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在人工智能的浪潮中，算力成为最核心的资源。谁掌握算力，谁就掌握了未来。过去十年，英伟达凭借GPU技术在AI训练领域一骑绝尘，成为全球AI算力的代名词。但如今，一场悄然的突围正在中国发生。包括阿里和百度在内的多家科技巨头，正在启用自研AI芯片，试图在算力领域打破英伟达的垄断。国产算力正在加速扩张，国产芯片的角色也在悄然转变。

自研芯片启用：国产算力的集结号

近期，阿里和百度相继宣布启用自研AI芯片，用于大模型训练。这一举动不仅是技术上的突破，更是战略上的宣言。阿里自年初以来已将自研芯片应用于轻量级模型训练，性能已可与英伟达H20相媲美；百度则在尝试用昆仑芯P800训练新版文心大模型。

早在2019年，阿里就发布了其自研芯片——含光。目前，阿里在其智算中心已部署数千颗含光800芯片，用于训练其大模型。百度则在昆仑芯片上完成了文心一言的部分训练任务。这些芯片不再只是实验室里的样品，而是真正参与到了AI训练的主战场。

更重要的是，这些芯片并非孤立存在。它们背后是国产算力生态的集体协作。从芯片设计、制造，到系统优化、软件适配，一整套国产算力体系正在成型。国产芯片不再是“备胎”，而是逐步走向“主力”。

差距犹在：国产芯片与英伟达的现实距离

尽管国产芯片已启用，但与英伟达的差距仍然明显。从性能指标来看，英伟达最新的H100芯片在浮点运算能力、内存带宽、能耗比等方面仍处于领先地位。国产芯片在单颗性能上尚难匹敌。

以百度昆仑芯为例，其在INT8推理性能上已接近英伟达A100，但在FP32训练性能上仍有差距。阿里含光芯则在特定任务上表现优异，但整体通用性仍待提升。

此外，英伟达的CUDA生态系统构成了技术壁垒。大量AI框架、工具链、开发者资源都围绕CUDA构建，国产芯片在生态兼容性上仍需时间追赶。国产芯片厂商如何打破英伟达CUDA生态垄断，是决定其能否真正替代的关键。

未来角色：国产芯片的算力重塑之路

尽管差距存在，但国产芯片的未来并不黯淡。从趋势来看，国产算力正在形成“多点突破、协同演进”的格局。阿里和百度的芯片启用只是开始，更多企业正在加入这场算力重塑战。

首先是应用场景的拓展。国产芯片在推理、边缘计算、垂直行业模型等领域已具备竞争力。在政务、金融、制造等行业，国产芯片的定制化优势逐渐显现。算力不再是单一指标，而是与场景深度融合的能力。

其次是生态建设的提速。阿里和百度均在构建国产芯片的开发工具链，推动国产框架与芯片的适配。开源社区也在支持国产芯片的编译优化，形成“软硬协同”的新生态。

更值得关注的是政策支持。国家层面已将算力作为新型基础设施重点布局，地方政府也在推动智算中心建设。国产芯片在政策推动下，有望获得更广泛的应用空间。

最后是技术迭代的加速。国产芯片厂商正在加快新一代产品的研发，挑战更高性能指标。随着先进制程逐步突破，国产芯片的性能瓶颈有望缓解。这不仅是技术的扩张，更是信心的扩张。国产芯片不必一开始就全面超越英伟达，但它们正在构建属于自己的算力体系。