沐曦陈维良：以“通用、易用、可靠”破局国产GPU算力挑战

2026 IICIE 国际集成电路创新博览会于9月9日至11日在深圳国际会展中心（宝安）正式召开。本届博览会由CIOE中国光博会主办，爱集微（上海）科技有限公司、深圳市贺戎中芯展览有限公司承办，以“跨界融合・全链协同 共筑特色芯生态”为主题，打造覆盖集成电路全产业链的高端展示与交流合作平台，汇聚产业各方力量，探寻半导体产业创新协同发展之路。

作为博览会的旗舰活动，开幕式暨集成电路创新高峰论坛于9月9日隆重举行。沐曦集成电路（上海）股份有限公司创始人、董事长兼总经理陈维良出席高峰论坛，并发表题为《算力筑基，智算强国》的主题演讲。陈维良指出，面对AI算力需求的爆发式增长与高端供给受限的双重挤压，构建自主可控、全栈自研的通用算力底座已从“可选项”变为“必选项”，国产GPU需在通用、易用、稳定可靠三个维度上实现高质量替代。

AI算力需求爆发式增长，供给端面临双重约束

陈维良率先以业界熟知的“五层蛋糕”理论切入：应用、模型、基础设施、芯片、能源自上而下层层关联，“每一个成功的应用，都会拉动其下每一层，直至能源层”。AI的演进都围绕应用展开，而支撑所有应用与模型迭代的共同底层则是算力基座。

从生成式AI的技术脉络看，产业已经历大语言模型、多模态交互融合两个阶段，并加速迈入智能体（Agent）时代。与之相应，算力成为驱动AI发展的引擎和数字经济时代的核心基础设施。某种程度上，这也是国力的体现。

然而，旺盛需求之下，算力供给正面临双重困境。从需求侧来看，是持续的“算力短缺”。随着大模型参数量迈向万亿级，训练与推理的算力消耗呈指数级攀升。AI应用从实验室走向规模化商用，全球Token用量爆发式增长，传统算力供给已难以填补持续扩大的缺口。从供给侧来看，则存在“不可控”风险。海外高端芯片出口受限，先进制程供应不确定性增加，外部供给面临断供风险，严重制约着大模型的发展和人工智能+行动的落地。高质量的国产替代已经不是一个可选项，而是必选项。

陈维良进一步指出，当前业界对GPU的关注已从单卡性能转向总拥有成本（TCO）。TCO包含“显性”与“隐性”两个部分：硬件采购、运营能耗等显性成本可以算得清账。但从CUDA生态迁移到其他GPU的适配成本、运行后的运维与稳定性等隐性成本，往往不尝试就难以预估，其重要性并不亚于显性成本。

而隐性成本的高低，最终取决于芯片的通用性、生态的兼容性与供应链的可控性。这也对AI算力底座提出新的要求：一是通用性，通过软硬件解耦和统一架构，让上层算法开发不必为硬件迭代而焦虑。二是易用性，GPU竞争的本质是生态竞争，CUDA十余年积累形成了极高的开发者路径依赖，迁移的隐性成本远超硬件本身。三是稳定可靠，既包含大规模算力集群的运行可靠，也包含半导体供应链的供给安全。如何同时回应这三项要求，是国产算力必须回答的问题。

构建全栈自研通用算力底座，“1+6+X”赋能千行百业

面对上述挑战，陈维良也介绍了沐曦的一些做法与思路：扎根AI产业最底层，打造全栈自研的通用算力底座，提供通用、易用、稳定可靠的高质量国产GPU。

在通用性的问题上，沐曦以统一架构设计打破场景壁垒，同时支持AI训练、推理及多元计算负载。避免重复投资与资源闲置，最大化硬件利用率，从源头降低成本损耗。在易用性上，无缝兼容PyTorch、TensorFlow等主流框架及行业应用，无需大规模代码重构，大幅降低迁移适配成本，缩短业务上线周期，加速价值变现。在稳定可靠性上，依托全国产化供应链体系，核心部件自主研发生产。保障长期稳定供货，有效规避外部制裁与断供风险，为企业数字化转型筑牢安全底座。

对应到产品层面，沐曦现已形成四大产品系列：曦云C系列面向大模型训练与推理、主打超高吞吐的训推一体；曦思N系列面向智算推理，追求极致低时延与高能效比；曦彩G系列面向图形渲染，赋能数字孪生与影视特效；曦索X系列面向科学计算，求解气象、能源等领域的复杂科学工程问题。

陈维良还指出，AI算力的产业生态除了CUDA这种类型的开发者生态以外，还有一个重要的方面是应用生态。它与行业伙伴密切相关，是国产AI算力芯片赋能千行百业的关键。沐曦以“1+6+X”生态战略共建智算新生态。其中，“1”是数字算力底座，依托各类智算中心，覆盖国家人工智能算力平台、互联网、运营商、AIDC等；“6”是当前AI落地最快的六大行业，包括金融、医疗健康、能源、教育科研、交通、大文娱；“X”则面向具身智能、太空算力等前景广阔的未来行业。近年来，沐曦持续强化智算新生态的构建，为人工智能、数字经济、高端制造等关键领域提供源源不断动力的“算力引擎”，为产业智能化升级保驾护航。

在演讲结尾陈维良强调，沐曦的核心思想是构建通用、易用、稳定可靠的高质量国产GPU芯片与计算平台。沐曦也希望加强产业链协同，深化国产算力基础，共同拥抱AI时代。