在国产GPU四小龙接连登陆资本市场的同时，国产算力芯片也进入大规模产业化落地的关键时期。现 场，施淑珏还谈到沐曦在商业化方面的探索，以及新一年的发展规划情况。 商业化核心门槛在于从"可用"到"好用"的跨越 施淑珏表示，沐曦已构建了从硬件架构到软件栈的完整自研技术体系。凭借全建制的研发团队，沐曦得 以推出覆盖人工智能训练和推理、通用计算、图形渲染的全栈GPU产品矩阵。目前，沐曦已具备从芯 片、到板卡、服务器、超节点直至部署大规模算力集群的全链条能力。 近年来，国产GPU的落地应用情况成为业界重点关注的话题。施淑珏指出，国产GPU商业化的核心门槛 在于从"可用"到"好用"的跨越。在她看来，衡量一款GPU是否好用，除了单芯片算力，也需要多维度的 能力，沐曦产品在通用性、易用性、稳定性和规模可扩展性四个方面均有亮眼的表现。 "我们更加注重真正交付给客户在AI应用场景实战中的产品性能。"她说。 近年来，在人工智能浪潮席卷全球、算力需求呈指数级增长的背景下，国产GPU成为资本市场瞩目的焦 点。2025年12月，摩尔线程、沐曦股份的接连科创板上市，再度将市场对国产GPU的追逐推向高潮。 近日，胡润研究院在北京亦庄发布的《2 ...

21世纪经济报道记者申俊涵北京报道 近年来，在人工智能浪潮席卷全球、算力需求呈指数级增长的背景下，国产GPU成为资本市场瞩目的焦点。2025年12月，摩尔 线程、沐曦股份的接连科创板上市，再度将市场对国产GPU的追逐推向高潮。 近日，胡润研究院在北京亦庄发布的《2025胡润中国人工智能企业50强》显示，寒武纪、摩尔线程、沐曦股份成为排名前三的 人工智能企业。据悉，该榜单按照企业价值进行排名，上市公司市值按照2026年1月9日的收盘价计算，非上市公司估值参考同 行业上市公司或者根据最新一轮融资情况进行估算。 "我们更加注重真正交付给客户在AI应用场景实战中的产品性能。"她说。 据悉，沐曦是国内少数实现千卡集群大规模商业化应用的GPU供应商，正研发和推动万卡集群的落地。施淑珏认为，这考验的 是中国企业最擅长的"工程能力"。事实上，中国企业在芯片设计方面，已经能够跟国际企业进行同等对话。 其中，寒武纪凭借 6300亿元的价值，位居榜单首位。2025年上半年，寒武纪实现营收28.8亿元，同比大幅增长43倍；摩尔线程 以3100亿元的价值排名第二，2025年公司以创科创板IPO最快过会纪录——88天。2025年前三季度 ...

在国产大算力芯片迈入大规模产业化落地的关键周期，头部玩家的座次正在重排不断实现自我突破。 近日，胡润研究院在北京亦庄发布《2025胡润中国人工智能企业50强》。在这份衡量中国AI产业成色 的重磅榜单中，沐曦集成电路（下称"沐曦"）以2500亿元人民币的企业价值位列第三，并被官方定义 为"中国首批实现全流程国产化的高端GPU（图形处理器）企业"。 软件生态"即插即用"：MACA开源一年调用超1300万次 硬件是底座，软件则是护城河。为了打破算力领域的软件垄断，沐曦自研了原生兼容主流生态的软件栈 MXMACA。 施淑珏透露，MXMACA已于2025年2月正式开源，在不到一年的时间里，该平台已积累了超过15万用 户，API调用次数突破1300万次。通过与高校合作，沐曦的软件生态已覆盖超过10万名大学生开发者。 "原生兼容意味着AI应用可以几乎零成本地迁移到沐曦平台上，实现'即插即用'。"施淑珏分享道。 "1+6+X"策略：助力AI赋能千行百业金融领域已现"三期复购" 在应用落地层面，沐曦提出了"1+6+X"的行业布局方案。其中，"6"涵盖了金融、医疗、能源、教科 研、交通及大文娱六大垂直行业；"X"则指向具身智能、 ...

国产 AI 链的大变化 20251229 国产算力的发展趋势如何？哪些因素会影响其市场表现？ 国产算力的发展趋势呈现出快速增长态势，预计 2026 年同比增长超过 50%。 这一增长主要由以下几个因素驱动： 首先是国内互联网资本开支的增加。随着 政策许可条件放宽以及技术性能提升，国内企业可能会采购更多高性能计算卡， 如 H200。同时，也会有明确的国产算力配比关系，以满足不同应用场景的需 求。 其次是芯片性能的不断提升，包括算力值、存储能力和互联能力等关键指 标。在超节点服务器逐渐普及的大背景下，高效能和性价比成为决定市场份额 的重要因素。此外，不同卡片生态系统的适配情况也是影响其市场表现的重要 指标，因为这直接关系到实际应用中的易用性和效果。 第三个因素是政策端许 可程度。例如英伟达 H200 进入中国市场需要经过审批，其数量多少直接影响 到相关企业的资本开支计划以及整个 AIIDC 产业链的发展进度。因此政策变化 对市场表现具有重要影响。 最后，各种潜在事件如 FAB 厂良率提升、毁片测试 进展等也会穿插其中，对整体需求产生一定波动。但总体而言，在各方共同努 力下，国产算力将在未来几年内保持快速发展态势， ...

Summary of Conference Call on Huawei's Super Node and Domestic AI Chip Market Industry Overview - The conference call discusses the domestic AI chip market, focusing on Huawei's 384 Super Node and its competitive landscape against international players like NVIDIA [1][2][8]. Key Points and Arguments - **Huawei 384 Super Node**: - Utilizes high-speed interconnect and optical module technology, enhancing cost-effectiveness and deployment certainty in inference scenarios, serving as a domestic alternative to NVIDIA's Nvlink bottleneck [1][2]. - Supports SP8, providing superior performance in inference tasks compared to many domestic cards lacking this feature [2]. - **Domestic AI Chip Companies**: - Companies like Moer, Muxi, and Suiyuan are narrowing the gap with international leaders through technological advancements, with expectations to increase market share by 2026 [1][4]. - New products from these companies, such as Moer S5000 and Muxi C600, are expected to meet the demands of major internet companies, enhancing their competitive position [4]. - **Market Demand and Supply**: - The demand for domestic computing cards is not limited to internet companies but extends to telecom operators, financial institutions, and state-owned enterprises, indicating a supply-demand imbalance [3][16]. - The market is projected to focus on 2026 valuations, with optimism surrounding the growth of domestic graphics cards [3][13]. - **High-Density Super Point Solutions**: - Companies like Haiguang are developing high-density, high-performance super point solutions, such as a silent liquid cooling solution supporting up to 660 cards, to improve overall computing efficiency [5][6]. - **GPGPU Architecture Development**: - Domestic GPGPU architecture is evolving, with companies like Huawei Ascend transitioning to GPGPU to reduce interconnect development risks [7]. - The integration of DSA functions into GPUs by manufacturers like Moer indicates a trend towards technological convergence [7]. - **Future Market Dynamics**: - The competitive landscape is expected to become more complex by 2026, with new product launches and testing processes for internet companies [10][12]. - Despite the anticipated changes, the overall market structure is expected to remain stable, with Huawei leading, followed by Cambricon and Haiguang [10]. Additional Important Insights - **Inference Demand Growth**: - The increasing demand for inference capabilities, especially in the context of the multi-modal era, is driving the need for domestic computing cards [9][12]. - **AI Application Revenue**: - Significant growth in AI application revenues is anticipated, with estimates for companies like Keling reaching $200 million in 2025 [10]. - **Comparison with U.S. Market**: - The U.S. market is dominated by a few major clients, while China's demand is diversified across numerous long-tail customers, indicating a robust growth potential for domestic computing cards [16]. This summary encapsulates the critical insights from the conference call, highlighting the competitive landscape, technological advancements, and market dynamics within the domestic AI chip industry.