谁在决定智能时代的上限？

当中国市场的单芯片性能与国际先进水平仍存在代差，一个根本性追问由此而生：智能时代的上限究竟由什么决定？近期，四位分别来自国产GPU、量子计算、变压器制造和算力中心领域的实践者给出了各自的回答，而他们的共识是：AI底座从来不是单一维度的竞赛，而是算力、电力、人与生态的系统协同。

9月15日和16日，《财富》中国科技50强·创新之夜以及2026年《财富》世界500强论坛在广州先后举行。分别于这两场活动中进行的“迎接新算力”和“筑牢AI底座：谁在决定智能时代的上限”圆桌讨论，围绕AI基础设施驶入深水区之后的挑战与机遇，描绘出AI时代更全面的图景。

在“迎接新算力”圆桌讨论中，沐曦股份高级副总裁于明杨直面国产GPU的现实差距。他坦言：与英伟达相比，国产GPU短板集中在两个环节：一是EDA（电子设计自动化）工具，由于中国起步比较晚，因此在EDA的品质以及性能上有差距；二是制造环节，“由于制造方面的能力局限，我们设计当中的能力不能表现出来”。但他认为这种代差可以通过其他手段解决，例如与产业链紧密合作、与客户深度定制化和调优。

从左至右：玻色量子联合创始人兼COO马寅、沐曦股份高级副总裁于明杨与《财富》上海执行主编王昉

超节点被他视为弥补差距的关键工具。他解释说，尽管国产GPU单卡性能上与英伟达相比有大约两代的代差，但是超节点的方式可以通过大规模并行来弥补差距。2026年世界人工智能大会上，超节点已从一年前的华为“一枝独秀”演变为整个国产算力行业的集体共识，包括沐曦曦景S600采用“零线缆”设计，单机柜部署64卡，集群可扩展至万卡规模。

在生态层面，于明杨判断，随着大模型开发基于框架实现，“我们可以慢慢减少英伟达CUDA生态对整个产业链的影响”。商业化方面，沐曦采用“销售一代、推广一代以及在研发一代”的三代产品并行逻辑，以保证产品路线图的连贯性。在他看来，重要客户关注两点：“一是你能否满足他的需求，包括你的供应链是不是有充足的资源；二是你提供的服务是否随着业务的增长能够实现动态变化和动态调整。”即便英伟达算力芯片被允许进入中国市场，他认为国产芯片在数据敏感、安全要求高的行业也仍有优势，而在互联网和模型企业领域也可通过性价比和供应链支持来保持合作。

在新算力时代中，量子计算也是关键角色。玻色量子联合创始人兼COO马寅在这场圆桌中解释了通用与专用量子计算机的区别：“通用量子计算机就是什么都能做，目前的情况可容错，当下还是具有比较大的误差跟噪声的问题，目前看来还是需要五至十年的过程。”而玻色量子今年5月发布的“驭量·山海1000”属于后者——专用可扩展量子计算机。这是国内首个突破千比特规模的可扩展专用量子计算机，具备最高3000计算量子比特，连续稳定运行超44天。

马寅还详细阐述了量子计算与AI的双层关系：第一步是“AI for Quantum”，即用人工智能帮助量子计算机解决容错问题；第二步是量子计算机反哺AI，在AI for Science领域加速创新药、新材料发现、天气预报等场景。他用一个生动的科普例子解释量子并行加速：从A到B经过十个十字路口，每个路口有拐弯和直行两种选择，经典计算机要“遍历枚举”1024种可能，而量子计算机相当于同时发出1024辆车，“有且只有一辆车最先到达目的地，它到达目的地之后立刻举手说‘到了’”，其他可能性的概率和能量汇聚，由虚变实。但他也指出，这意味着它“丧失了对其他1023种可能性的获取”，因此量子计算只在特定问题上具有最大意义。

他还提到与沐曦合作AI for Science的场景，并指出“中国更合适场景驱动，这才是真正有意义的算力跟场景的融合”。但他也坦言中美在量子计算方面存在的生态差距：“美国下游在量子计算机上做各种算法应用的、小而非常活跃的软件算法厂商有几百上千家，中国量子计算下游应用目前还比较少。”

在“筑牢AI底座”圆桌中，讨论则从算力进一步延伸至电力以及机器与人的生态协同层面。

从左至右：沐曦股份高级副总裁于明杨、世纪互联集团轮值总裁兼集团执行副总裁马炬、华朋集团董事长钱洪金、玻色量子联合创始人兼COO马寅与《财富》中国高级编辑刘兰香

于明扬指出，国外更多是在摩尔定律逼近极限的情况下探索突破空间，国内在这一空间仍然有发展潜力，比如突破制程障碍、关键元件和关键技术瓶颈。他特别强调，国内算力芯片发展的特点是与软件企业、生态企业紧密合作，能够把算力芯片的资源利用率发挥到极致。

谈到超节点时，他回顾道：“从最早出现超节点时，大家感觉这只是我们弥补自身不足的一种战略手段。但从近年来看，超节点在很多场景下表现出的优势越来越明显。”据他介绍，客户测试显示，在超节点上运行同样业务可带来约20%到30%的性能提升，而成本增加幅度远小于这个数字，因此“这种技术未来应该是一种战略创新”。

在量子计算与经典算力的分工融合方面，同样参与“筑牢AI底座”圆桌讨论的马寅用登山比喻来描述量子计算与经典算力的关系：“就像我们登泰山，并不是每个人都必须从南山上山，有人从南山，有人从北山，大家上山的路不同，但上山的目标是一致的。”他强调，量子计算并不是用来替代或颠覆当下现有的算力基础设施或现有算力的，只是分工任务有所不同。

他援引十五五规划中“研制可容错通用量子计算机和可扩展专用量子计算机”的表述，指出专用量子计算因为在物理学上难度降低而会率先落地。“未来量子计算和经典计算一定是融合的，1+1大于2；同时，在人工智能这个大赛道上，今天以GPU为代表的人工智能，跟量子计算机所做的人工智能方向不完全一致，量子计算更多是做AI for Science。”他表示。

参与“筑牢AI底座”圆桌讨论中的另外两位嘉宾则强调了电力的基石作用。

世纪互联集团轮值总裁、集团执行副总裁马炬认为，“电力确实是基石中的基石”。他将AI底座的关键要素归结为三方面——模型、GPU和电。“中国有电力优势，但中国的优势不只是简单的电力供给，还有AIDC，我们可以快速建设220千伏、110千伏等电力设施来满足AIDC建设的节奏”，他表示。

华朋集团钱洪金则从变压器制造一线给出了更具体的可靠性要求：“AI计算中心一年8760小时，它的停电时间只允许2个小时。一个AI计算中心投资几十亿，哪怕停一两分钟，损失都不小，有的可能达到上千万甚至上亿元”。因此，华朋集团致力于为客户提供标准化、高可靠、紧凑的解决方案，尤其是把变压器做得“既紧凑，可靠性又比较强，体积更小”。

据海关总署数据，2025年我国变压器出口总值达到创纪录的646亿元，比上年增长近36%，出口单台均价升至20.5万元，同比上涨约三分之一。能源咨询机构伍德麦肯兹则估算全球电力变压器供应缺口高达30%。

当被问及“AI底座究竟是机器还是人”时，钱洪金给出了明确的回答：“最终人是底座，因为人创造世界，其实AI也是人创造的。”他结合变压器制造的多品规、多规格、定制化特点指出，如果全面用机器人、AI，成本会更高。因此他坚持“如果把人的素质提高、培养起来，变压器会比机器人做得更快”。年逾八旬的他仍以身作则，推进健身，称公司每月健身第一名奖励一万元，第二名五千元，第三名三千元。

近期，中国工信部、国家发改委联合发布《电子信息制造业发展“十五五”规划》，指出到2030年，算力供给能力大幅增长；届时，中国产业链安全水平显著提升，在集成电路、先进计算、消费电子等领域涌现一批长板技术和产品，形成具有竞争力的世界一流企业。

算力基建快速发展的同时，马炬从基础设施角度提出了智能体所带来的挑战。他预言AI Agent的数量会达到数以亿计，而智能体和智能体之间的交流，到底是现在机器之间的交流协议，还是人和人之间的交流语言，目前很难说。同时，智能体之间可能产生交易行为，“现在大家用刷卡、微信支付、支付宝，智能体与智能体之间怎么进行业务上、服务上的付费？”在他看来，面向数以亿计智能体的基础设施如何演进，可能为下一代信息基础设施提出了新的挑战。

于明扬则对算力基建行业可能会发生的调整期给出了冷静判断：“AI还没有给整个社会带来这么高产值的回馈，所以在这个阶段势必会出现市场价值回调和资源重新分配。”产业高速发展过程中有时候会伴随阶段性波动，AI也不例外，但AI技术迭代与应用创新极快，调整往往伴随新技术、新需求的快速形成，因此，他仍然认为，AI正在开启一个持续很长的产业周期。

市场数据部分印证了这一判断。高盛7月报告警示，超大规模云厂商的AI资本支出扩张已逼近自身融资能力上限。四大科技巨头2026年合计AI资本开支预计达到7250亿至7700亿美元，较2025年增长超77%，几乎等同于四家企业全年运营现金流总和。算力租赁价格从高点回落，资本市场开始用投入产出比审视每一家AI企业。不过，也有行业分析指出，本轮深度调整绝非AI产业成长行情的终结，而是行业告别野蛮生长、挤出泡沫、优胜劣汰的必经过程。

显然，筑牢AI底座，没有一条可以单独走通的路。在十五五规划将量子科技列为未来产业之首、算电协同写入政府工作报告的政策框架下，政府提供资源禀赋与场景开放，民营企业“敢试错、努力创新”——正如马炬所言，两支力量“必须高度协同”。（财富中文网）