过去几年，国产AI芯片始终活跃在一个相对安全、也相对边缘的位置——推理侧。
在政务、金融、安防、工业质检等场景中，国产芯片凭借成本可控、供应稳定等优势，逐步完成了从“可用”到“好用”的过程。但在 AI训练 这一算力金字塔的顶端，国产芯片长期缺席，或者只能参与一些边缘性任务。
这一格局，正在发生改变。2026年，正成为“国产AI芯片训练落地”的关键元年。但这一步，绝非简单的性能升级，而是一场系统工程级别的跨越。
01 训练与推理有何区别？
在公众讨论中，“AI算力”常被视作一个整体，但在实际的工程实践中，训练与推理几乎是两种完全不同的工作负载。
训练的核心是让AI模型“学会知识”。具体来说，它是通过海量带标签的样本，经过特定算法的反复迭代，求解出机器学习模型最优参数的过程。这一阶段需要海量数据的持续投喂、数十亿至万亿级参数的动态更新，以及数周乃至数月的不间断运行，它追求的是极致的吞吐量与规模化运算效率。
这意味着，训练芯片不仅要具备强悍的峰值算力，还需配备极高的显存带宽、高效的分布式通信能力，以及在万卡级集群规模下的稳定性。训练过程可细分为预训练与后训练两个阶段：预训练依托海量无标注或弱标注数据，通过大规模反复迭代计算优化模型参数，目标是形成一个具备通用生成能力的基础大模型，这对芯片的计算性能、互连通信能力及通用性提出极高要求；后训练又称微调、优化阶段，基于通用大模型，借助标注过的专业数据集对输出层参数进行量化、剪枝等优化，虽然计算量不及预训练，但随着行业化需求提升，其在全流程中的重要性正持续增加。
与训练形成鲜明对比，推理是模型“运用知识”的阶段。它依托已训练完成的模型参数，对新输入的数据进行预测、生成响应，是AI技术真正落地解决实际问题的核心环节。相较于训练，推理更侧重于速度、能效比、响应延迟与成本控制，其部署场景覆盖云服务、边缘节点乃至终端设备。这种特性使得推理过程无需经历漫长的迭代训练，可直接调用成熟模型完成分析预测，在海量数据处理与实时响应场景中具备显著的高效性。
大模型的发展遵循 Scaling Law 的经验公式，即模型参数量、数据量以及计算资源的增长能带来更好的模型智能。在通用基础大模型发展阶段，大模型向更大参数方向不断演化，预训练阶段的数据量呈指数级增长。根据中国信通院《中国算力发展白皮书（2023）》，GPT-3的模型参数约为1，746亿个，而GPT-4的模型参数约达到了1.8万亿个，训练算力需求上升了68倍。此外，xAI发布的Grok-3使用20万卡训练集群带来的性能提升，也证明了预训练的Scaling Law将长期成为人工智能发展的基石。
更值得关注的是，训练算力存在 “边际效益递减” 的天花板。对于稠密架构大模型，当参数从千亿级向万亿级跨越时，算力需求呈超线性增长。指数级攀升的成本压力，让从头训练大模型成为少数科技巨头的“专属游戏”。
凭借高算力门槛，英伟达的GPU产品一直是AI训练端的首选，占据了该市场90%以上的份额。其Blackwell架构支持1.8万亿参数模型训练，且 NVLink 6技术 能实现72卡集群的无缝互联。而推理端，尤其是边缘和终端推理，对芯片的绝对性能要求较低，因此市场呈现百花齐放的态势。
由于国产AI芯片市场起步较晚，厂商通常从门槛相对较低的推理端切入，目前已取得阶段性成果；而训练端的国产化率仍相对较低。在海外高性能芯片出口管制不断升级的背景下，拥有高性能计算能力、产品能有效应用于训练端的国产厂商，将获得充分的发展空间。
02 国产算力走向训练，难在哪里？
从“能推理”到“能训练”，表面看是性能维度的小幅提升，实则是跨越全技术栈的深度重构。这主要面临技术突破与商业闭环两大挑战，考验的是企业的综合攻坚能力。
技术层面，核心矛盾已从单一芯片的纸面参数竞争，转向万卡级集群的互联瓶颈突破，最终目标是提升模型的算力利用率。硬件端，单卡性能的提升已无法满足大规模训练需求，分布式并行成为必由之路。国产厂商虽在单卡性能上实现了突破，但在集群协同能力上仍与海外存在差距。
软件端，单纯兼容CUDA生态的路径在高强度训练场景中已暴露瓶颈，构建原生、高效的自主软件生态成为必然选择。随着大模型参数量与算法复杂度的提升，训练任务对计算系统的通信能力要求持续升级，千卡、万卡级智算集群成为标配。其中，华为海思凭借长期的技术积淀、全栈协同优势，在国产训练芯片领域建立了显著的领先地位。
技术之外，市场会用最朴素的逻辑来投票：稳定性与总拥有成本。这两大维度构成了对国产训练芯片的核心拷问。
其一为应用稳定性。长达数月的训练任务对芯片的平均无故障时间提出极致要求，一次意外的中断就可能造成数百万的沉没成本。这也是当前智算中心普遍采用“异构部署”策略的核心原因——用英伟达芯片保障核心基座模型的稳定运行，同时用国产芯片在垂类模型微调、推理等场景中迭代优化、积累信任，从而推动国产算力从“敢用”向“愿用”跨越。实战落地，是唯一的破局路径。
其二为产业体系升维。客户最终采购的并非“PetaFLOPS”这类冰冷的性能参数，而是稳定高效的AI生产力。这就要求国产厂商必须完成从“单一芯片供应商”到“全栈算力解决方案服务商”的转型，具备从供电、液冷等基础设施到软件调优、运维支持的全链条服务能力，交付一套高性能、高可靠的“算力动力总成”。
03 国产AI芯片从推理走向训练
国产芯片在训练场景的落地，并非一蹴而就的爆发，而是政策驱动与技术迭代共同作用的结果，其端倪早在去年就已显现。2025年8月，DeepSeek就曾表示，其新版本采用了一项针对国产芯片而设计的技术，能够实现性能优化并加快处理速度。
政策层面的支撑更为明确：2025年5月，美国BIS发布了一系列政策声明和指南，从AI芯片的使用范围、供应链制裁等角度，进一步加强了对先进AI芯片和相关技术的出口管制。这从客观上倒逼国内客户加快采用国产GPU产品，帮助国产厂商与国内生态伙伴建立更紧密的联系，从而加速技术和产品的迭代升级。
近期，工信部联合7部门出台的《“人工智能+制造”专项行动实施意见》也明确提出，支持突破高端训练芯片、端侧推理芯片、人工智能服务器、高速互联等关键技术。
多重因素叠加下，2026年正成为国产AI芯片训练落地的关键元年。
今年以来，一批基于国产芯片训练的AI大模型密集落地，标志着国产算力在训练场景的实战能力得到了初步验证。
2026年1月14日，智谱联合华为开源了新一代图像生成模型GLM-Image，开源后迅速登顶全球AI开源社区Hugging Face Trending榜单榜首。该模型基于华为昇腾Atlas 800T A2设备与昇思MindSpore AI框架，完成了从数据处理到模型训练的全流程闭环。这是首个依托国产芯片实现全程训练的SOTA级多模态模型，首次让国产芯片训练的模型站上国际顶端舞台，印证了我国在AI模型端到端自主研发能力上的突破。
1月13日，摩尔线程与北京智源人工智能研究院合作，依托MTT S5000千卡智算集群，成功完成了智源自研具身大脑模型RoboBrain 2.5的全流程训练。这一成果首次验证了国产算力集群在具身智能大模型训练中的可用性与高效性。此外，摩尔线程还与小马智行达成战略合作，将基于其MTT S5000训推一体智算卡，共同推进自动驾驶世界模型的车端训练适配与验证。
中国电信近期开源的千亿级星辰大模型，实现了国产AI全栈生态的关键突破。该系列模型的训练全程依托上海临港国产万卡算力池完成，累计消耗了15万亿tokens的训练数据。技术层面，该模型实现了从硬件到软件的全链路国产化适配，深度整合了华为昇腾生态。
客观来看，英伟达的A100/H100系列GPU目前仍是全球超大规模前沿模型训练的首选。但国产算力平台已逐步实现突破，可以稳定支撑数十亿至千亿参数级模型的全流程训练任务。此前主流大模型高度依赖海外GPU的格局正在改变，供应链安全风险得到有效缓解。国产AI芯片，正从推理侧的“单点突破”，迈向训练侧的“体系化崛起”。
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发表于 13 小时前
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