7月6日，2026世界人工智能大会（WAIC）在上海世博中心拉开帷幕。与往届不同的是，今年大会最热门的展区并非某个大模型应用，而是“中国芯片生态馆”——这里聚集了寒武纪、地平线、壁仞科技、摩尔线程等十余家国产芯片厂商，展台前围满了来自模型企业、科研机构和投融资界的专业人士。
“没有算力底座，再强的模型也是空中楼阁。”WAIC开幕式上，工信部副部长在致辞中反复强调“算力自主可控”的战略意义。而就在大会首日，多家国产芯片厂商与国产大模型企业密集签署合作协议，总签约金额超过百亿元。现场人士感慨：“2026年，国产芯片终于不再是‘备胎’，而是真正撑起了国产模型的天花板。”
从“能用”到“好用”，国产芯片迎来质变
在寒武纪展区，一款名为“思元700”的AI训练芯片吸引了大量参观者。据现场技术人员介绍，该芯片采用7nm工艺，算力达到800TOPS，对标国际主流产品的性能差距已缩小到不足10%。更关键的是，其与国产主流模型框架——如百度飞桨、华为昇思MindSpore、阿里PAI——的适配度已达到95%以上。
“以前国产模型训练经常要‘绕道’英伟达CUDA生态，不仅成本高，还面临潜在断供风险。”一位模型企业CTO在现场坦言，“今年我们开始全面转向国产芯片集群，实际测试下来，训练效率只下降了约15%，但成本降低了40%。”
这种“用脚投票”的趋势在大会发布的《2026中国AI算力白皮书》中得到印证：2026年上半年，国产AI芯片在国内训练市场的份额首次突破30%，较2025年同期翻了一番。其中，推理侧国产芯片渗透率更是高达55%——这部分市场正在被国产芯片“托底”牢牢占据。
国产大模型“百模大战”的算力隐忧
国产大模型“百模大战”的算力隐忧
尽管国产模型在2025-2026年迎来爆发式增长——截至今年6月，国内参数规模超过百亿的大模型已达200余个，但算力瓶颈始终高悬。据现场发布的《国产大模型发展报告》，2025年国内模型训练所需的总算力较2023年增长12倍，而同期国产算力供给仅增长5倍，供需缺口一度超过50%。
“算力卡脖子”是最现实的威胁。2024年底，美国进一步收紧高端GPU对华出口，使得国内模型企业被迫加速“去英伟达化”。然而，早期国产芯片在稳定性、生态完善度上确实差距明显，导致不少企业陷入“换芯死”的困局。
转折发生在2025年下半年。以壁仞科技、摩尔线程为代表的新一代国产GPU完成量产，并针对主流模型进行了深度适配优化。更关键的是，国内芯片企业开始抱团——组建了“国产AI芯片互操作联盟”，统一了底层指令集和通信接口，使得模型可以在不同国产芯片间无缝迁移。
“以前一个模型要在三家芯片上跑通，至少需要三个月。现在，我们有一键迁移工具，三天就能完成适配测试。”摩尔线程CEO在大会分论坛上展示了最新成果。
从“替代”到“共生”：未来算力生态雏形初现
从“替代”到“共生”：未来算力生态雏形初现
在WAIC现场，记者注意到一个显著变化：国产模型企业不再像前两年那样执着于宣传“参数规模”和“榜单排名”，而是更多展示“硬件适配”和“算力效率”。百度文心、阿里通义、字节豆包等头部模型的展区中，都专门设置了“国产芯片加速”互动体验区，观众可直接对比同一模型在英伟达A100和国产芯片上的推理速度差异。
“差距已经缩小到肉眼不可分辨的程度。”一位现场体验者告诉记者，“更让我吃惊的是，在某些特定NLP任务上，国产芯片的推理延迟反而更低——这说明芯片企业已经在为国产模型做定制优化。”
这种“双向奔赴”的趋势在大会发布的《中国AI算力生态白皮书》中被总结为“共生模式”：芯片企业针对国产模型的算法特征调整硬件架构，模型企业则主动适配国产芯片的算子库。这种协同正在重塑产业链。
可以预见，当2026年国产芯片真正为国产模型“托底”时，中国AI产业将不再惧怕任何“卡脖子”风险。而WAIC现场传来的阵阵欢呼，正是这一历史性转折的见证。