国产GPU能跑ResNet50却带不动自研大模型？性能虚高背后是生态适配的硬伤_显卡

1. 国产厂商在GPU领域发力了！砺算科技正式发布了自研的TrueGPU天图架构“渲推一体GPU”产品——Lisuan eXtreme系列显卡，面向消费者的产品名为Lisuan Extreme LX 7G106，简单来说它的性能相当于英伟达的RTX 4060。目前，该显卡已经全面支持主流的API和图形引擎，并且能适配100+游戏，包括《黑神话：悟空》、《艾尔登法环》、《赛博朋克》、《荒野大镖客2》等3A大作，看着还不赖，可以期待下后续的实测表现，如果体验能和RTX 4060差不多，感觉选择国产GPU也不是不可以。

2. 沐曦上市背后：那些陪它穿越“死亡谷”的投资人｜甲子光年

3. 壁仞科技：港股GPU第一股的 “价值”

4. #英伟达退场国产GPU接棒# 英伟达在国内市场受限给国内的市场留下的思考还是很多的，没有了英伟达这条鲶鱼，国内企业是否会放慢对GPU的发展速度？是不是会把注意力从研发转向营销？目前面临的技术积累的薄弱如何快速的应对等等问题。数据显示2025 年三季度数据显示，国产 GPU 市场份额已达 15%，华为、壁仞等头部企业在智算中心、消费级市场多点突破，标志着行业从有无之争迈入优劣之竞。华为昇腾 910B 推理性能逼近英伟达 H20，以 1/10 成本拿下 80% 省级智算中心订单；摩尔线程 MTT S80 以低价策略打开消费级市场，信创领域市占率超 60%；寒武纪思元 590 在智能驾驶场景渗透率突破 30%。细分市场的突破为技术迭代提供了营收支撑，更印证国产 GPU 能用的阶段性成果。不过数据也显示目前算力利用率的落差最为突出，沐曦曦云 C600 标称算力达 500 TFLOPS，跑千亿参数模型时利用率仅 58%，远低于英伟达 H100 的 85% 以上。软件生态的鸿沟更显棘手，CUDA 平台拥有数百万开发者，而国产替代方案的适配成本增加 40%，导致赛博朋克 2077 等应用兼容性不足。生态协同性短板同样致命，国产 GPU 与存储设备的协议冲突使数据中心运维成本陡增。制程工艺落后台积电 5 倍晶体管密度，架构优化缺失硬件级算力调度能力。但值得期待的是，国产厂商正加速补短板，昇思框架兼容 PyTorch 达 98%，200 多家企业组建适配联盟。国产 GPU 的追赶是场持久战。#AI创造营##AI生活指南#

5. 曦望，死磕AI推理成本｜甲子光年

6. 全国首个！超3万卡国产AI算力上线，喂饱万亿参数大模型

7. 这次春节AI大战，国产模型与国产芯片第一次，双向奔赴！ #春节世界观察 #新年囤点专业货 #燃起来了大国重器 #大咖观察 #红衣聊AI

8. 国产GPU，拐点已现

9. 特朗普放行了英伟达H200芯片，有个条件是美国政府抽成25%，约等于变相涨价，虽然会对昇腾、昆仑芯等高端国产芯片的短期订单形成挤压，长期看其实还好。H200并不是英伟达最好的芯片，Blackwell、Rubin等更先进芯片仍被禁，这两者综合性能是H200的4-10倍、30倍，售价也非常的昂贵。国产顶尖AI芯片（昇腾910D、壁仞BR100等）整体性能约为H200的50%-80%，核心差距在FP8算力、显存带宽、生态成熟度，在特定场景可形成局部优势，譬如中轻量推理。最重要的是胜在便宜啊。按等效算力算，国产性价比要高40%以上，在加了25%美府抽成后，H200性价比就更低了。按照一些网络说法，H200目前的单卡性能，国产芯片在2-3年内能追上，生态全场景的话大概5年。也就是说，H200最吃香的光景也就2-3年。川普可能会持续的放行一些芯片…咱们还有本地化的政策，现在国产化率已经达到了40%，2026-2027年目标是50%-55%，感觉影响不会特别大，千亿级云端训练挺爱用它的，买家当然是最头部的那几位了。当然这些都是看的资料，挺希望业内人做分享，很好奇明后天的A股，还有未来五年的中美芯片PK情况

10. 传字节跳动将从华为采购超 400 亿元昇腾芯片，是真的吗？可能会对双方带来怎样的影响？

11. CUDA再见了！寒武纪亮出软件全家桶

12. CUDA护城河破了？AI暴力直出82%算子，开发彻底告别手搓时代

13. 摩尔线程发布新GPU：游戏性能翻15倍｜显卡日报12月21日

14. 壁仞科技2025年收入同比增长207%

15. 科创板激活硬科技赛道，证监会同意沐曦股份首次公开发行股票注册

16. 网上中签率0.02423369%，网下申购倍数近1600倍！"国产GPU第一股"摩尔线程启动申购遭疯抢

17. 性能提升15倍！？摩尔线程国产新显卡和AI算力本，能成么？

18. 算力王冠易主！ #零距离看懂财经 #2026经济风向标 #财经 #芯片

19. 昨天两家港股GPU公司公布了2025年业绩，很巧，都是10.3亿收入。我浏览了报告，有如下几个印象： 1、壁仞的收入增速快，24年才3亿多，25年就10亿了。说明25年这个供货跟上去了。之前24年收入有点过于低了，当时有市场认为就是供应链还不稳，毕竟当时被制裁，但是现在说明供应链基本上恢复了。 2、壁仞的客户集中度还是比较高，显著高于天数。25年上半年最大客户能占到1/3的比重。天数的客户比较分散，抗风险能力强。 3、壁仞的主要收入来自BR166/BR106，属于高端算例，适用于数据中心训推一体场景。26年要发布BR20X。产品更先进。 4、天数的推理产品增速超过200%，推理产品增长快。后续主打推理产品可能快速放量。 5、壁仞25年研发开支14亿，研发人员689人。天数研发开支大概10亿，研发人员规模约500人左右。两者差不太多。 6、壁仞市值大概750亿港元，天数大约600亿。这个市值相对A股GPU公司还是合理多了。。。

20. 砺算7G100已经出货｜显卡日报12月31日

21. 如何评价砺算科技发布7G106 GPU在Windows ARM上的运行演示？

22. 华为算力概念爆发，相关概念股集体上涨。华为即将发布的AI技术通过软件统一调度异构算力，提升资源利用率，目标降低AI推理成本。产业链核心环节受益，但需警惕估值泡沫与业绩兑现压力。此次突破有望重构算力格局，推动国产AI转向提效率新范式。 http://t.cn/AX2gTfg0

23. #摩尔线程# 今天正式在科创板上市了，一开盘就狂飙，市值直接冲上 2700 亿。为什么这么多人看好它？因为GPU 不是只有打游戏显卡那回事，AI、大模型、自动驾驶、科学计算，全都离不开它。国内大多数玩家只做其中一小块，只有摩尔线程想学英伟达那套：图形、AI、视频编解码、科学计算一把抓，用自研的 MUSA 架构把体系建完整。而且摩尔线程它成立才 5 年，就能把产品做到接近英伟达上一代水平，还量产了五颗芯片，甚至搞出了能训万亿参数大模型的国产智算集群。每一步，都踩中了国产最缺的那条路：高端 GPU、全功能、自主可控。

24. “中国版英伟达”之争升温！沐曦上市首日暴涨700%，市值逼近摩尔线程

25. #国产GPU第一股摩尔线程发行价敲定# 688795摩尔线程IPO发行价正式确定为114.28元/股，发行股份7000万股，预计募集资金总额近80亿元，扣除发行费用后净额75.76亿元，将于11月24日开启网上网下申购，科创板上市进程稳步推进。此次募资将聚焦新一代自主可控AI训推一体芯片、图形芯片、AI SoC芯片研发及补充流动资金，持续加码国产GPU核心技术突破。作为国产GPU领军企业，摩尔线程成立五年已量产五颗芯片、完成四次架构迭代，依托自研MUSA统一系统架构，实现AI计算、图形渲染等多场景覆盖，还是国内极少数支持全计算精度的GPU厂商，产品性能接近国际先进水平。业绩端增长势头强劲，2022-2024年营收年复合增速超208%，2025年上半年营收达7.02亿元；研发投入持续拉满，累计投入超43亿元，研发人员占比77%以上，授权专利达514项，技术壁垒扎实。随着国产GPU替代进程加速，摩尔线程上市后有望进一步赋能AI智算、数字孪生等关键领域，助力自主可控算力体系构建。#摩尔线程11月24日申购##国产芯片赛道再添新动能#

26. 沐曦股份科创板挂牌上市 “1+6+X”战略加速赋能千行百业

27. 一篇文章告诉你：国产 GPU 背后的技术和商业路线异同

28. 国产GPU第一股即将打新：发行价114.28元/股，预计募集资金80亿元

29. 沐曦股份2025年营收同比大增1.2倍，净亏损7.9亿元大幅收窄，GPU销量累计超过5.5万颗 | 财报见闻

30. 最强国产移动显卡？摩尔线程 AIBOOK 测评

31. #阿里发布性能比肩英伟达H20的芯片#阿里平头哥推出的真武810E芯片属于全栈自研的高端AI芯片，不仅打破了国外巨头在高端算力领域的垄断，更成为国内AI发展的重要推力。真武810E是一款训推一体的高性能AI芯片，搭载平头哥自研并行计算架构与ICN片间互联技术，单卡配备96GB HBM2e内存，片间互联带宽高达700GB/s，可灵活组建万卡级集群，性能比肩英伟达H20，超越主流国产GPU及英伟达A800，已实现规模化商用。与普通芯片不同，它兼顾AI训练与推理需求，覆盖多领域应用，且软硬件全自研，彻底摆脱对外技术依赖。国内高端AI算力依赖进口，制约了大模型研发与产业落地，而这款芯片填补了国产高端AI芯片的结构性缺口，提供了高性价比的国产化算力选择，降低了企业用算成本，同时其芯云一体模式，为AI产业提供了芯片+加云加模型的一体化解决方案，加速AI技术在各行业的落地应用。阿里芯片的突破并不意味着我国芯片已能自给自足。国内芯片产业在制造工艺、部分核心零部件等领域仍有短板，真武810E的突破是重要进展，标志着国产AI芯片跻身全球第一梯队，为国内AI发展注入强劲动力。但国产芯片的前行之路仍任重道远，但全产业链自主可控仍需长期攻坚，它是国产芯片崛起的缩影，而非终点。在主流大模型适配性上，真武810E表现突出。它已大规模应用于阿里千问大模型的训推环节，深度适配主流AI框架，提供统一编程接口，开发者无需修改代码即可实现模型迁移，同时兼容多模态模型及自动驾驶等领域的主流模型，适配性与易用性大幅提升，为大模型迭代提供了强劲算力支撑。#秒懂热点就用智搜# 阿里发布性能比肩英伟达h20的芯片

32. #英伟达退场国产GPU接棒#英伟达彻底退出中国了！老黄（黄仁勋）亲口承认，他们在咱这儿的高端GPU市场份额直接从95%跌到0️⃣。为啥这么惨？还不是被老美出口管制给坑了——连特供中国的“阉割版”H20芯片也禁售，还被曝出有安全后门，直接遭网信办约谈。说白了，既想赚咱钱，又不敢给真技术，最后玩脱了🤷♂️。但这对国产GPU可是天大的机会！💥华为昇腾、寒武纪、沐曦这些企业立马支棱起来。华为份额已经冲到28%，沐曦带着14亿订单冲科创板IPO，寒武纪芯片性能直接对标H20。连大模型公司DeepSeek都改用国产芯片训练AI了，国产生态适配快得飞起。当然短板还在：CUDA生态壁垒深、7nm制程落后英伟达的4nm、烧钱研发压力大。但政策已经放话：2027年国产替代率要干到80%！算算账，这可是万亿市场的蛋糕啊🍰。一句话总结：英伟达退场是逼出来的，但国产GPU接棒是真拼出来的。短期阵痛难免，可自主可控的路，咱走定了！🚀 英伟达退场国产gpu接棒

33. 如何评价砺算科技发布7G106 GPU在Windows ARM上的运行演示？

34. 摩尔线程发布新一代GPU架构“花港”：能效提升10倍，支持十万卡以上智算集群

35. 有人认为国产GPU、存算等芯片是过家家小儿科，如何评价？

36. 单卡双芯 48G 显存！打造 20L 紧凑型 AI 算力怪兽：DeepSeek 70B 实测 19 tokens/s

37. 有网友问我沐曦，摩尔和寒武纪的区别。。国内的事情我一般不敢乱讲，怕惹事，我斗胆讲一讲，厂商听了如果有不爽，及时通知我删帖，好商量，别发EMS快递，谢谢。沐曦和寒武纪只做数据中心业务，2B市场，沐曦有一个MXMACA，这个东西类似CUDA，这帮人AMD出来的，有CUDA恐惧症，AMD只所以垃圾，大家都知道的，就是没有一个CUDA，发挥不出硬件的能力。。英伟达显卡上写的代码，可以很方便移植到沐曦的芯片上；寒武纪主流产品是NPU（类似GPU），是一种专用芯片，注重能耗。寒武纪主打一个：“英伟达训练 + 寒武纪推理”。英伟达用的是 CUDA，寒武纪用的是自己的 MagicMind（推理加速引擎）和 Neuware（软件栈）使得在英伟达芯片训练的模型可以跑在寒武纪芯片上做推理。如果你的原始代码是标准的 PyTorch 或 TensorFlow，寒武纪提供了专门的插件和算子库。大部分情况下，你不需要改动底层代码，只需要通过寒武纪的工具链进行模型转换（量化、编译）摩尔呢，主要是英伟达的人出来干的，处处模仿英伟达，敞开当一回地主那种感觉，消费级显卡和数据中心显卡都做，但是消费级显卡貌似黄了，摩尔也有类似沐曦的MXMACA，摩尔叫MUSA。都类似CUDA。摩尔的IPO文件中几个大金主（匿名的），消费极大，大概率都是买万卡集群的，摩尔专门干这个，为超级大客户服务的。当然，我也是AI小白，不如广大网友专业，略懂皮毛，内行可以在评论区讨论下，谢谢。

38. #一条音频告别2025##微博声浪计划# 壁仞科技上市首日暴涨82%，成2026年国产GPU第一股，市值一度破千亿。资本热捧源于国产替代需求与技术实力，但其三年亏超63亿、商业化能力存疑也引发争议。此次上市凸显国产GPU赛道机遇与不确定性，港股科技板块普涨，A股估值或迎回调。谯华的微博音频

39. #英伟达退场国产GPU接棒#黄仁勋坦言英伟达在华高端 AI GPU 份额近乎归零，曾 95% 的垄断空白正被国产力量填补。华为昇腾、沐曦、寒武纪等企业挑大梁，2025 年市占率已冲 40%，订单超 14 亿。这不是替代，是算力产业链的自主突围！

40. 「开源撕开市场裂缝，生态才能浇筑护城河。」DeepSeek的路径与当年Android对抗iOS有结构性相似：先用开源和极致性价比获取开发者迁移的第一步，再通过芯片适配、API定价和工具链形成迁移成本，最终让"用过就回不去"变成系统性锁定。不同的是，这次博弈的筹码不是手机操作系统的市场份额，而是算力主权这张更大的牌桌。当模型、芯片、开发者生态三者开始形成正向飞轮，单点的技术领先就不再是决胜因素，生态的厚度才是终局的壁垒。#DeepSeek V4将于4月下旬发布# deepseek v4将于4月下旬发布

41. “国产GPU第一股”争夺战冲刺：摩尔线程之后，沐曦股份也要来了！

42. 「国产GPU第一股」首秀！新架构下周揭秘，全栈底座不藏了

43. NVIDIA狂飙，国产AI芯片扎堆上市，利用资本力量上演群狼围攻

44. 摩尔线程的全新尝试？国产AI本，MTT AIBOOK到底长什么样？

45. 英伟达：业绩好只是其次，未来还有巨大空间#英伟达 #财报 #AI泡沫 #CUDA #AI

46. GPU利用率不到15%，AI产业最大的浪费正在被这家公司改写｜甲子光年

47. 拆解CANN：当华为决定打开算力的「黑盒」

48. 砺算科技和摩尔线程的自研架构到底谁是真的？

49. 想象很丰满：针对砺算科技那篇文章的评论的回复

50. 摩尔线程上市首日开盘暴涨 468%，一签盈利近 27 万，怎样看待其表现？摩尔线程的发展空间有多大？

51. 关于华为昇腾AI芯片，一个好消息和一个‘坏’消息！看了你就明白，为啥国内一众GPU厂商PPT吹上天，包括最近风头正盛的“国产GPU第一股”摩尔线程也成不了英伟达GPU平替的真相#英伟达获准对华出售H200芯片# ，最终那几个大的AI科技互联网巨头还是各种途径采购英伟达H200……#摩尔线程新一代GPU架构将发布# PS：科大讯飞真心不容易，坚持在用**，值得敬佩

52. 摩尔线程上市后的第一场大会，办给了开发者｜甲子光年

53. #女子情不自禁到处表白确诊桃花癫# 倒计时！DeepSeek V4即将登场，国产算力真的能接住万亿参数大模型吗？4月下旬，国产AI将迎来历史性时刻！DeepSeek V4官宣定档，带着万亿参数、百万token上下文、原生多模态三大王炸，更首次实现芯片→框架→模型→应用全链路国产替代。当全球顶级大模型彻底告别英伟达，跑在纯国产算力栈上，一个被卡脖子多年的产业，终于迎来真正的突围时刻。一、V4炸场：万亿参数+百万上下文，国产AI里程碑这不是普通迭代，是维度级碾压：• 参数规模：约1万亿MoE架构，总参数较V3暴涨50%，推理仅激活370亿• 上下文能力：100万token，一次性读完整套《三体》，彻底告别“失忆”• 性能跃迁：推理速度提升35倍、能耗降低40%、成本仅为GPT-4的1/70• 多模态：原生支持文本/图像/音频/视频，能力全面对标GPT-5真正震撼的不是参数，而是100%国产算力：全程基于华为昇腾950PR训练+推理，彻底弃用英伟达！底层从CUDA全面迁移至华为CANN框架，算力利用率高达85%。这是全球顶级大模型，第一次主动、完全脱离海外生态。二、算力心脏：国产芯片集体爆发，性能反超海外昇腾950PR：万亿模型专属“中国芯”• 单卡FP4算力1.56P，是英伟达H20的2.87倍• 自研HBM显存128GB、带宽1.6TB/s• 原生支持FP4精度，显存占用降低75%• 功耗600W，性能/能效全面领先国产算力军团全员就位• 海光信息：DCU深度适配全系列模型，算力对标A100• 寒武纪：思元590完成万亿模型推理优化，集群稳定运行• 摩尔线程：全功能GPU支持FP8，夸娥集群大规模部署• 国产芯片已从“能用”→“好用”→“首选”三、全链突围：从传输到散热，国产配套全面承接万亿参数大模型，考验的是整个产业链承载力：1. 高速传输：光模块+连接器，打通“数据大动脉”• 中际旭创/新易盛：800G/1.6T光模块批量交付，带宽需求提升4倍• 华丰科技：224G高速连接器唯一国产量产，昇腾核心供应商• 深南电路/兴森科技：高阶PCB/FC-BGA载板，支撑超算集群2. 液冷散热：高功耗“必选项”，国产独门秘籍昇腾950PR功耗达600W，风冷彻底失效• 高澜股份/英维克：浸没式液冷，能耗降30%+，PUE≤1.1• 中科曙光/浪潮信息：AI服务器+液冷集群，支撑万卡级部署3. 服务器集群：规模化算力底座• 浪潮/紫光/超聚变：昇腾整机服务器数十万片订单锁定• 单机柜算力超10PFlops，支撑万亿模型训练推理四、终极拷问：国产算力真能接住吗？答案：完全能，而且更优！• 性能：昇腾950PR单卡2.87倍于H20，集群线性扩展• 成本：硬件降40%、推理降60%、能耗降40%• 生态：CANN兼容95%+CUDA代码，迁移从“月”缩至“小时”• 产能：昇腾950PR3月量产，大厂已预订数十万片五、历史拐点：从“跟跑”到“领跑”，国产AI换道超车DeepSeek V4不是一个模型的胜利，是中国AI全产业链的胜利：• 芯片自主：摆脱海外垄断，供应链100%安全• 框架自主：CANN替代CUDA，软件生态闭环• 模型自主：万亿参数开源，全球开发者共建• 应用自主：金山办公、拓尔思等全面接入，千行百业落地当万亿参数大模型跑在纯国产算力上，卡脖子已成历史。DeepSeek V4的倒计时，不仅是产品发布，更是国产AI全面崛起的宣言。结语AI算力的“中国时刻”已经到来！从芯片、框架、服务器，到光模块、液冷、应用，全链条国产替代正在加速兑现。DeepSeek V4只是起点，万亿参数、百万上下文、纯国产算力——一个属于中国AI的黄金时代，才刚刚开始！⚠️ 以上内容仅为行业分析，不构成投资建议。股市有风险，入市需谨慎。

54. 华为AI强势崛起，芯片格局的反转！2025年，华为昇腾出货 81.2万颗 AI芯片，占中国整体市场 20% ，国产厂商第一、全市场第二。而英伟达份额暴跌 40% ，国产芯片整体份额升至 41% 。昇腾950 PR推理性能达英伟达H20的近3倍，910 C采用7nm工艺，FP16算力 800 TFLOPS 。deepseek深度求索新一代旗舰模型V4从CUDA迁移到华为CANN框架，阿里、字节等大厂下单数十万颗升腾芯片。构建MindSpore框架到CANN计算架构闭环，2025年全面开源，开发者达数百万。（信息综合自网络）

55. 华为 MWC2026 首秀超节点算力阵列 Atlas950，将带来哪些影响？

56. #AI# 国产算力芯片再传好消息！近日，华为发布了全新的 Atlas 350，搭载昇腾 950PR 芯片，定位为大模型推理旗舰卡，主打 Prefill 阶段与推荐业务场景，与英伟达 H100比有什么优劣势？H100 作为 Hopper 架构旗舰，是全球 AI 训练与推理的标杆产品，两者在定位、架构与生态上存在显著差异，以下从核心参数、优劣势与适用场景进行一下分析，大家可以有更深入的了解：华为 Atlas 350 优势●低精度推理性能突出：FP4 算力专为大模型 Prefill 阶段设计，在该场景下性能可达 H100 的 1.8 倍，多模态生成速度提升 60%●内存访问优化：内存访问颗粒度从 512 字节优化至 128 字节，小算子访存效率提升 4 倍，特别适配推荐系统等高并发场景●国产自主可控：无出口限制，适配国内 AI 生态（盘古大模型、MindSpore 框架），供应链安全有保障●超节点扩展能力：2TB/s 互联带宽支持最大 192 颗芯片全互连，满足 MoE 模型专家并行需求●价格优势：成本约为 H100 的 60%-70%，适合大规模部署英伟达 H100 优势●生态垄断地位：CUDA 生态 + TensorRT 优化，适配全球 90%+AI 框架与应用，开发工具链成熟●全场景覆盖：从千亿参数模型训练到边缘推理，产品线完整，无需更换硬件平台●通用计算能力：FP8/FP16/FP32 全精度性能均衡，尤其在训练场景下领先 Atlas 350 约 40%●软件工具链：调试、优化工具丰富，支持多实例 GPU（MIG）等高级特性，开发效率高●全球兼容性：适配国际主流云服务平台与企业级软件，无迁移成本各自短板华为 Atlas 350：生态成熟度不足，适配非国产框架需额外开发；训练能力弱于 H100，不适合大规模模型训练；功耗效率在通用场景下低于 H100英伟达 H100：受美国出口管制，国内企业采购受限；价格昂贵（约 25 万元 / 卡）；FP4 精度支持不足，在 Prefill 等特定推理场景性能不如 Atlas 350适用场景：优先选择 Atlas 350 的场景●国内大模型推理（特别是 Prefill 阶段），如文心一言、通义千问等国产模型部署●互联网推荐业务（如电商、短视频推荐系统），小算子密集型计算需求高●追求国产可控与供应链安全，避免外部制裁风险的企业●超大规模集群部署，需要高互联带宽与内存容量的场景优先选择 H100 的场景●全球部署的 AI 应用，需要兼容国际生态与框架●大规模模型训练（如 GPT-4 级千亿参数模型），对 FP8/FP16 算力要求高科研机构与高校，需要丰富的开发工具与全球技术支持●边缘计算与嵌入式场景，需要 MIG 等灵活部署特性

57. #运营商##AI# 通信国产队真金白银出手，全力支持华为算力生态！近日，中国移动2026-2027年人工智能超节点设备集中采购项目完成开标，五家企业成功入围中标名单：河南昆仑技术、长江计算、华鲲振宇、宝德计算机和华启智慧。采购规模为6208张AI加速卡，折合776套计算节点设备，总金额约20.6亿元。值得关注的是，此次采购明确指定采用华为CANN生态方案，这是三大运营商在集团层面首次启动AI超节点设备集采，标志着运营商算力建设正式从"通用服务器堆叠"向"高性能超节点架构"战略转型，国产AI算力生态在大规模基础设施建设中实现重大突破。这是中国移动AI算力升级的里程碑事件，首次在集团层面整体部署AI超节点设备，明确选择国产华为CANN生态，对整个国产AI算力产业链具有强信号意义。该集采落地将加快移动云AI化转型，并推动国产AI生态在运营商市场的规模化渗透。

58. 壁仞科技通过港交所聆讯港股GPU第一股即将诞生

59. 省流总结：核心就是在“秀肌肉”：理想全新L9用的自研芯片“马赫100”很厉害，而且是跟英伟达的顶流芯片Thor U正面比。他主要说了这么几点：算力不只拼“总数”：L9用双芯片，总算力2560 TOPS，但他更强调“单颗有效算力”。提出新概念“有效算力”：意思是跑VLA大模型时实际能用的性能。他称单颗马赫100的有效算力是Thor U的3倍，所以L9双芯片能达到Thor U的5-6倍。解释优势原因：说传统GPU架构利用率低，而自家的“数据流架构”利用率高、功耗低，所以反应更快、帧率更高，关键时刻更“管用”。背后战略：他提到2022年就判断行业会走向“自研算法+自研算力”的软硬一体，马赫100是第一步。

60. 看一下国产笔记本摩尔线程 AI Book （http://t.cn/AXfhXi55）的笔吧评测 🟢处理器：12 核 A78 Arm 核心 + 摩尔线程 M1000 核显 🟢CPU geekbench 单核 1066，多核 6448 🟢GPU 理论性能远远落后于 AMD 旗舰核显 890M，浮点性能领先华为笔记本的马良 916 🟢外观很像 MacBook Pro [doge]

61. 拆解报告：MOORE THREAD摩尔线程MTT S80 独立显卡

62. 今日关注1.GPU供应短缺，德国经销商全面停售RTX 5090等高端显卡2.龙旗科技冲刺港股上市以“AI+硬件”战略引领全球ODM产业变革3.资本赋能算力集群突围：国产GPU“四小龙”共启中国AI“芯”征程4.内存短缺失控！机构：2026年Q1 DRAM合约价或飙升50%5.三星电子预计明年将HBM月产能扩大50%，剑指英伟达HBM4订单6.英伟达、AMD与博通正面交锋！2026年AI芯片之战格局初现7.智腾科技启动A股IPO，曾支持长征系列运载火箭发射任务网页链接

63. 国产6nm自研GPU官宣！性能到底有多强？

64. 国产GPU真能打？LX 7G106实测《黑神话》70帧+龙虾模型本地跑通

65. 摩尔、壁仞、沐曦国产GPU 到底差在哪里？

66. 20年磨一剑直劈英伟达脑门！从落后英伟达八年，到国产GPU逆袭

67. AI芯片设计

68. 国产GPU放大招！

69. 国产GPU破局智驾仿真，MTT S5000实测性能比肩国际

70. 国产崛起！摩尔线程发布新一代GPU架构、自研SoC，追赶NVIDIA有望

71. 脱离CUDA，性能反超

72. DeepSeek V4旗舰模型完成与华为昇腾950PR芯片、CANN框架的全栈适配

73. 华为CANN

74. 中国移动20亿大单落地

75. 摩尔线程开源，国产GPU能否打破NVIDIA在机器人仿真领域的垄断？

76. 聊一聊刚刚曝光参数的摩尔线程S5000

77. 《摩尔线程和英伟达的距离？》

78. 摩尔线程 MUSA 架构相对 CUDA 的优势

79. 国产AI算力破局者！寒武纪NeuWare全面对标英伟达CUDA

80. 国产 AI 芯片 “内卷” 加剧！寒武纪、华为争霸，谁能笑到最后？

81. 寒武纪（688256）深度分析

82. 国产GPU的“叛逆者”

83. 主流AI芯片的软件生态与迁移成本差异对比

84. 英伟达退场，国产GPU接棒

85. 国产GPU双雄掰头

86. 沐曦股份与摩尔线程对比分析

87. 2026，国产AI芯片，跨越天堑

88. 智谱 GLM-5.1 Day-0适配海光/摩尔线程

89. 大模型和AI芯片联合突围的中国叙事

90. MiniMax M2.7开源

91. 国产大模型自我进化

92. 国产AI芯片厂商扎堆上市，消费级GPU跟上步伐了吗？

93. 中国国产GPU现状汇总（2026年2月最新）

94. 国产6nm GPU砺算7G100交付了，号称对标RTX 4060

95. 国产GPU与国际巨头的差距在哪儿？

96. 谈谈自己对目前国产GPU的看法

97. 2026国产GPU替代全景

98. 国产GPU突然崛起！真较量开始，追平英伟达真的只是时间问题了吗

99. 国产GPU替代英伟达！太空算力时代来了？

100. 中国AI企业50强揭晓丨“国产GPU四小龙”全部上榜

101. 国产GPU四小龙硬核对决

102. 主流国产显卡深度解析

103. 国产游戏显卡开始出货，性能逼近RTX 4060

104. GPU利用率100%就是满血？别被骗了！大模型推理真正的“效率标尺”是MFU

105. Day-0支持｜摩尔线程完成智谱GLM-5.1极速适配

106. 摩尔线程完成智谱GLM-5.1极速适配

107. 国产GPU横评实测

108. 万卡集群实战赛，摩尔线程坐上牌桌

109. DeepSeek V4全面转向华为昇腾910B

110. 智谱GLM5跑在华为昇腾上实力如何

111. 华为昇腾系列AI芯片

112. 从"难用"到"超越"--国产芯片大模型推理优化系列-Qwen3-32B

113. DeepSeek V4万亿参数模型告别NVIDIA，华为昇腾凭什么做到？

114. 在昇腾 910B2 上部署 Qwen3.5-35B-A3B

115. 【数据侦探·异动追踪】云天励飞(688343.SH)

116. 云天励飞发布未来三年芯片战略

117. 又一家国产GPU厂商要超越NVIDIA

118. 又一家国产GPU厂商要超越NVIDIA！2028年GPU芯片对标Rubin

119. GPU新秀-砺算科技，咋样？

120. 大模型量化领域梳理（一）：离群点的发现与混合精度

121. 国产主流GPU厂商产品及市场份额对比

122. 国产GPU选型指南——昇腾、寒武纪、天数、燧原怎么选？

123. 算力狂飙 40%！华为昇腾 910B 重磅发布，千亿大模型训练迎来国产芯新选择

124. 官方说235B要A100起步，我用4张魔改4090硬跑起来了

125. 摩尔线程：国产GPU替代的全功能路线

126. 信创算力及应用分析：国产GPU正在进行一场激烈的战争

127. 国产GPU“核弹”参数曝光：1000 TFLOPS算力，性能直逼Blackwell？

128. 壁仞科技任重道远的2026（基于公开招股书及行业数据）

129. 国产AI芯片全面替代英伟达H20，推理场景已成熟，训练领域加速追赶

130. 国产AI算力五虎：谁能真正对标英伟达？

131. 单卡 Prefill 破 4000，Decode 超千！硅基流动联合摩尔线程实现国产 GPU 推理性能飞跃

132. 华为CANN（昇腾异构计算架构）完全指南

133. 退场国产Gpu接棒

134. 黄仁勋称NVIDIA退出中国市场！九大国产GPU替代华为领头

135. 50款消费级显卡FP16算力与显存全面对比

136. 向替代英伟达护城河CUDA发起冲击！寒武纪亮出软件全家桶

137. AI 芯片格局重塑：NVIDIA Vera Rubin 与国产昇腾的 2026 对决

138. 对标H100！国产GPU“核弹”参数曝光：1000TFLOPS算力，性能直逼Blackwell？

139. GPU行业：全功能GPU赋能AI 国产GPU替代受热捧

140. 大模型推理精度与显存估算指南

141. 2026年最适合多模态训练的GPU型号推荐

142. 亮剑英伟达寒武纪引领中国AI软件新生态

143. 中国AI芯片自给率升至80%，如何支撑工业大模型落地？

144. 12GB显存！国产自研6nm GPU正式发售对标4060适配100+热门游戏

145. 华为昇腾系列AI芯片详细参数对比（2025-2028）

146. 华为昇腾AI芯片详细参数对比（2025-2028）

147. Day-0支持｜摩尔线程完成智谱GLM-5.1极速适配，高效支撑长程任务与代码生成

148. 摩尔线程宣布完成智谱GLM-5.1极速适配

149. 壁仞科技招股背后：五年磨一剑，国产GPU的突围与远征

150. 国产游戏显卡的过去与现在

151. 国产GPU新势力：沐曦的GPU和砺算科技GPU

152. 2026国产GPU采购实录：大厂们的真实选择

153. 沐曦国产GPU第二谁才是真正的中国版英伟达？

154. 景嘉微（300474）研报：国产GPU龙头引领自主算力生态革新

155. 国产GPU卡品牌众多，如何挑选

156. 壮志未酬的壁仞 | 产品全景图

157. 首款全国产通用GPU曦云C600发布

158. 租用华为昇腾910B？这5个坑要提前避开！

159. 2025国产GPU公司大盘点:沐曦股份

160. 【民生计算机】寒武纪打造国产“CUDA”：引领国产AI芯片软件新生态

161. AI算力突围！5家国产GPU龙头硬核清单，打破海外垄断不踩坑。

162. 中国GPU赛道杀出黑马，进口依赖率超八成，国产替代战进入关键期

163. 沐曦股份曦云 C 系列 GPU Day 0 适配 ERNIE‑Image 极致轻量算力支撑顶尖文生图体验

164. 全网首测！国产GPU硬核对决：砺算LX MAX VS 某国产GPU，基于CIMPro孪大师平台的实测数据全公开

165. 国产GPU终于能打游戏了，却没人敢说它真行，全栈自研这条路难走

166. 中国“英伟达”诞生!拥有100%全自研技术，国产替代即将崛起!

167. 游戏加速器之硬件加速：国产 GPU（以 Lisuan 7G106 为例）如何重塑中国游戏体验与产业机会

168. 摩尔线程开源TileLang-MUSA，释放GPU性能

169. MooreThreads摩尔线程MTT S80显卡开箱

国产GPU能跑ResNet50却带不动自研大模型？性能虚高背后是生态适配的硬伤

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