当前国产算力市场呈现出“冰火两重天”的局面。一方面，国内厂商面临“一卡难求”的困境；另一方面，即便是在信创要求极高的银行业，也会通过算力服务的方式使用英伟达的芯片。华为提出的韬定律让国产算力再次成为焦点，尽管这并不能立即缩小与国际一流水平的差距，但至少为国产算力的发展提供了一条路径。
2026年初，国产算力赛道迎来一系列高光时刻：摩尔线程、沐曦相继登陆科创板，壁仞科技、天数智芯扎堆港股挂牌，四家企业合计募资超百亿港元。同时，智谱新一代旗舰模型GLM-5完成了对华为昇腾、摩尔线程、寒武纪等七大国产芯片平台的深度推理适配。数据显示，2025年中国AI加速卡市场中国产份额已达41%，2026年升至超60%。
然而，在这些亮点背后，国产算力生态的真实情况更为复杂。算力服务商并行科技的国产算力业务仅占整体的百分之几；推理服务商是石科技超过70%的算力仍依赖英伟达；即使在已经部署国产算力的壹检健康测试案例中，软硬件适配过程也充满曲折。从“能用”到“好用”，国产算力正在经历一场从工程化、生态化到规模化的漫长马拉松。
对于大多数用户而言，国产卡最直接的问题仍然是“难”。某企业在测评国产卡用于影视创作平台时，遇到了诸多问题。许多厂家直接提供裸机，导致生态中的底层算子、包依赖和驱动等问题频发。更棘手的是，测试环境表现平稳，但在实际应用中性能逐渐下降。华为昇腾在首个万卡集群落地时，也派出了几百人的团队进行调试。这表明，尽管国产卡在算力指标上不断逼近国际主流水平，但实际应用中的表现仍有差距。
除了适配问题，国产卡还面临“一卡难求”的困境。很多用户的潜意识里认为买不到英伟达卡就买国产卡，但事实上国产卡同样供不应求。并行科技国产算力负责人坦言，国产卡流量暴涨，但上新速度缓慢，产能无法满足市场需求。据华为估计，到2030年人工智能基础设施支出将达到3万亿至4万亿美元，这意味着国产算力的产能瓶颈可能成为其规模化的主要障碍。
软件生态方面，英伟达CUDA拥有庞大的开发者群体和丰富的加速库，而国产生态如摩尔线程MUSA和华为CANN则相对薄弱。调优的碎片化、高昂的迁移成本和跨平台的稳定性能问题，构成了一个复杂的因果链。每一家采用国产卡的企业都必须面对这些挑战，需要不断积累经验。
以金融行业为例，尽管有国产化的要求，但很多银行仍然通过算力服务的方式使用非国产卡。监管要求只关注第一层使用的是否是国产算力，只要银行选择国内算力服务商即可，至于服务商使用什么卡并不受限制。
面向未来，行业内普遍认为国产算力的规模化扩张期即将到来。预计今年年底将陆续量产的新一代国产芯片产品被视为关键转折点。新一代高精度、高性能算力芯片集中投产，有望彻底改变当前国产算力性能不足、场景受限的局面。海光、摩尔线程和华为昇腾等厂商的新一代产品已经在内测和试点阶段，预计很快将实现规模化商用落地。
硬件性能升级将拓宽国产算力的应用场景，从单一推理场景延伸至轻量化训练、多模态生成、工业仿真等中高端场景。随着新一代芯片产能释放，市场流通算力资源增加，将进一步加速市场化替代。
短期内，国产算力仍将延续“推理优先、训练跟进”的发展节奏，依托成本与合规优势，全面抢占中小厂商、政企、科教、泛文娱推理市场，逐步蚕食海外芯片的存量市场份额。长期来看，国产算力不仅会替代海外产品，还将逐步实现技术与模式的自主创新，形成适配本土产业需求的算力体系。
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