新华社上海8月28日电 中国经济信息社刊发的《中经社信号|从“能用”迈向“好用” 国产算力发展如何“闯关”》报道称，随着国产AI芯片在技术上持续突破，国产AI算力正跨过“能用”临界点，进入以“好用”为目标的攻坚期。作为推动人工智能技术变革和产业发展的关键因素，算力在大模型时代的竞争已不仅是单卡性能的比拼，更是集群架构、软件生态与场景落地的体系化较量。业内认为，随着国产超节点等新型算力架构的兴起，产业换道超车的窗口期正在打开。

算力集群：从“单卡突破”到“超节点互联”

以往，衡量国产算力的进步更多体现在单卡性能的追赶上。进入AI时代，大模型参数规模动辄千亿乃至万亿，单台机器、单张芯片已无法承载，必须由大量节点协同串联才能完成计算。如果仍沿用传统的节点加网络连接模式，数据传输瓶颈将严重拖累整体效率。

在此背景下，超节点架构应运而生。它将几十张乃至数百张加速卡集中部署，通过高速带宽实现低延迟、高吞吐的芯片间互联，将传统的“分布式集群”升级为“集中式超算单元”。超节点是全新的产业生态，各家厂商的技术积累差距并不大，几乎都站在同一起跑线上，对国产芯片而言是一个难得的换道契机。

今年以来，国内多家厂商已在超节点领域加速布局。在2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议上，多家头部厂商均推出超节点整机柜，多款万卡甚至十万卡集群亮相。华为、中科曙光、摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技等企业纷纷推出融合自研新技术的超节点产品。通过自研高速互联协议、提升集群有效算力利用率，国产超节点方案在部分场景下已能实现与国际主流方案相当的训练效率，标志着国产算力正从“单卡可用”迈向“集群好用”。

目前，国产超节点已初步形成产品供给、公开采购、规模部署和云服务输出的完整链条。国产算力正从“单卡竞争”转向“系统级放量”，超节点通过纵向扩展(Scale-up)高速互联将数十至上千张卡封装为统一算力单元，价值量不再集中于芯片本身，而是向交换芯片、高速连接器、液冷、整机柜等国产优势环节扩散。

软件生态：决定是否“好用”的关键

硬件性能的释放，离不开软件栈的深度支撑。长期以来，“不好用”是国产算力面临的核心痛点之一，由于编程框架兼容性不足、算子库覆盖度不够、模型迁移成本高企，导致许多用户即便采购了国产硬件，也不得不花费大量精力进行适配调优。构建自主可控的软件生态，是国产算力从“能用”迈向“好用”的关键。

当前，这一局面正加速改变。围绕国产芯片的软件生态建设已从“被动适配”转向“原生优化”：主流深度学习框架对国产硬件的兼容性大幅提升，许多大模型已实现“开箱即用”；国产芯片厂商持续完善编译工具链、算子库和推理引擎，针对大模型特征进行深度优化，有效降低了开发者的使用门槛。比如，天数智芯从2018年起持续完善软件栈，目前已开发近百个加速库，并形成覆盖通信、编译、驱动、量化和性能分析的工具体系；壁仞科技自研编程智能体覆盖模型适配到万卡运维，以Agent模式提供软件生态解决方案，大幅降低客户应用落地成本。

如今，部分芯片厂商在大模型研发阶段就已介入并同步优化，从设计伊始就联合调优。国内主流大模型已基本能在国产算力平台上运行，部分最新万亿参数大模型基于国产芯片训练出来，证明国产算力已具备支撑世界级大模型训练的能力。

在软件栈建设上，厂商正持续补齐短板。主流国产软件栈已深度兼容多种主流AI框架，支持数百个AI模型开箱即用。以国产主流计算架构为代表的软件生态不断补齐，开发者正从依赖“厂商保姆式支持”转变为能自主解决问题。

更重要的是，开发者生态正在形成正向循环。随着国产算力用户规模扩大，社区贡献的适配案例和优化经验快速积累，进一步推动软件栈的成熟。国产算力软件生态正跨越“能用”的临界点，向“好用”的深水区迈进，成为业内共识。

产业落地：从试点进入规模商用

算力的价值最终要在应用场景中兑现。早期，国产算力更多用于政务、科研等对兼容性要求相对可控的场景，或以“试点”形式在互联网企业小规模部署。如今，随着硬件性能与软件生态不断成熟，国产算力正加速进入金融、制造、医疗、运营商等核心行业的生产系统，规模化商用的拐点已然显现。

国内头部AI芯片企业日前陆续发布2026年上半年业绩报告，今年上半年，多数企业营收实现大幅攀升，产品开启规模化出货，国产算力商业化进入加速期。在行业落地方面，国产算力已深入千行百业，部分通用GPU厂商已完成超千次行业部署，在线运行规模超过万卡；在互联网核心业务场景中，国产算力已实现社交应用、大模型数据处理等多个领域的规模化应用。在运营商、金融等关键行业，国产服务器和加速卡也已实现大规模部署。

值得一提的是，算力服务模式正加快创新。算力租赁、模型即服务（MaaS）、行业大模型一体机等新业态，逐渐大幅降低中小企业使用国产算力的门槛。围绕“东数西算”工程布局的全国一体化算力网，正在将分散的国产算力资源汇聚为可调度、可交易的算力池，进一步提升国产算力的可用性与经济性。

对国产算力行业来说，若想在超节点架构等新赛道上建立竞争优势，也面临多重现实挑战。比如，超节点对芯片间高速互联、协同调度和一致性协议提出极高要求，而国产企业在先进封装、高带宽内存（HBM）集成及高速串行器/解串器（SerDes）等关键环节仍存在代差；超节点并非单一硬件突破，而是芯片、互联、系统软件、编译框架与上层应用的协同工程。

因此，国产芯片企业需要聚焦架构原创性，在芯粒（Chiplet）互联标准、存算一体、近存计算等方向加大底层研发投入，避免在传统路线上被动跟随；坚持软硬协同，用真实场景的落地案例反哺芯片迭代；推动产业链协同，在超节点这一系统级竞争中以“抱团”替代“单打独斗”，逐步缩小与国际领先方案的差距。

在业界看来，国产算力从“能用”到“好用”，不是某一项技术的单点突破，而是硬件架构、软件生态、商业模式协同演进的系统工程。从产业规律看，这个行业“短期看产能、中期看产品、长期看生态”。随着超节点等新架构带来换道机遇，“芯模协同”持续深化，规模化商用拐点加速到来，国产算力将为我国人工智能产业发展提供坚实底座。（记者高少华）