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　　若将时间往前推两三年，那时单卡性能参数是衡量AI芯片实力的唯一标尺，制程工艺、TFLOPS算力、显存容量等指标成为行业比拼的焦点，这也是厂商们在新品发布会上介绍的重点。随着时间的推移，行业的技术演进和竞争模式出现变化。一方面，大模型从百亿级参数迈向万亿级规模，单卡性能不再是决定性因素，系统协同能力成为决定算力效率的核心变量。另一方面，在外部环境的约束下，最先进的制程工艺和性能最强的半导体设备无法为国内AI芯片产业链所用，执着于单体优化并非最优解。此外，金融、电力、通信等关键应用场景更加青睐能够稳定支撑复杂场景、适配多元算法的完整算力解决方案。

　　过去，国产AI芯片企业将资源偏向硬件的迭代，软件栈和生态层面方面的投入不多，更加强调对英伟达CUDA生态的兼容。而近两年，国产AI芯片厂商普遍构建了分层清晰、功能完备的软件栈体系，加强了对MoE、混合精度、高效互联等大模型关键技术的支持，且在社区和文档建设、开发者支持体系和标准化进展有长足进步。供应链的“自主可控”是系统级竞争的长期保障，这更加仰赖于产业链上下游的通力合作。目前，国产AI芯片供应链已初步构建起设计、制造、封测、设备、材料、应用的协同攻坚体系，并探索出超节点等特色突围路径。

　　值得一提的是，壁仞科技也是我国最早实现千卡集群商用的GPGPU公司之一，其千卡方案可以实现集群连续运行5天以上软硬件无故障，训练服务30多天不中断。2024年，壁仞科技拿下了具有里程碑意义的商业化AIDC千卡GPU集群项目，并将其GPGPU集群部署于5G新通话及其他应用场景，与国内三大电信运营商开展合作。如其在2025年参与启动中国移动智算开放互联OISA生态共建战略合作，并发布OISA 2.0协议。