国产GPU规模化突围：系统能力与生态交付成制胜关键

国产GPU产业正迈入规模化增长的新阶段，技术迭代与市场需求形成双重驱动。

8月28日晚间，国产GPU领军企业壁仞科技（06082.HK）发布上市后首份中期业绩报告。数据显示，2026年上半年公司实现营收12.36亿元，同比激增1997.6%；实现毛利5.27亿元，毛利率维持在42.7%的健康水平；期内净亏损收窄至3.77亿元，经调整后净亏损为3.37亿元。值得关注的是，尽管同比暴增主要源于去年同期5890万元的较低基数，但上半年营收已超越2025年全年10.35亿元的水平，标志着企业正式从项目制交付转向持续性规模出货。

这种转变与国内AI算力需求的爆发式增长形成共振。据徽声在线技术研究院分析，当前算力市场呈现三大特征：大模型参数规模突破万亿级后，单个训练任务消耗的token数量呈指数级增长；AI编程与智能体（Agent）技术的普及，将传统问答式交互转化为持续执行的长周期任务；多模态内容生成（如视频、3D模型）对算力的需求密度显著提升。这些变化迫使芯片厂商从单纯比拼单卡性能，转向关注系统级能力——包括数百张GPU的协同效率、内存访问延迟、集群稳定性等关键指标。

在技术演进与市场需求的双重推动下，国产GPU竞争格局发生深刻变化。壁仞科技的成绩单显示，其收入结构已发生质变：智能计算解决方案贡献11.68亿元营收，较上年同期的5815万元增长近20倍；软件业务首次独立披露，实现收入6517万元。客户层面，公司已完成互联网头部企业的供应商认证并实现批量供货，客户群体覆盖国家级AI算力平台、电信运营商、金融科技、智能制造等12个重点行业。

更值得关注的是项目规模的突破。在智算中心领域，壁仞联合合作伙伴建成京津冀国产算力集群，其壁砺系列千卡集群已支撑多家大模型企业完成多模态预训练；与上海仪电等企业推出的"光跃"光互连超节点实现数千卡规模商用，在混合专家（MoE）模型测试中端到端训练效率提升超30%。这些进展与国家智算基础设施扩张形成良性互动——数据显示，全国智能算力规模从2025年底的159万PFLOPS激增至2026年7月的245万PFLOPS，七个月内新增86万PFLOPS。

系统能力竞争成为新战场

供给端格局的演变同样深刻。受先进AI芯片出口管制影响，国内互联网企业、云服务商加速转向国产方案。IDC数据显示，2025年中国AI加速卡出货量达400万张，其中本土厂商占比升至41%；TrendForce更预测2026年国产方案在高端AI芯片市场的份额将接近90%。但市场份额提升仅是第一步，客户更关注系统稳定性、软件兼容性及持续交付能力——这要求厂商在先进制程、高带宽内存（HBM）、软件生态等环节实现突破。

技术竞争维度正在扩展。华泰证券测算，到2028年国产超节点市场空间将达3414亿元，2026-2028年复合增速194%。这源于万亿参数模型训练中，卡间通信开销已不容忽视——在千卡级集群中，互连效率直接决定实际可用算力。壁仞的应对策略具有代表性：其下一代产品采用自研指令集与Chiplet架构，支持FP8/FP4低精度计算；BLink 2.0互连协议实现内存语义统一编址，最高支持1024卡Scale-up扩展；新发布的NPO光互连超节点方案，在国内率先完成从电互连到NPO的技术跃迁。

光互连技术正成为行业焦点。随着GPU数量增加，卡间数据传输量呈平方级增长，传统电互连在带宽、距离和功耗上面临瓶颈。LightCounting预测，2026年硅光调制器光收发器将占据半数市场，NPO/CPO部署加速。华为7月联合20余家企业启动OPEN NPO项目，壁仞的光互连方案正是这一技术浪潮的实践者。这些变化意味着，GPU评价标准已从单卡性能扩展到系统效率——在千卡集群中，通信效率、功耗控制与实际算力输出成为关键指标。

生态与交付能力决定最终胜负

软件生态与交付能力构成商业化落地的最后壁垒。壁仞BIRENSUPA软件栈已兼容PyTorch、PaddlePaddle等主流框架，支持上千款AI模型，并完成DeepSeek-V4、智谱GLM-5等旗舰模型的"Day 0"级适配。针对Agent场景的KV Cache重复计算问题，其研发的多级分层缓存架构使缓存命中率超95%。更突破性的是，公司牵头制定的跨厂商异构混训国家标准已进入发布流程，该标准可解决不同架构芯片混用时的软件兼容难题，显著降低集群部署成本。

交付环节同样考验企业实力。截至6月30日，壁仞存货余额达12.15亿元，较2025年末增长28.1%；与服务相关的预付款项增至15.34亿元，增幅230%。这些投入主要用于提前锁定关键产业链产能。资金层面，公司7月完成1.53亿股H股配售，募资净额约70.4亿港元，其中60%将用于加速下一代产品商业化——包括2027年底前完成1024卡超节点的生产部署。

站在规模化增长的新起点，国产GPU面临三重考验：下一代产品能否按计划量产？互联网大客户订单能否持续？超节点方案能否在生产环境中验证？当大模型进入万亿参数时代，单卡性能已非决定性因素，系统效率、软件适配与规模交付能力将成为争夺订单的核心。壁仞的半年报显示，其经营重心已明显转向后者——而答案，将写在量产数据与客户订单中。