文章核心观点 - 行业专家和公司高管认为，国产算力有望在2026年于推理和训练环节获得更多市场份额，中国AI模型与全球领先水平的差距预计将缩小 [1][16][20] - 上海已形成国内领先的集成电路产业生态，为AI芯片企业发展奠定基础，并出现壁仞、沐曦、天数智芯等一批上市公司，与深圳、北京形成三足鼎立格局 [2][4][5][6] - 当前国产AI芯片面临的主要挑战是生态薄弱，全球95%的AI开发基于英伟达CUDA，而中国芯片生态分散，需要建立统一开发平台标准以突破生态壁垒 [9][10][12] - 为促进发展，建议通过制定国产GPU软件适配标准、在政务等行业率先应用、鼓励科研机构使用、组团出海拓展市场及引进高端人才等多措并举，构建自主生态 [10][13][14][18][19][20] 上海集成电路与AI芯片产业现状 - 上海集成电路产业规模位居中国城市之首，2025年营收规模超4800亿元，拥有科创板上市企业35家，位列全国第一 [6] - 上海已集聚一批AI芯片公司，如壁仞科技（市值约700亿元）、天数智芯（市值约400亿元）、沐曦股份（市值约2000亿元），燧原科技科创板IPO已获受理 [5][6] - 沐曦股份2024年收入7.4亿元，2025年上半年收入9.15亿元，并于2025年12月登陆科创板 [4] - 上海在人工智能数据建设方面也处于领先，已成立功能性和市场化双轮驱动的语料数据公司 [7] 国产AI芯片面临的挑战与生态短板 - 全球95%的AI软件开发人员基于英伟达CUDA开发，80%的大模型基于英伟达芯片训练和推理，而使用中国芯片做AI生态开发的人员不到2% [9] - 国产AI芯片目前尚不能大范围应用，原因包括性能（尤其在训练方面）与英伟达芯片有差距，但更大的问题在于全球AI生态几乎锁死在英伟达产品上 [9] - 国内各家芯片企业（如华为、寒武纪及已上市GPU公司）拥有各自独立的软件架构平台，导致每个平台的开发者数量很少，生态难以形成合力 [9] - 中国GPU算力存在“高端稀缺、中低端过剩”的结构性矛盾，且关键部件如核心IP核、高带宽存储依赖进口 [16] 发展建议与未来路径 - 建议在国家、地方政府或行业协会层面推动制定异构算力的统一开发平台标准或联盟，以打破软件栈不兼容问题，提高效率并减少浪费 [10][11] - 建议研究和制定《国产GPU软件适配标准》，联动芯片龙头、高校、云厂商，重点攻坚AI大模型、自动驾驶、生物医药等领域的深度适配 [13] - 建议在政务、金融、医疗等行业率先应用推广“国产GPU+本地AI框架”全栈方案，通过政府购买服务引导行业应用，培育自主生态 [13] - 可将科研机构作为突破口，鼓励其普遍在国产芯片基础上进行研究并发表论文，以带动国产芯片被全球研究者参考和采用 [14] - 国产算力企业和云服务厂商应组团拓展东盟、中亚等海外市场，结合“一带一路”建设海外算力节点，推广国产GPU解决方案，打造海外生态 [18][19] - 建议实施“GPU产业高端人才计划”，针对核心IP设计、高端算法优化等海外高端人才，采取柔性引进机制 [20] - 中国大模型开发企业正从算法层面拥抱国产芯片，例如上海阶跃星辰与壁仞已开展协同，共同提高软硬件优化程度和算力使用效率 [17] - 中国每年向全球出口接近3000亿颗芯片，但平均价格仅3-4元，大部分为中低端产品；AI算力芯片应瞄准海外高端市场，使之成为出口名片 [18]