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2026，國產AI芯片，跨越天塹：從“推理”走向“訓練”

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2026，國產AI芯片，跨越天塹：從“推理”走向“訓練”

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過去幾年 ， 國產AI芯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 ， 國產芯片憑借成本可控、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 ， 國產芯片長期缺席 ， 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“國產AI芯片訓練落地元年” 。 但這一步 ， 絕非簡單升級 ， 而是一場系統工程級別的跨越 。
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 ， 是通過海量帶標簽樣本 ， 經過特定算法迭代 ， 求解出機器學習模型最優參數的過程 。 這一階段需要海量數據的持續投喂、數十億至萬億級參數的動態更新 ， 以及數周乃至數月的不間斷運行 ， 追求的是吞吐量與規?；\算效率 。
這意味著訓練芯片不僅要具備強悍的算力 ， 還需配備極高的顯存帶寬、高效的分布式通信能力 ， 以及萬卡級集群規模下的穩定性 。 訓練過程可進一步細分為預訓練與后訓練兩個階段：預訓練依托海量無標注或弱標注數據 ， 通過大規模反復迭代計算優化模型參數 ， 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 ， 對芯片的計算性能、互連通信能力及通用性提出極高要求；后訓練又稱微調、優化階段 ， 基于通用大模型 ， 借助標注專業數據集對輸出層參數進行量化、剪枝等優化 ， 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 ， 需要依托已訓練完成的模型參數 ， 對新輸入數據進行預測、生成響應 ， 是AI技術落地解決實際問題的核心環節 。 相較于訓練 ， 推理更側重速度、能效比、響應延遲與成本控制 ， 其部署場景覆蓋云服務、邊緣節點乃至終端設備 ， 對穩定性與能效比的訴求遠高于峰值算力 。 這種特性使得推理過程無需經歷漫長的迭代訓練 ， 可直接調用成熟模型完成分析預測 ， 在海量數據處理與實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、數據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 ， 預訓練階段的數據量呈指數級增長 ， GPU作為算力硬件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1746億個 ， 而GPT-4的模型參數約達到了約1.8萬億個 ， 訓練算力需求上升了68倍 。 此外 ， xAI發布的Grok-3使用20萬卡訓練芯片集群帶來模型性能提升亦證明了預訓練Scaling Law將長期成為人工智能發展的基石 。
更值得關注的是 ， 訓練算力存在“邊際效益遞減”的天花板 。 對于稠密架構大模型 ， 當參數從千億級向萬億級跨越時 ， 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“專屬游戲” 。
憑借高算力門檻 ， 國際領先廠商英偉達的產品一直以來都是人工智能訓練端的首選 ， 占據了AI訓練市場90%以上份額 ， 其Blackwell架構支持1.8萬億參數模型訓練 ， 且NVLink 6技術實現72卡集群無縫互聯 。 而推理端（尤其是邊緣端、終端推理）對芯片性能要求較訓練端低 ， 因此推理芯片市場百花齊放 ， 各類芯片均占有一席之地 。
由于中國AI芯片市場起步較晚 ， 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；而訓練端的國產化率仍相對較低 。 在海外高性能芯片出口管制不斷升級的背景下 ， 擁有高性能計算能力、產品可有效應用于訓練端的國產廠商將充分受益 。
02國產算力走向訓練 ， 難在那里？
從“能推理”到“能訓練” ， 表面看是性能維度的小幅提升 ， 實則是跨越全技術棧的深度重構 ， 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 ， 核心矛盾已從單一芯片的紙面參數競爭 ， 轉向萬卡級集群的互聯瓶頸突破 ， 最終目標是提升模型算力利用率（MFU） 。 硬件端 ， 單卡性能的提升已無法滿足大規模訓練需求 ， 分布式并行成為必由之路——Scale Up通過增加單服務器GPU數量構建超節點 ， Scale Out通過擴容服務器規模搭建分布式集群 ， 谷歌、Meta、微軟等海外大廠已率先布局 ， 如谷歌A3虛擬機搭載2.6萬塊英偉達H100 GPU ， 同時基于自研芯片搭建8960卡TPUv5p集群 ， 通過規?；簝瀯輧灮占軜?。 而國產廠商雖在單卡性能上實現突破 ， 但在集群協同能力上仍與海外存在差距 。
軟件端 ， 單純兼容CUDA生態的路徑在高強度訓練場景中已暴露瓶頸 ， 構建原生、高效的自主軟件生態成為必然選擇 。 隨著大模型參數量與算法復雜度提升 ， 訓練任務對計算系統的通信能力要求持續升級 ， 千卡、萬卡級智算集群成為標配 ， 而國內具備完整訓練芯片部署能力的廠商寥寥無幾 。 其中 ， 華為海思憑借長期技術積淀、全棧協同優勢及豐富的人才與客戶儲備 ， 在國產訓練芯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國產訓練芯片的核心拷問：
其一為應用穩定性 ， 長達數月的訓練任務對芯片平均無故障時間（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采用“異構部署”策略的核心原因——通過英偉達芯片保障核心基座模型的穩定運行 ， 同時用國產芯片在垂類模型微調、推理等場景中迭代優化、積累信任 ， 推動國產算力從“敢用”向“愿用”跨越 ， 而實戰落地是唯一的破局路徑 。
其二為產業體系升維 。 客戶最終采購的并非PetaFLOPS這類冰冷的性能參數 ， 而是穩定高效的AI生產力 。 這要求國產廠商完成從“單一芯片供應商”到“全棧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件調優、運維支持的全鏈條服務能力 ， 交付一套高性能、高可靠的“算力動力總成” 。
03國產AI芯片從推理走向訓練


國產芯片在訓練場景的落地 ， 并非一蹴而就的爆發 ， 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 ， 新版本采用了一項針對國產芯片而設計的技術 ， 能夠實現性能優化 ， 并加快處理速度 。
政策層面的支撐更為明確：2025年5月 ， 美國BIS發布《關于可能適用于先進計算芯片及其他用于訓練AI模型商品的管制的政策聲明》《關于通用禁令10（GP10）對中華人民共和國（PRC）先進計算芯片適用的指南》《關于防止先進計算芯片轉移的行業指南》 ， 從AI芯片的使用范圍、供應鏈制裁等角度進一步加強了對先進AI芯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 。 地緣政治倒逼相關國內客戶使用國產GPU產品 ， 在一定程度上幫助國產GPU廠商與國內客戶和供應商建立密切聯系 ， 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部門出臺《“人工智能+制造”專項行動實施意見》明確提出 ， 支持突破高端訓練芯片、端側推理芯片、人工智能服務器、高速互聯、智算云操作系統等關鍵技術 。
多重因素疊加下 ， 2026年成為國產AI芯片訓練落地的關鍵元年 。

今年以來 ， 一批基于國產芯片訓練的AI大模型密集落地 ， 標志著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 ， 開源后24小時內登頂全球AI開源社區Hugging Face Trending榜單榜首 。 該模型基于華為昇騰Atlas 800T A2設備與昇思MindSpore AI框架 ， 完成從數據處理到模型訓練的全流程閉環 ， 是首個依托國產芯片實現全程訓練的SOTA（當前最高水平）多模態模型 ， 首次讓國產芯片訓練的模型站上國際頂端舞臺 ， 印證了我國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能研究院達成突破 ， 依托MTT S5000千卡智算集群與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國產算力集群在具身智能大模型訓練中的可用性與高效性 ， 標志著國產AI基礎設施已具備應對復雜多模態任務的能力 。 此外 ， 摩爾線程還與小馬智行正式宣布達成戰略合作 。 雙方將聚焦L4級自動駕駛技術落地與規?；瘧?， 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優化展開深度協同 ， 共同探索“AI算法+AI算力”深度融合的合作新范式 ， 以安全可靠的AI算力 ， 賦能自動駕駛技術迭代和商業落地 。 雙方將基于摩爾線程MTT S5000訓推一體智算卡及夸娥智算集群 ， 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 。
中國電信近期開源的千億級星辰大模型 ， 實現了國產AI全棧生態的關鍵突破 。 此次發布的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 ， 其訓練全程依托上海臨港國產萬卡算力池完成 ， 累計消耗15萬億tokens訓練數據 ， 成為國產AI發展史上的里程碑事件 。 技術層面 ， 該系列模型實現從硬件到軟件的全鏈路國產化適配 ， 深度整合華為昇騰生態 ， 包括Atlas800T A2訓練服務器的硬件支持、昇思MindSpore框架的開發環境 ， 以及完整的國產AI算力基礎設施支撐 。
客觀來看 ， 英偉達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 ， 但國產算力平臺已逐步實現突破 ， 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 ， 國產AI芯片正從推理側的“單點突破” ， 邁向訓練側的“體系化崛起” 。
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