在2026年的全球人工智能（AI）版图重构中，中国正经历一场深刻的计算基础设施转型。受地缘政治摩擦、供应链安全需求以及技术主权战略的驱动，构建自主可控的AI计算全栈——涵盖芯片、互联、基础软件及应用框架——已从政策导向转变为产业界的生存必选项。本报告旨在详尽梳理当前使用国产芯片平台训练的大模型现状，深度评估其整体性能表现，并前瞻性地分析这一技术路径对未来全球AI格局的深远影响。

调研显示，国产AI芯片生态已从早期的“单点兼容”迈向“集群化生产”阶段。尽管NVIDIA的A100/H100/H800系列GPU仍是全球训练超大规模前沿模型（如DeepSeek-V3）的首选，但中国本土平台——以**华为昇腾（Ascend）**为核心，海光（Hygon）DCU、摩尔线程（Moore Threads）、**寒武纪（Cambricon）**等为两翼——已成功支撑起从数十亿到千亿参数级模型的全流程训练任务。

标志性事件包括2025年初智谱AI联合华为发布的GLM-Image，这是首个完全基于国产算力底座（昇腾910B+MindSpore）完成从预训练到微调全流程的SOTA（State of the Art）多模态模型，证明了国产全栈技术的可行性。与此同时，百度文心一言（Ernie Bot）与昇腾生态的深度绑定，以及摩尔线程夸娥集群对70亿参数模型的成功训练，进一步验证了国产算力在不同规模场景下的适应力。

然而，挑战依然严峻。性能评估表明，国产旗舰芯片（如昇腾910B）在单卡FP16算力上已逼近NVIDIA A100，但在大规模集群的**模型算力利用率（MFU）**上仍存在约20%的差距，主要受限于互联带宽、算子库丰富度及软件栈（如CANN、MindSpore）的成熟度。DeepSeek在早期尝试中使用国产芯片训练受阻而转向NVIDIA H800的案例，揭示了国产平台在应对极大规模（6000亿+参数）模型训练时的稳定性短板。

展望未来，中国AI算力市场将呈现“双轨并行”态势：一方面通过算法创新（如MoE架构、低精度训练）弥补硬件短板；另一方面，随着国产芯片产能释放及软件生态成熟，预计到2027年将形成独立于CUDA之外的完整“中国技术栈”，并可能通过“一带一路”向全球南方国家输出高性价比的AI基础设施，重塑全球数字经济的竞争规则。

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1. 战略背景与产业格局

要理解国产大模型训练平台的现状，必须首先剖析驱动这一转型的宏观背景与技术逻辑。长期以来，全球AI开发高度依赖NVIDIA构建的软硬件生态——即以CUDA为护城河，以高带宽GPU为引擎的计算体系。然而，随着美国对华半导体出口管制的层层加码，这一依赖关系已不可持续，迫使中国科技产业在短时间内完成从“应用层创新”向“底层基础设施重构”的急剧转身。

1.1 “算力脱钩”与自主生态的重构

过去三年，针对高端GPU（如A100/H100）的出口限制，实质上切断了中国获取全球最先进AI训练算力的直接渠道。这一外部压力不仅未能扼杀中国AI产业，反而成为了国产芯片厂商的强力催化剂。由于无法获得最新的CUDA兼容硬件，中国头部互联网厂商（百度、阿里、腾讯、字节跳动）与AI独角兽（智谱、MiniMax、DeepSeek）被迫与国产芯片厂商结成紧密的“军工复合体”式的合作关系。

这种合作模式改变了以往国产芯片“可用不可用”的尴尬局面。以前，国产芯片因软件生态贫瘠（缺乏算子库、PyTorch适配差）而被开发者束之高阁；如今，在“无卡可用”的生存压力下，算法团队开始深度介入芯片的驱动层优化，甚至根据国产硬件的特性（如特定的内存带宽比、互联拓扑）反向定制模型架构。这种**“软硬协同设计”（Co-design）**正在成为中国AI产业的新常态。

1.2 2026年的国产芯片阵营图谱

当前的国产AI训练芯片市场并非铁板一块，而是形成了梯次分明、技术路线各异的竞争格局。

• 第一梯队（领军者）：华为昇腾（Huawei Ascend）华为依托其在通信领域的深厚积累，构建了目前最完整的国产AI全栈。其核心硬件Ascend 910B被广泛认为是NVIDIA A100的最有力替代者。华为不仅提供芯片，还通过**CANN（异构计算架构）和MindSpore（昇思）**框架，试图构建一个平行于CUDA+PyTorch的独立生态。其优势在于强大的集群互联能力（HCCS）和全栈优化能力，劣势在于开发门槛较高，迁移成本大。

• 第二梯队（兼容派）：海光信息（Hygon）海光的策略是“类CUDA”兼容。其**DCU（深度计算单元）**基于GPGPU架构（源自AMD授权技术），利用DCU Toolkit（DTK）软件栈，能够以较低成本兼容ROCm生态。这使得开发者可以相对容易地迁移现有的CUDA代码。海光DCU在科学计算和推理领域已有广泛应用，并正逐步向训练场景渗透，特别是在DeepSeek等开源模型的适配上表现迅速。

• 第三梯队（新兴势力）：摩尔线程、寒武纪、天数智芯

• 摩尔线程（Moore Threads）： 推出了MTT S4000及**夸娥（KUAE）**智算中心全栈解决方案，主打“MUSA”架构，强调图形渲染与AI计算的融合，已在70亿参数模型训练上取得突破。

• 寒武纪（Cambricon）： 作为早期的AI芯片独角兽，其**思元（MLU）**系列（如MLU370、MLU290）采用自主指令集，在特定算子加速上具有能效优势，通过OAM模组设计支持高密度计算。

• 天数智芯（Iluvatar CoreX）： 其天垓100芯片是国内较早支持通用GPU架构的产品之一，已支撑智源研究院完成7B模型的全量训练。

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2. 核心大模型训练案例分析

判断一个芯片平台是否成熟，唯一的标准是其能否支撑大规模模型的全流程训练（从预训练Pre-training到微调Fine-tuning），且在长达数周甚至数月的训练周期中保持系统稳定。以下是当前最具代表性的国产算力训练案例。

2.1 智谱AI GLM-Image：国产全栈的里程碑

2025年1月，智谱AI联合华为开源了新一代图像生成模型GLM-Image。这一事件在产业界具有里程碑意义，因为它不仅仅是一次模型发布，更是一次国产算力底座的“全真演练”。

• 硬件底座： 模型训练完全基于昇腾Atlas 800T A2服务器集群。这表明昇腾910B系列芯片已经具备了处理大规模、高并发浮点运算的能力。

• 软件框架： 训练并非使用业界通用的PyTorch，而是基于华为自研的昇思MindSpore AI框架。GLM-Image采用了创新的“自回归+扩散解码器”混合架构，这对框架的灵活性和算子支持提出了极高要求。MindSpore能够支撑如此复杂的SOTA模型训练，标志着其已突破了单纯的“可用”阶段，进入了“好用”阶段。

• 性能表现： 官方数据显示，GLM-Image在开源不到24小时内即冲上Hugging Face全球榜单第一。这证明了基于国产芯片训练的模型在最终性能上并未打折，国产硬件足以孵化出世界级水平的AI模型。

• 意义： 这是首个全程在国产芯片上完成训练的SOTA多模态模型，打破了“国产芯片只能做推理或微调”的刻板印象，验证了在完全脱离NVIDIA生态的情况下，中国企业依然具备从零构建前沿模型的能力。

2.2 百度文心一言（Ernie Bot）：生态协同的典范

作为中国最早布局大模型的互联网巨头，百度与华为的合作展示了“软件巨头+硬件巨头”的生态协同模式。

• 深度适配： 百度文心大模型（Ernie 4.0）的训练底座深度集成了华为昇腾AI算力。与智谱使用MindSpore不同，百度主要依赖其自研的**飞桨（PaddlePaddle）**深度学习框架。

• 异构计算： 飞桨平台针对昇腾硬件进行了底层适配，通过算子融合、显存优化等技术，使得文心模型能够在昇腾集群上高效运行。百度CEO李彦宏曾表示，文心4.0在推理和训练效率上已大幅提升，这背后离不开国产硬件的算力支撑。

• 应用落地： 双方的合作不仅限于模型训练，还延伸到了应用层。例如在智慧交通、金融等领域，基于昇腾算力的文心大模型一体机已开始规模化部署，形成了“训练-推理-应用”的完整闭环。

2.3 DeepSeek（深度求索）：混合架构下的务实选择

DeepSeek在2024-2025年的崛起，为观察国产算力的局限性提供了一个冷静的视角。DeepSeek-V3以其惊人的低成本（约557万美元训练成本）和高性能震撼了全球AI界，但其训练过程揭示了国产芯片在极大规模场景下的挑战。

• 训练端的选择： DeepSeek-V3（671B参数）的预训练是在NVIDIA H800集群上完成的。据知情人士透露，DeepSeek曾尝试使用华为昇腾芯片进行R2模型的训练，但遭遇了“持续的技术问题”，导致模型发布推迟。这些问题可能涉及大规模集群的互联稳定性、特定算子的精度溢出或通信死锁。

• 推理端的适配： 尽管训练依赖NVIDIA，但DeepSeek在推理端对国产芯片展现了极高的兼容性。DeepSeek与**海光（Hygon）**合作，实现了DeepSeek新模型发布“当日无缝适配”，并基于海光DCU实现了算力“零等待”部署。这反映出一种务实的“混合架构”策略：利用NVIDIA的高稳定性进行攻坚训练，利用国产芯片的高性价比进行大规模推理。

• 算法换算力： DeepSeek的核心突破在于算法创新（如MoE架构、MLA多头潜在注意力机制）。这些创新大幅降低了对显存带宽和计算量的需求，某种程度上是在“迁就”受限的硬件环境。这种通过极致算法优化来弥补硬件短板的路径，可能成为未来中国AI产业的主流模式。

2.4 摩尔线程与羽人科技：中等规模模型的突围

对于千亿参数以下的模型，国产GPU表现出了更成熟的支撑能力。

• 全栈落地： 摩尔线程与羽人科技合作，利用**夸娥（KUAE）**千卡智算集群，成功完成了70亿参数（YuRen-7b）语言模型的全量训练。

• 稳定性验证： 测试显示，夸娥集群在训练过程中表现出良好的兼容性和稳定性，且支持从CUDA代码的低成本迁移。这意味着对于大多数垂直行业模型（通常在7B-100B参数区间），国产GPU已经具备了完全替代NVIDIA方案的能力。

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3. 整体表现与性能评估

基于多方调研数据与技术文档，我们对当前国产AI训练平台的整体表现进行多维度评估。

3.1 算力性能：逼近旗舰，但效率打折

在单芯片理论性能上，国产头部产品已不落下风。

• 昇腾910B vs NVIDIA A100： 华为高管及多项测试表明，昇腾910B在FP16半精度浮点运算能力上与NVIDIA A100基本持平。在某些特定算子和场景下，910B的性能甚至能超出A100约20%。

• 昇腾910C的预期： 即将推出的昇腾910C预计将对标NVIDIA H100，进一步缩小制程和架构上的代差。

然而，模型算力利用率（MFU）——即实际用于模型训练的有效算力占比——是更关键的指标。

• 集群效率折损： 报告显示，在进行大语言模型训练时，昇腾910B集群的整体效率约为NVIDIA A100集群的80%。这20%的折损主要来自于：

1. 互联带宽瓶颈： 虽然华为HCCS技术提供了类似于NVLink的高速互联，但在扩展到千卡、万卡规模时，跨节点通信的延迟和带宽衰减仍高于NVIDIA的InfiniBand/NVLink Switch架构。

2. 软件栈开销： 算子调度的优化程度、内存管理的精细度以及编译器的效率，国产软件栈（CANN）相较于经过十几年打磨的CUDA仍有差距。

3.2 软件生态：从“不可用”到“高门槛”

软件生态是国产芯片面临的最大护城河挑战，但已取得实质性突破。

• MindSpore（昇思）的崛起与痛点：MindSpore通过静态图编译技术，在理论上能提供比PyTorch更高的执行效率。然而，其开发灵活性不如PyTorch。调研发现，MindSpore在处理**动态Shape（Dynamic Shape）**时存在明显痛点，即当输入数据（如文本序列）长度变化时，往往需要重新编译图，导致性能大幅下降。虽然MindSpore不断迭代解决此问题，但这仍是开发者迁移模型时的主要障碍之一。

• PyTorch适配器（Torch_NPU）：为了降低门槛，华为提供了torch_npu插件，允许开发者使用PyTorch语法调用昇腾算力。这大大降低了迁移成本，但同时也带来了版本滞后的问题。例如，vLLM等前沿推理库的最新版本往往优先支持CUDA，而torch_npu的适配可能滞后数周甚至数月，导致开发者无法第一时间使用最新的社区工具。

• ROCm与MUSA的兼容路：海光和摩尔线程选择了兼容路线。海光的DTK和ROCm生态使得其能够直接运行大量现有的开源模型，这在推理侧优势明显，但在训练侧，由于ROCm生态本身的碎片化和不如CUDA稳定，大规模训练仍需深度调优。

3.3 稳定性与可靠性：万卡集群的挑战

对于大模型训练而言，**平均无故障时间（MTBF）**是核心指标。训练一个万亿参数模型可能需要数月时间，如果集群中哪怕一张卡出现故障，都可能导致训练中断。

• 故障恢复： 国产集群在硬件稳定性（散热、显存纠错）和故障自动恢复机制（Checkpointing重启速度）上，相较于NVIDIA的成熟方案仍有差距。DeepSeek在训练R2时遇到的“持续技术问题”极有可能源于大规模集群下的硬件故障率较高或网络拥塞导致的训练发散。

• 运维难度： 运维一个由数千张国产芯片组成的集群，需要比运维NVIDIA集群更庞大的专业团队，去解决频繁出现的软硬件兼容性bug。

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4. 未来影响与趋势展望

国产AI训练平台的崛起不仅仅是技术替代，更将深刻改变全球AI产业的经济逻辑和地缘政治格局。

4.1 技术格局：从“单极”走向“双栈”

全球AI计算架构将不可避免地分裂为两大阵营：

• CUDA生态（以美国为中心）： 继续追求极致的单卡性能和万卡互联规模，依靠H100/Blackwell等最先进硬件，以此支撑暴力美学式的Scaling Law（缩放定律）。

• 国产自主生态（以中国为中心）： 以华为Ascend+MindSpore和海光+ROCm为主导。由于无法获得最顶级的制程工艺（受限于DUV光刻机），中国生态将更加注重**“软硬协同”和“算法效率”**。

• 影响： 未来中国的AI模型架构可能会发生演变，专门针对国产硬件的特性（如大内存、相对较低的带宽）进行优化。这可能导致中外AI模型在底层架构上的分道扬镳。例如，中国可能会更激进地采用MoE（混合专家）架构或低精度（FP8/INT8）训练，以减少对算力和带宽的依赖。

4.2 经济影响：算力成本的结构性分化

• 租赁价格倒挂： 随着国产芯片产能的提升（尽管面临良率挑战），国内算力租赁市场将出现分化。NVIDIA芯片的算力将因稀缺而维持高价（黑市A100/H100价格高企），而国产算力将通过政府补贴和规模化部署，提供极具竞争力的价格。

• 应用普及： 低成本的国产算力将加速AI在传统行业的落地。对于不需要极致智商的垂直行业模型（如工业质检、智能客服），国产芯片的高性价比将成为绝对优势，推动中国在“AI+实体经济”应用层面的爆发。

4.3 地缘政治：向“全球南方”输出中国方案

中国正在构建一个不依赖美国技术的AI基础设施出口能力。

• 数字丝绸之路： 面对同样受制于高昂算力成本或政治风险的发展中国家（中东、东南亚、非洲），中国可以提供包含“算力硬件+操作系统+大模型框架”的打包解决方案。

• 标准之争： 通过开源模型（如Qwen、DeepSeek）和开放硬件接口，中国试图在新兴市场确立自己的AI技术标准，削弱CUDA生态的全球垄断地位。

4.4 创新模式：算法创新的被迫加速

美国的技术封锁实际上倒逼了中国AI产业从“拼资源”转向“拼智力”。

• DeepSeek效应： DeepSeek-V3的成功证明了，通过算法创新可以将训练成本降低一个数量级。这种“穷人的原子弹”式的创新逻辑，将成为中国AI社区的主流。未来，中国可能会在高效推理、模型蒸馏、端侧AI等领域引领全球，因为这些领域最能发挥算法优化对硬件劣势的补偿作用。

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5. 结论

截至2026年初，中国国产大模型训练平台已完成从“可用性验证”到“生产级部署”的关键跨越。以智谱GLM-Image的全栈国产化训练为标志，中国已具备在完全切断美国高端芯片供应下，独立研发和训练世界级AI模型的能力。

尽管在超大规模集群稳定性、软件栈易用性以及绝对算力效率上，国产平台与NVIDIA A100/H100生态仍存在约20%至一一代的技术差距，但这一差距正在通过快速的软件迭代和架构创新被逐步填补。

未来，国产算力平台不仅将不仅是中国AI产业的“备胎”，更将成长为全球AI版图中不可忽视的“第二极”。它将通过极致的性价比和独特的算法-硬件协同路线，支撑起中国数字经济的智能化转型，并可能向全球输出一种不同于硅谷的AI发展范式。对于全球投资者和政策制定者而言，忽视中国自主算力生态的韧性与潜力，将是对未来科技格局的最大误判。

附录：数据图表

表1：主流国产AI训练芯片与NVIDIA产品对标分析

(注：性能对标基于公开的FP16/FP32理论算力及部分实测报告，实际训练效率受集群环境影响较大)

表2：国产全栈训练与混合架构对比