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走进商业背后的故事
补短板成为中外共识
撰文/ 陈邓新
编辑/ 李 季
排版/ Annalee
开源模型赛道，又添一个生力军。
前不久，Meta发布了美国最强的开源模型Muse Spark Open，总参数量为8160亿，每个Token可以激活约420亿参数，支持100万Token上下文窗口，可接收文本、图像、视频和音频输入。
Muse Spark Open一面世，就获得苹果新CEO约翰·特努斯的认可。
尽管如此，在Artificial Analysis开源模型排行榜上，Muse Spark Open彼时仅仅位列第七，测评成绩仅仅与DeepSeek V4.1 Flash持平。
不难看出，在开源模型赛道上，“DeepSeek们”的领跑地位没有被动摇，但要在大模型的全球博弈中走得更远，还需要解决算力问题。
毋庸置疑，“DeepSeek们”不在意多一个对手，在意的是怎么补短板。
大模型的尽头是造芯
眼下，补短板成为中外共识。
在海外，大模型闭源被视为正途，毕竟其在数据安全、商业变现、响应速度等拥有较大的竞争优势，再叠加ChatGPT、Claude和Gemini 的示范效应，闭源模型大行其道。
问题在于，闭源模型在市场抢占、AI普惠、生态建设等方面不占优势。
此背景下，大模型开源异军突起，然而不同阵营各抒己见，谁也说服不了谁，开源与闭源之争一直相持不下。
不曾想，DeepSeek横空出世，彻底改变了大模型的竞争逻辑，也打开了开源的边界，促使越来越多的国内玩家改换门庭。
借此，国产大模型走向了全球。
OpenRouter的数据显示，中国开源大模型周调用量连续二十五周霸榜，声势足以与国际顶尖模型分庭抗礼。
天际资本创始合伙人张倩表示：“闭源模型的商业收入可能会下降，开源模型的商业收入会往上走。”
于是乎，OpenAI、谷歌、英伟达等海外玩家也对开源模型兴趣盎然。
最终，还是Meta甩出王炸，Muse Spark Open开源模型虽然不及国内头部开源模型，但依然可以跻身开源模型的第一梯队。
Muse Spark Open稍逊国产头部开源模型
与之对应的是，国内的“DeepSeek们”也在补短板。
不过，瞄准的是算力主导权：随着AI从训练走向推理，对Token的消耗陡增，从而不断推高算力的开支，而自研芯片可以大幅降低成本。
关于此，从亚马逊自研芯片，就可见一斑。
亚马逊Trainium芯片首席架构师Ron Diamant曾透露，该芯片相较AWS上第三方芯片有30% ~40% 的成本优势。
正因为如此，DeepSeek、智谱、腾讯、字节跳动等国内大大小小的模型厂商纷纷开启自研之路，不但可以节省成本，还可以将算法与硬件进行深度融合，进一步榨干算力的潜能。
图源：商业分析家
云天励飞董事长兼CEO陈宁表示：“包括DeepSeek在内的模型公司被传出探索自研芯片，这些芯片更多是对既有算力体系的补充，而不是简单替代通用平台。但这种趋势说明了一件事：当AI进入大规模使用阶段，算力成本和软硬协同的重要性正在上升。”
超节点是缩小算力差距的捷径
于是乎，国内的算力规模不断高歌猛进。
公开数据显示，2025年国内智能算力规模为1590 ExaFLOPS，到了2026年上半年，智能算力规模达2185EFLOPS，同比增长177%，呈现爆发式增长。
其中，国产芯片唱起了主角。
IDC的数据显示，11家主流的中国芯片厂商，在2026年上半年有9家出货量实现了同比增长，其中海思、平头哥、昆仑芯和寒武纪这四家合计占据了中国非GPU加速器市场95%的份额。
非GPU加速器的主要应用场景为推理，在AI从训练走向推理的过程中，国产芯片吃到了推理需求爆发的红利，这意味着从能用走向好用。
此过程中，昆仑芯与平头哥尤为值得一提。
早在2018年，第一代昆仑芯就诞生了，之后不断迭代，实现数万卡部署，成为文心一言大模型的基石，并跳出自用拓展至中国移动、招商银行、南方电网等近百家央企与国企，成为算力市场一支不可忽视的重要力量。
高盛的数据显示，昆仑芯2025年销售额约为35亿元，2026年有望增至65亿元；摩根大通的数据更为乐观，预计昆仑芯2026年销售额将达83亿元。
昆仑芯之外，平头哥的表现也可圈可点。
公开资料显示，平头哥已推出镇岳系列存储主控芯片、倚天系列Arm服务器CPU、真武系列AI芯片、ICN Switch互联芯片、磐脉系列智能网卡等数据中心核心芯片，实现算力、网力和存力的全栈自研。
图源：平头哥半导体
一名市场人士告诉锌刻度：“平头哥的发展路径并不局限于大模型推理，而是涵盖主流芯片体系，走的是全栈自研的路线，但目前服务的是阿里巴巴算力生态，暂未对外赋能。”
不过，基于阿里巴巴算力生态，也可以赋能千行百业。
以真武系列芯片为例，已服务超650家企业客户，覆盖金融、能源、大模型、具身智能、新能源汽车等行业。
最新的真武V900，性能达到M890的3倍，而基于其构建的单一集群可扩展至50万卡，被外界津津乐道。
所谓超节点，即将数张、数十张、数百张AI芯片融为一体，组成具备一台计算机特征的超级计算系统，相较传统的堆服务器数量方式，通信损耗更低、算力利用率更高，在单卡性能存在差距的情况下，是缩小与海外算力的差距的一个捷径。
图源：财通证券研究所
因此，超节点正在成为国产大模型落地的标配。
“字母榜”表示：“超节点正在成为国产芯片的集体卖法，把几百颗芯片打包成一套计算系统卖给客户，绕开与英伟达的单卡对比，给客户看的是整套系统能跑多大的模型、效率如何，这样网络、存储等配套产品，也一起被打包进了芯片生意。”
当下，超节点赛道可谓百花齐放，既有百度、阿里巴巴等互联网巨头，也有浪潮信息、中科曙光等信息产业龙头，还有沐曦科技、摩尔线程等芯片新势力。
譬如，昇腾960为全球首个应用NPO（近封装光学）技术的超节点，可扩展至4096卡，实现8 EFLOPS FP8、16 EFLOPS FP4算力，内存池容量达1PB，满足十万亿级参数的大模型进行训练与推理。
再譬如，阿里巴巴的磐久AL64为全系自研核心芯片的超节点，集成真武 V900、ICN Switch、磐脉智能网卡及镇岳 SSD 主控芯片，结合阿里云新一代智算中心网络架构，实现算、存、网全栈系统级协同。
不难看出，超节点为国产算力带来更大的想象力。
阿里巴巴集团CEO吴泳铭预测：“由于平头哥芯片产品线的成熟和客户的广泛应用，我们预计平头哥AI芯片的年出货量将大幅提升。”
总而言之，在开源模型赛道上，“DeepSeek们”不惧海外的竞争，当务之急是尽快补上算力短板，为此通过自研芯片目前破局，而超节点的面世为弯道超车提供了新思路，即不比拼单个芯片的性能，而是比拼整体算力效率。
一言以蔽之，算力短板只是一时，而非长久。
