當中國市場的單晶片性能與國際先進水平仍存在代差，一個根本性追問由此而生：智能時代的上限究竟由什麼決定？近期，四位分別來自國產GPU、量子計算、變壓器製造和算力中心領域的實踐者給出了各自的回答，而他們的共識是：AI底座從來不是單一維度的競賽，而是算力、電力、人與生態的系統協同。

9月15日和16日，《財富》中國科技50強·創新之夜以及2026年《財富》世界500強論壇在廣州先後舉行。分別於這兩場活動中進行的“迎接新算力”和“築牢AI底座：誰在決定智能時代的上限”圓桌討論，圍繞AI基礎設施駛入深水區之後的挑戰與機遇，描繪出AI時代更全面的圖景。

在“迎接新算力”圓桌討論中，沐曦股份高級副總裁于明楊直面國產GPU的現實差距。他坦言：與輝達相比，國產GPU短板集中在兩個環節：一是EDA（電子設計自動化）工具，由於中國起步比較晚，因此在EDA的品質以及性能上有差距；二是製造環節，“由於製造方面的能力侷限，我們設計當中的能力不能表現出來”。但他認為這種代差可以通過其他手段解決，例如與產業鏈緊密合作、與客戶深度定製化和調優。

從左至右：玻色量子聯合創始人兼COO馬寅、沐曦股份高級副總裁于明楊與《財富》上海執行主編王昉

超節點被他視為彌補差距的關鍵工具。他解釋說，儘管國產GPU單卡性能上與輝達相比有大約兩代的代差，但是超節點的方式可以通過大規模平行來彌補差距。2026年世界人工智慧大會上，超節點已從一年前的華為“一枝獨秀”演變為整個國產算力行業的集體共識，包括沐曦曦景S600採用“零線纜”設計，單機櫃部署64卡，叢集可擴展至萬卡規模。

在生態層面，于明楊判斷，隨著大模型開發基於框架實現，“我們可以慢慢減少輝達CUDA生態對整個產業鏈的影響”。商業化方面，沐曦採用“銷售一代、推廣一代以及在研發一代”的三代產品平行邏輯，以保證產品路線圖的連貫性。在他看來，重要客戶關注兩點：“一是你能否滿足他的需求，包括你的供應鏈是不是有充足的資源；二是你提供的服務是否隨著業務的增長能夠實現動態變化和動態調整。”即便輝達算力晶片被允許進入中國市場，他認為國產晶片在資料敏感、安全要求高的行業也仍有優勢，而在網際網路和模型企業領域也可通過性價比和供應鏈支援來保持合作。

在新算力時代中，量子計算也是關鍵角色。玻色量子聯合創始人兼COO馬寅在這場圓桌中解釋了通用與專用量子電腦的區別：“通用量子電腦就是什麼都能做，目前的情況可容錯，當下還是具有比較大的誤差跟噪聲的問題，目前看來還是需要五至十年的過程。”而玻色量子今年5月發佈的“馭量·山海1000”屬於後者——專用可擴展量子電腦。這是國內首個突破千位元規模的可擴展專用量子電腦，具備最高3000計算量子位元，連續穩定運行超44天。

馬寅還詳細闡述了量子計算與AI的雙層關係：第一步是“AI for Quantum”，即用人工智慧幫助量子電腦解決容錯問題；第二步是量子電腦反哺AI，在AI for Science領域加速創新藥、新材料發現、天氣預報等場景。他用一個生動的科普例子解釋量子平行加速：從A到B經過十個十字路口，每個路口有拐彎和直行兩種選擇，經典電腦要“遍歷列舉”1024種可能，而量子電腦相當於同時發出1024輛車，“有且只有一輛車最先到達目的地，它到達目的地之後立刻舉手說‘到了’”，其他可能性的機率和能量匯聚，由虛變實。但他也指出，這意味著它“喪失了對其他1023種可能性的獲取”，因此量子計算只在特定問題上具有最大意義。

他還提到與沐曦合作AI for Science的場景，並指出“中國更合適場景驅動，這才是真正有意義的算力跟場景的融合”。但他也坦言中美在量子計算方面存在的生態差距：“美國下游在量子電腦上做各種演算法應用的、小而非常活躍的軟體演算法廠商有幾百上千家，中國量子計算下游應用目前還比較少。”

算力、電力、人與生態的系統協同

在“築牢AI底座”圓桌中，討論則從算力進一步延伸至電力以及機器與人的生態協同層面。

從左至右：沐曦股份高級副總裁于明楊、世紀互聯集團輪值總裁兼集團執行副總裁馬炬、華朋集團董事長錢洪金、玻色量子聯合創始人兼COO馬寅與《財富》中國高級編輯劉蘭香

於明揚指出，國外更多是在摩爾定律逼近極限的情況下探索突破空間，國內在這一空間仍然有發展潛力，比如突破製程障礙、關鍵元件和關鍵技術瓶頸。他特別強調，國內算力晶片發展的特點是與軟體企業、生態企業緊密合作，能夠把算力晶片的資源利用率發揮到極致。

談到超節點時，他回顧道：“從最早出現超節點時，大家感覺這只是我們彌補自身不足的一種戰略手段。但從近年來看，超節點在很多場景下表現出的優勢越來越明顯。”據他介紹，客戶測試顯示，在超節點上運行同樣業務可帶來約20%到30%的性能提升，而成本增加幅度遠小於這個數字，因此“這種技術未來應該是一種戰略創新”。

在量子計算與經典算力的分工融合方面，同樣參與“築牢AI底座”圓桌討論的馬寅用登山比喻來描述量子計算與經典算力的關係：“就像我們登泰山，並不是每個人都必須從南山上山，有人從南山，有人從北山，大家上山的路不同，但上山的目標是一致的。”他強調，量子計算並不是用來替代或顛覆當下現有的算力基礎設施或現有算力的，只是分工任務有所不同。

他援引十五五規劃中“研製可容錯通用量子電腦和可擴展專用量子電腦”的表述，指出專用量子計算因為在物理學上難度降低而會率先落地。“未來量子計算和經典計算一定是融合的，1+1大於2；同時，在人工智慧這個大賽道上，今天以GPU為代表的人工智慧，跟量子電腦所做的人工智慧方向不完全一致，量子計算更多是做AI for Science。”他表示。

參與“築牢AI底座”圓桌討論中的另外兩位嘉賓則強調了電力的基石作用。

世紀互聯集團輪值總裁、集團執行副總裁馬炬認為，“電力確實是基石中的基石”。他將AI底座的關鍵要素歸結為三方面——模型、GPU和電。“中國有電力優勢，但中國的優勢不只是簡單的電力供給，還有AIDC，我們可以快速建設220千伏、110千伏等電力設施來滿足AIDC建設的節奏”，他表示。

華朋集團錢洪金則從變壓器製造一線給出了更具體的可靠性要求：“AI計算中心一年8760小時，它的停電時間只允許2個小時。一個AI計算中心投資幾十億，那怕停一兩分鐘，損失都不小，有的可能達到上千萬甚至上億元”。因此，華朋集團致力於為客戶提供標準化、高可靠、緊湊的解決方案，尤其是把變壓器做得“既緊湊，可靠性又比較強，體積更小”。

據海關總署資料，2025年中國變壓器出口總值達到創紀錄的646億元，比上年增長近36%，出口單台均價升至20.5萬元，同比上漲約三分之一。能源諮詢機構伍德麥肯茲則估算全球電力變壓器供應缺口高達30%。

當被問及“AI底座究竟是機器還是人”時，錢洪金給出了明確的回答：“最終人是底座，因為人創造世界，其實AI也是人創造的。”他結合變壓器製造的多品規、多規格、定製化特點指出，如果全面用機器人、AI，成本會更高。因此他堅持“如果把人的素質提高、培養起來，變壓器會比機器人做得更快”。年逾八旬的他仍以身作則，推進健身，稱公司每月健身第一名獎勵一萬元，第二名五千元，第三名三千元。

階段性調整難免，但AI產業周期仍將很長

近期，中國工信部、國家發改委聯合發佈《電子資訊製造業發展“十五五”規劃》，指出到2030年，算力供給能力大幅增長；屆時，中國產業鏈安全水平顯著提升，在積體電路、先進計算、消費電子等領域湧現一批長板技術和產品，形成具有競爭力的世界一流企業。

算力基建快速發展的同時，馬炬從基礎設施角度提出了智能體所帶來的挑戰。他預言AI Agent的數量會達到數以億計，而智能體和智能體之間的交流，到底是現在機器之間的交流協議，還是人和人之間的交流語言，目前很難說。同時，智能體之間可能產生交易行為，“現在大家用刷卡、微信支付、支付寶，智能體與智能體之間怎麼進行業務上、服務上的付費？”在他看來，面向數以億計智能體的基礎設施如何演進，可能為下一代資訊基礎設施提出了新的挑戰。

於明揚則對算力基建行業可能會發生的調整期給出了冷靜判斷：“AI還沒有給整個社會帶來這麼高產值的回饋，所以在這個階段勢必會出現市場價值回呼和資源重新分配。”產業高速發展過程中有時候會伴隨階段性波動，AI也不例外，但AI技術迭代與應用創新極快，調整往往伴隨新技術、新需求的快速形成，因此，他仍然認為，AI正在開啟一個持續很長的產業周期。

市場資料部分印證了這一判斷。高盛7月報告警示，超大規模雲廠商的AI資本支出擴張已逼近自身融資能力上限。四大科技巨頭2026年合計AI資本開支預計達到7250億至7700億美元，較2025年增長超77%，幾乎等同於四家企業全年營運現金流總和。算力租賃價格從高點回落，資本市場開始用投入產出比審視每一家AI企業。不過，也有行業分析指出，本輪深度調整絕非AI產業成長行情的終結，而是行業告別野蠻生長、擠出泡沫、優勝劣汰的必經過程。

顯然，築牢AI底座，沒有一條可以單獨走通的路。在十五五規劃將量子科技列為未來產業之首、算電協同寫入政府工作報告的政策框架下，政府提供資源稟賦與場景開放，民營企業“敢試錯、努力創新”——正如馬炬所言，兩支力量“必須高度協同”。 (財富FORTUNE)

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Fortune雜誌—誰在決定智能時代的上限？