国产算力市场格局重塑 - 英伟达在中国AI芯片市场份额从95%暴跌至不足8% [1][3] - 英伟达游戏卡产品正逐步退出国内市场 [1][3] - 海外芯片长期垄断国内算力市场的格局正在瓦解 [1][3] - 国内AI加速卡国产市场份额已突破60% [1][3] - 预测2025年底中国算力规模将达到160万P，稳居全球第二 [1][3] 国产算力技术突破 - 国产算力已实现多项硬核突破，彻底摆脱低端标签 [1][4] - 摩尔线程配合国家级实验室，以超过12000卡的智算集群完成2360亿参数科学大模型预训练 [1][4] - 目前正攻关万亿参数水平的大模型 [1][4] - 北大团队基于摩尔线程S5000显卡集群研发的世界模型，登顶斯坦福大学相关赛道榜单，霸榜超47天 [1][4] - 实现国内首次全栈原生世界模型训练 [1][4] 国产算力现存短板 - 超级集群工程化能力与美国存在差距 [2][5] - 万卡集群已是行业标配，十万卡是下一步核心目标 [2][5] - 摩尔线程计划2027年联合京东建成10万卡智算集群 [2][5] - 美国已落地20万卡级H200集群，头部企业规划50万卡、百万卡级集群 [2][5] - 美国以1GW电力规模定义超算等级，远超国内现有水平 [2][5] - 生态与成本是制约国产算力规模化落地的两大核心难题 [2][5] - 英伟达拥有20年积淀的CUDA生态壁垒 [2][5] - 摩尔线程依托自研MUSA统一架构，实现从硬件到应用的全栈兼容 [2][5] - AI每次调用都要付出实打实的算力成本，压降综合成本是全行业核心课题 [2][5] 国产算力发展阶段与未来方向 - 国产算力已突破“能不能用”阶段，正向“好不好用”加速突破 [2][5] - 可全面支撑模型推理、中小模型训练场景替代 [2][5] - 在高端大模型预训练、科学计算、具身智能、世界模型等前沿领域仍需持续追赶 [2][5] - 产业正从“可以用”迈入“好用”的全新阶段 [1][3] - 期待产业与金融界携手，共同筑牢国产AI算力核心底座 [2][5]