晨观时报最新消息，AI 大模型调用量持续走高，算力供需矛盾已经成为横亘在国内人工智能产业面前最现实的考题。最新行业统计数据显示，国内 AI 大模型周调用量已经突破 28 万亿
近期国产 GPU 代表企业摩尔线程发布 2026 半年报，上半年营收达到 17.36 亿元，同比增长 147.42%，营收规模已经超过 2025 全年水平，亏损大幅收窄，研发投入维持高位，累计多年研发投入接近 59 亿元，释放出强烈的商业化信号。
这份成绩单，不只是一家企业的经营成绩单，更是整个国产算力芯片赛道走向成熟的缩影。过去很长一段时间，国产 GPU 更多停留在样品、测试、试点部署层面，市场普遍质疑产品性能、生态完善度，担忧只能做边缘业务，无法承接大模型训练、智算中心的核心业务。而从 2026 年的产业变化来看，这种局面正在被快速打破。
从产品落地场景来看，国产智算集群已经在北京、无锡、杭州等多个城市完成规模化部署落地，顺利承接互联网企业、运营商、政务智算项目，完成 “国芯训国模” 的真实业务验证，同时通过安全可靠测评，进入政企采购的合格供应商名单。硬件性能追赶的同时，软件生态是国产芯片绕不开的硬仗。GPU 硬件只是载体，软件栈、开发工具、开发者生态，决定芯片能不能被广大企业真正用起来。摩尔线程 MUSA 软件栈开发者数量突破 80 万，大量国内大模型、AI 应用完成适配迁移，开发者生态的规模效应正在慢慢显现。
回看国内算力产业发展路径，我们可以清晰看到一条完整演进路线：最开始，国内 AI 产业几乎完全依赖海外算力硬件，大模型训练、推理算力高度对外依赖；随后一批国产芯片企业成立，集中力量攻克硬件架构，完成芯片流片；再到小范围试点，在部分非核心业务做验证；时至今日，正式进入规模化商业交付，承接真实商业订单，实现营收高速增长，亏损持续收窄。但我们也要客观认清现实，拐点不等于全面超越，差距依旧客观存在。高端超大规模训练场景，海外芯片依旧保有综合优势，软件生态的完善度，开发者工具链的成熟度，依旧还有很长的追赶周期。
大模型行业今年集体上调 API 接口价格，背后本质就是算力成本的刚性上涨。海量词元调用带来巨大算力消耗，算力采购成本居高不下，成为所有大模型厂商共同的压力。如果算力供给高度单一，整个 AI 产业的成本、供应链安全都会存在巨大隐患。国产算力芯片的崛起，最大价值就是提供供给侧的备选方案，打破单一供给格局，平抑国内整体算力采购成本，保障产业链供应链安全。当国产 GPU 可以大规模承接推理、中规模训练任务，国内企业不用全部挤在海外芯片的采购赛道，算力供需的紧张局面会得到实质性缓解。
资本市场也敏锐捕捉到这一产业变化。科创板持续优化制度，扩大第五套上市标准适用范围，向人工智能企业敞开大门，支持硬科技企业登陆资本市场融资发展，帮助芯片企业持续加大研发投入，打通技术研发、商业化、资本赋能的闭环。
越来越多的产业资本把资金投向算力硬件、国产芯片赛道，不再仅仅追逐大模型应用层，更多资金下沉到底层硬件，补齐产业链短板。
当然商业化的道路并不会一帆风顺。摆在国产 GPU 企业面前，还有多重现实挑战。第一，持续高强度研发投入的压力，芯片行业技术迭代速度极快，一旦研发节奏放缓，就会快速拉开技术代差；第二，生态适配的工作量巨大，海量行业软件、大模型框架、行业应用，都需要持续做适配优化，生态建设是慢功夫，需要长期积累；第三，市场竞争加剧，海外厂商也在持续迭代产品，国内新入局者不断增多，行业竞争会越来越激烈。
站在产业中长期视角，算力是新质生产力的底座，人工智能所有上层应用，游戏 AI、工业 AI、政务 AI、智能体 Agent，全部都建立在算力硬件之上。没有自主可控的算力底座，上层应用再繁荣，根基依旧掌握在别人手中。国产 GPU 的崛起，不是简单的芯片企业个体成功，而是整个国内 AI 产业供应链自主化的重要一环。
短期来看，国产算力硬件会优先在推理场景、中等规模训练场景大规模落地，逐步向更高难度的超大规模训练场景渗透。未来两到三年，会是国产算力芯片份额快速提升的黄金周期。对广大 AI 应用开发者、企业客户而言，也需要改变过去只看单一硬件的思维，积极拥抱多元算力架构，完成业务的多硬件适配，充分享受国产算力供给增长带来的成本红利。
技术追赶从来不是一蹴而就，从技术可用，到性能好用，再到生态繁荣，需要一代产业人的持续投入。如今商业化拐点已经到来，国产算力产业，正在为国内人工智能产业筑牢底层根基。
