信息开放其HSL高速互连总线协议，实现了海光CPU与各家国产GPU的异构互联 [9][10] 软件生态构建与迁移 - 在英伟达CUDA生态主导下，国产计算平台面临巨大的开发者迁移与代码重构成本 [11] - 摩尔线程通过发布预置全栈开发工具的“MTT AIBOOK”AI算力本及代码生成大模型MUSACode（声称CUDA到MUSA代码自动化迁移可编译率达93%）来降低个人开发者门槛 [11] - 在企业级市场，云服务商（如优刻得）通过虚拟化与统一调度来屏蔽底层不同品牌国产加速卡的生态割裂与不兼容问题，为拥有多类型国产算力硬件的客户提供统一管理方案 [12][13] - 终端侧出现“本地化”创新，紫光计算机推出带前置可插拔硬盘仓的AI工作站，以应对云端AI的网络延迟与隐私风险，提升海量数据交换效率 [13][14] 应用落地、供应链与未来展望 - 国产算力已在科研等高要求场景得到应用，中国科学院高能物理研究所采用海光CPU与DCU进行AI训练和科学计算，评价其性能与国外产品差距不大且完全够用 [15] - 国内互联网大厂态度转变，从采购国际主流芯片转向寻求更开放的架构与更多话语权，海光信息通过提供定制化芯片产品来迎合此需求并建立深度绑定 [15][16] - 上游存储颗粒（DRAM/NAND）供应在2025年下半年以来压力巨大，全球性供需失衡对2026年产业构成挑战，云厂商已拉长采购规划周期以应对缺货 [14] - 国产大模型（如DeepSeek采用FP8量化策略）正在反向定义硬件竞争标准，推动芯片厂商优化底层计算库以支持特定计算格式 [16][17] - 行业认为算力需求依然短缺，当前问题是供需错配而非总量过剩，Agent（智能体）应用的兴起预计将带来指数级增长的算力消耗 [16] - 尽管面临外部潜在变量（如美国可能放宽英伟达H200芯片出口限制），但国内政企客户对供应链安全有刚性考量，且国产算力产业链已从存储、计算、网络到终端应用形成初步生态闭环，具备直面挑战的能力 [17]