国产算力开始拼集群，上海产业链优势渐显

界面新闻记者 | 徐美慧
界面新闻编辑 | 文姝琪

10月12日至16日，第二十六届中国国际工业博览会在上海举行。今年工博会全新打造“国芯展”，汇集300余家企业，从芯片设计、晶圆制造、封测、半导体装备到核心材料，覆盖集成电路产业链主要环节。

界面新闻记者探访发现，今年多家算力企业把整机柜搬进了展馆。沐曦展示单柜集成64张加速卡的曦景S600超节点，燧原展出云燧ESL64-O超节点，天数智芯则带来了能够容纳144颗GPU的整机柜方案，东方算芯也披露了128卡集群运行和年底千卡级集群交付计划。

相比过去更关注单颗芯片的性能指标，国产算力企业开始把展示重点放在超节点和集群上。背后是不断增长的算力需求，以及客户对实际部署能力提出的更高要求。

IDC与浪潮信息9月联合发布的《2026年中国人工智能计算力发展评估报告》预计，2026年中国智能算力规模将达到2576.5 EFLOPS，同比增长87.9%；到2030年将达10524.3EFLOPS。2026年，中国人工智能算力市场规模预计达515亿美元，2030年有望达1501亿美元。

需求持续增长，但大模型训练并不是把芯片装进机柜就能完成。多卡之间如何通信、软件能否迁移、长时间运行是否稳定，都会影响最终的使用成本。

算力需求扩大，也对芯片的存储带宽、互联和能效提出了更高要求。在10月12日举行的国芯展集成电路高峰论坛上，沐曦联合创始人、CTO兼首席硬件架构师彭莉谈到，芯片设计需要在算力、带宽和互联之间寻找平衡。

她表示，目前大模型迭代速度很快，参数规模、上下文长度和并发度不断提高，对芯片的存储容量、带宽和延迟都提出了挑战。在这一过程中，除了改进硬件架构，还需要通过软件和算法优化降低存储需求，最终仍要考虑成本和性价比。

这些技术问题也让产业链协同变得更加重要。从芯片设计到制造、封测，再到整机系统和软件适配，都需要上下游企业共同参与。上海已汇集一批算力芯片企业，同时拥有较为完整的集成电路产业链，为企业研发和产品交付提供了配套条件。

从单卡到整柜，国产算力开始拼什么？

今年工博会期间，天数智芯天垓300 IXL144首次亮相，这是其系统化超节点布局中的首个方案。该方案单个机柜可以集成144颗GPU、18颗CPU及约10.1TB显存。

天数智芯产品经理赵畅向界面新闻记者介绍，整柜包含18个计算节点和12个交换节点，每个计算节点配置1颗CPU和8颗GPU。通过整柜内部互联，多颗GPU可以协同完成计算任务。

天垓300 IXL144。图片来源：界面新闻记者摄

不过，增加GPU数量，并不意味着实际计算效率能够同比例提升。

赵畅向界面新闻表示，随着大模型训练规模扩大至千卡、万卡，芯片之间的互联除了追求更大带宽，还必须保证长时间传输不中断、不丢包。集群中一旦出现慢节点或掉卡，即便能够通过工程手段排除故障，也会影响整体利用率。

对客户而言，算力性能之外，还需要考虑机房改造和软件迁移成本。

据其介绍，IXL144在供电、承重和散热条件满足要求时，可以部署至现有机房，其软件栈兼容CUDA生态，减少客户迁移已有模型和程序的工作量。根据天数智芯的测算，与国际主流方案相比，其每百万有效Token的成本可降低约40%，但这一测算结果仍需结合实际业务负载验证。

在增加芯片数量、改善集群互联之外，也有企业尝试从底层架构寻找突破。

今年7月，东方算芯在上海发布其首颗大算力芯片DF1000。据介绍，这是全球首颗软件定义近存计算3D芯片，BF16精度算力达到520TFLOPS，访存带宽6.4TB/s，Scale-up互联带宽达900GB/s。

东方算芯董事长兼CEO魏少军此前在接受界面新闻等媒体采访时谈到，其采用软件定义芯片加3D堆叠近存计算，通过缩短计算和存储之间的数据传输距离，改善带宽与能耗问题。

从芯片发布到集群交付，东方算芯近期又有了新进展。工博会期间，东方算芯市场部部长徐子鸣向界面新闻记者介绍，目前公司已实现在7天内完成主流大模型训练适配，128卡集群系统稳定运行，首批大规模训练集群已进入客户侧交付阶段，计划于今年年底交付千卡级集群。

图片来源：工博会官方

不过，与传统GPU架构相比，三维堆叠技术还面临良率和散热等方面的挑战。

在集成电路高峰论坛上，东方算芯副总裁郭炜指出，多层芯片堆叠虽然可以缩短互联距离，却增加了良率和散热管理的难度。目前，在芯片设计、制造、封测之间，行业仍缺少贯通全流程的精准仿真工具，难以在设计阶段完整预测三维集成后的良率和散热表现。

海光信息副总裁潘于提到，三维集成最终要看产品能否满足良率、稳定性、持续运行性能和成本等要求。对于客户而言，并不是堆叠层数越多越好，而是要看到实际收益。

除了芯片内部的数据传输，大规模集群还涉及芯片之间、机柜之间的互联。

上海曦智科技COO王泷表示，光互联已经进入规模部署阶段，但光计算从工程可用走向经济可用仍需要时间，良率、替换成本和软件生态是主要制约因素。

实际上，无论是整柜互联还是三维堆叠，相关技术最终都要经过实际部署检验。对于开始向客户交付集群的企业来说，除了芯片本身的性能，还需要解决软件适配、长期运行稳定性及成本等问题。

而在产品从研发走向量产的过程中，制造、封测、设备及软件等上下游企业的配合，同样会影响研发和交付进度。

从研发到量产，上海芯片产业链优势何在？

今年国芯展的参展企业中，除了芯片设计公司，还有晶圆制造、半导体设备及材料企业。上海集成电路产业近年来持续扩大，已形成覆盖多个产业环节的企业集群。

上海市经信工作党委副书记、市经济信息化委主任汤文侃在论坛上披露，2025年上海集成电路产业规模已接近5800亿元，占全国比重达到30%；2026年1至8月继续保持强劲增长态势，同比增速超过20%。

他表示，上海市集聚集成电路企业超过1200家，汇聚全国近40%的产业人才。

目前，上海已经形成覆盖芯片设计、制造、封测、设备材料以及EDA/IP等环节的产业布局，并聚集了一批细分领域企业。对于算力芯片这样的高研发投入行业，上下游协作和产品验证效率，往往直接影响研发进度。

图片来源：工博会官方

这种产业链集聚带来的便利，在企业的实际研发过程中体现得更为直接。

徐子鸣在接受界面新闻记者采访时表示，公司上下游供应商及客户大多集中在上海和长三角。由于DF1000采用新的技术路线，从芯片研发到集群交付，需要数十家供应商共同参与。

“产业链距离较近，让研发团队能够与供应商、客户保持更频繁的线下沟通，及时处理产品开发和交付过程中遇到的问题。”徐子鸣表示。

随着产品从研发验证进入批量交付阶段，制造产能也是企业需要考虑的重要因素。

徐子鸣透露，东方算芯目前第一代产品可获得的产能相对有限，现阶段的产品交付规模也受到一定限制。公司计划今年年底启动第二代芯片投片，预计2027年下半年开始交付，后续能否进一步扩大供货，还要看生产和验证进展。

对于芯片企业而言，从架构设计、流片验证到产品量产，往往需要持续数年的研发投入。资金、人才和产业配套，因此成为决定企业能否持续推进产品迭代的重要条件。

天数智芯相关工作人员在接受界面新闻记者采访时表示，上海集成电路产业链的完整性，为公司在研发、供应链、人才和商业化等方面提供了重要支撑。

例如，本地EDA、IP服务商可以就近开展工具适配与联合调试，先进封测和硬件测试资源也有助于加快GPU芯片到加速卡的硬件调优，缩短研发问题的反馈周期。

“资金方面，上海市区两级产业基金的投资带动了社会资本跟投，合作银行在流片、量产等资金需求较大的阶段提供了较低成本的信贷支持，一定程度上缓解了现金流压力。”相关工作人员向界面新闻记者表示。

图片来源：工博会官方

人才同样是企业共同关注的问题。

徐子鸣表示，算力芯片涉及集成电路与人工智能的交叉领域，相关人才仍然紧缺，企业之间的竞争也十分激烈。上海的人才政策和高校资源，有助于企业吸引和留住研发人员。

天数智芯相关工作人员则提到，上海在人才落户、人才公寓等方面的配套，帮助公司稳定核心研发团队，降低骨干员工的安居成本。

除了研发和产业链配套，上海集中的制造业资源，也为算力芯片企业寻找应用场景提供了条件。

界面新闻获悉，10月12日，“上海市加快发展新一代智能制造行动”正式启动，提出实施四大工程、19项重点任务，推动人工智能与制造业深度融合，加快构建新一代智能制造体系。

目前，上海智能制造系统集成产业规模超过600亿元，智能制造装备产值超过1500亿元，已成为国内最大的智能制造系统集成和装备产业集聚区。

按照计划，到2028年，上海将实现全市重点制造企业智能工厂全覆盖，推动人工智能在智能工厂应用普及，培育500家先进级智能工厂，制造业人工智能应用场景突破2000个，智能制造系统集成产业规模达到1000亿元。

随着制造业AI应用场景逐步增加，上海的算力芯片企业也将有更多机会就近对接客户、开展产品适配和应用验证。