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2026，中國國產AI晶片，跨越天塹：從“推理”走向“訓練”
過去幾年，中國國產AI晶片始終活躍在一個相對安全、也相對邊緣的位置——推理側。
在政務、金融、安防、工業質檢等場景中，中國國產晶片憑藉成本可控、供應穩定等優勢，逐步完成了從“可用”到“好用”的過程。但在AI訓練這一算力金字塔頂端，中國國產晶片長期缺席，或者只能參與邊緣性任務。
這一格局，正在發生改變。2026年，將成為“中國國產AI晶片訓練落地元年”。但這一步，絕非簡單升級，而是一場系統工程等級的跨越。
01 訓練與推理有何區別？
在大眾語境中，“AI算力”往往被視作一個整體，但在工程實踐中，訓練與推理幾乎是兩種完全不同的工作負載。
訓練的核心是讓AI模型“學會知識”，具體而言，是通過海量帶標籤樣本，經過特定演算法迭代，求解出機器學習模型最優參數的過程。這一階段需要海量資料的持續投喂、數十億至兆級參數的動態更新，以及數周乃至數月的不間斷運行，追求的是吞吐量與規模化運算效率。
這意味著訓練晶片不僅要具備強悍的算力，還需配備極高的視訊記憶體頻寬、高效的分佈式通訊能力，以及萬卡級叢集規模下的穩定性。訓練過程可進一步細分為預訓練與後訓練兩個階段：預訓練依託海量無標註或弱標註資料，通過大規模反覆迭代計算最佳化模型參數，最小化預測誤差，最終形成具備通用生成能力的基礎大模型，對晶片的計算性能、互連通訊能力及通用性提出極高要求；後訓練又稱微調、最佳化階段，基於通用大模型，借助標註專業資料集對輸出層參數進行量化、剪枝等最佳化，通過強化學習強化特定領域適配能力，雖計算量不及預訓練，但隨著行業化需求提升，其在全流程中的權重正持續增加。
與訓練形成鮮明對比，推理是模型“運用知識”的階段，需要依託已訓練完成的模型參數，對新輸入資料進行預測、生成響應，是AI技術落地解決實際問題的核心環節。相較於訓練，推理更側重速度、能效比、響應延遲與成本控制，其部署場景覆蓋雲服務、邊緣節點乃至終端裝置，對穩定性與能效比的訴求遠高於峰值算力。這種特性使得推理過程無需經歷漫長的迭代訓練，可直接呼叫成熟模型完成分析預測，在海量資料處理與即時響應場景中具備顯著高效性。
大模型的發展遵循Scaling Law的經驗公式，即模型參數量、資料量以及計算資源的增長能得到更好的模型智能。在通用基礎大模型發展階段，大模型向更大參數方向不斷演化，預訓練階段的資料量呈指數級增長，GPU作為算力硬體的核心在預訓練市場經歷了爆發增長。根據中國信通院《中國算力發展白皮書（2023）》，GPT-3的模型參數約為1,746億個，而GPT-4的模型參數約達到了約1.8兆個，訓練算力需求上升了68倍。此外，xAI發佈的Grok-3使用20萬卡訓練晶片叢集帶來模型性能提升亦證明了預訓練Scaling Law將長期成為人工智慧發展的基石。
更值得關注的是，訓練算力存在“邊際效益遞減”的天花板。對於稠密架構大模型，當參數從千億級向兆級跨越時，算力需求呈超線性增長，指數級攀升的成本壓力，讓從頭訓練大模型成為少數科技巨頭的“專屬遊戲”。
憑藉高算力門檻，國際領先廠商輝達的產品一直以來都是人工智慧訓練端的首選，佔據了AI訓練市場90%以上份額，其Blackwell架構支援1.8兆參數模型訓練，且NVLink 6技術實現72卡叢集無縫互聯。而推理端（尤其是邊緣端、終端推理）對晶片性能要求較訓練端低，因此推理晶片市場百花齊放，各類晶片均佔有一席之地。
由於中國AI晶片市場起步較晚，中國國產廠商通常從門檻相對較低的推理端切入市場，目前已取得階段性成果；而訓練端的中國國產化率仍相對較低。在海外高性能晶片出口管制不斷升級的背景下，擁有高性能計算能力、產品可有效應用於訓練端的中國國產廠商將充分受益。
02 中國國產算力走向訓練，難在那裡？
從“能推理”到“能訓練”，表面看是性能維度的小幅提升，實則是跨越全技術堆疊的深度重構，核心面臨技術突破與商業閉環兩大挑戰，考驗的是企業的綜合攻堅能力。
技術層面，核心矛盾已從單一晶片的紙面參數競爭，轉向萬卡級叢集的互聯瓶頸突破，最終目標是提升模型算力利用率（MFU）。硬體端，單卡性能的提升已無法滿足大規模訓練需求，分佈式平行成為必由之路——Scale Up通過增加單伺服器GPU數量建構超節點，Scale Out通過擴容伺服器規模搭建分佈式叢集，Google、Meta、微軟等海外大廠已率先佈局，如GoogleA3虛擬機器搭載2.6萬塊輝達H100 GPU，同時基於自研晶片搭建8960卡TPUv5p叢集，通過規模化叢集優勢最佳化服務架構。而中國國產廠商雖在單卡性能上實現突破，但在叢集協同能力上仍與海外存在差距。
軟體端，單純相容CUDA生態的路徑在高強度訓練場景中已暴露瓶頸，建構原生、高效的自主軟體生態成為必然選擇。隨著大模型參數量與演算法複雜度提升，訓練任務對計算系統的通訊能力要求持續升級，千卡、萬卡級智算叢集成為標配，而中國具備完整訓練晶片部署能力的廠商寥寥無幾。其中，華為海思憑藉長期技術積澱、全端協同優勢及豐富的人才與客戶儲備，在中國國產訓練晶片領域建立了顯著領先地位。
技術之外，市場用最樸素的邏輯投票：穩定性與總擁有成本（TCO），這兩大維度構成了對中國國產訓練晶片的核心拷問：
其一為應用穩定性，長達數月的訓練任務對晶片平均無故障時間（MTBF）提出極致要求，一次意外中斷就可能造成數百萬沉沒成本。這也是當前智算中心普遍採用“異構部署”策略的核心原因——通過輝達晶片保障核心基座模型的穩定運行，同時用中國國產晶片在垂類模型微調、推理等場景中迭代最佳化、積累信任，推動中國國產算力從“敢用”向“願用”跨越，而實戰落地是唯一的破局路徑。
其二為產業體系升維。客戶最終採購的並非PetaFLOPS這類冰冷的性能參數，而是穩定高效的AI生產力。這要求中國國產廠商完成從“單一晶片供應商”到“全端算力解決方案服務商”的轉型，具備從供電、液冷等基礎設施到軟體調優、維運支援的全鏈條服務能力，交付一套高性能、高可靠的“算力動力總成”。
03 中國國產AI晶片從推理走向訓練
中國國產晶片在訓練場景的落地，並非一蹴而就的爆發，而是政策驅動與技術迭代共同作用的結果，早在去年就已顯現端倪。2025年8月21日，DeepSeek曾表示，新版本採用了一項針對中國國產晶片而設計的技術，能夠實現性能最佳化，並加快處理速度。
政策層面的支撐更為明確：2025年5月，美國BIS發佈《關於可能適用於先進計算晶片及其他用於訓練AI模型商品的管制的政策聲明》《關於通用禁令10（GP10）對中華人民共和國（PRC）先進計算晶片適用的指南》《關於防止先進計算晶片轉移的行業指南》，從AI晶片的使用範圍、供應鏈制裁等角度進一步加強了對先進AI晶片和相關技術的出口管制，將出口管制風險進一步延伸至產業鏈的各個參與方。地緣政治倒逼相關中國客戶使用中國國產GPU產品，在一定程度上幫助中國國產GPU廠商與中國客戶和供應商建立密切聯絡，進而快速實現技術和產品迭代升級。
而且近期，工信部聯合7部門出台《“人工智慧+製造”專項行動實施意見》明確提出，支援突破高端訓練晶片、端側推理晶片、人工智慧伺服器、高速互聯、智算雲作業系統等關鍵技術。
多重因素疊加下，2026年成為中國國產AI晶片訓練落地的關鍵元年。
今年以來，一批基於中國國產晶片訓練的AI大模型密集落地，標誌著中國國產算力在訓練場景的實戰能力得到驗證。
2026年1月14日，智譜聯合華為開源新一代圖像生成模型GLM-Image，開源後24小時內登頂全球AI開源社區Hugging Face Trending榜單榜首。該模型基於華為昇騰Atlas 800T A2裝置與昇思MindSpore AI框架，完成從資料處理到模型訓練的全流程閉環，是首個依託中國國產晶片實現全程訓練的SOTA（當前最高水平）多模態模型，首次讓中國國產晶片訓練的模型站上國際頂端舞台，印證了中國AI模型端到端自主研發能力的突破，引發全球AI圈、產業界與資本市場的廣泛關注。
1月13日，摩爾線程與北京智源人工智慧研究院達成突破，依託MTT S5000千卡智算叢集與FlagOS-Robo框架，成功完成智源自研具身大腦模型RoboBrain 2.5的全流程訓練。這一成果首次驗證了中國國產算力叢集在具身智能大模型訓練中的可用性與高效性，標誌著中國國產AI基礎設施已具備應對複雜多模態任務的能力。此外，摩爾線程還與小馬智行正式宣佈達成戰略合作。雙方將聚焦L4級自動駕駛技術落地與規模化應用，圍繞小馬智行技術核心——世界模型及虛擬司機系統的訓練與最佳化展開深度協同，共同探索“AI演算法+AI算力”深度融合的合作新範式，以安全可靠的AI算力，賦能自動駕駛技術迭代和商業落地。雙方將基於摩爾線程MTT S5000訓推一體智算卡及誇娥智算叢集，共同推進小馬智行世界模型及車端模型訓練的適配與驗證。
中國電信近期開放原始碼的千億級星辰大模型，實現了中國國產AI全端生態的關鍵突破。此次發佈的TeleChat3系列包含兩大核心模型——混合專家架構的TeleChat3-105B-A4.7B-Thinking與稠密架構的TeleChat3-36B-Thinking，其訓練全程依託上海臨港中國國產萬卡算力池完成，累計消耗15兆tokens訓練資料，成為中國國產AI發展史上的里程碑事件。技術層面，該系列模型實現從硬體到軟體的全鏈路中國國產化適配，深度整合華為昇騰生態，包括Atlas800T A2訓練伺服器的硬體支援、昇思MindSpore框架的開發環境，以及完整的中國國產AI算力基礎設施支撐。
客觀來看，輝達A100/H100/H800系列GPU仍是全球超大規模前沿模型（如DeepSeek-V3）訓練的首選，但中國國產算力平台已逐步實現突破，可穩定支撐數十億至千億參數級模型的全流程訓練任務。此前主流大模型高度依賴海外GPU的格局正在改變，供應鏈安全風險得到有效緩解，中國國產AI晶片正從推理側的“單點突破”，邁向訓練側的“體系化崛起”。 (半導體產業縱橫)