據媒體報道，中國正加速推進“信創”工程，強化對本土GPU等AI芯片的采購力度，力求在算力領域實現自主可控。
長期以來，AI算力的核心硬件GPU市場幾乎被美國企業壟斷。為應對供應鏈風險，中國正通過政策引導，提高本土化率，推動本土GPU在多個應用層級取得突破。例如，壁仞科技的通用GPU已在國內多個AI數據中心項目中應用，其算力達6.7 EFLOPS（FP16），可支持萬卡集群進行AI大模型訓練。摩爾線程推出的“KUAE”系列AI推論芯片，也與地方政府合作推動AI數據中心建設。
此外，海光在CPU與GPU雙線發展上取得顯著進展。某央企采用基于海光CPU的方案，完成了遠程直接訪問存儲器（RDMA）場景優化，效能提升高達10倍。華為則憑借自研的“升騰”芯片體系，成為AI芯片自主化的重要推手。其“鯤鵬+升騰”雙引擎平臺，配合MindSpore深度學習架構，逐步構建起完整的AI產業鏈。
政策層面，官方也在積極推動本土GPU發展。中央部門國資委發布的“79號文”要求，到2027年底前，所有中央企業的信息系統須實現本土替代。北京市發布的《北京市算力基礎設施建設實施方案（2024~2027年）》提出，對使用本土GPU的企業提供資金補貼。北京經濟技術開發區每年發放1億元算力券，用于補貼企業采用本土AI芯片的費用，單家企業每年最高可獲2000萬元補助。
同時，中央還出臺政策支持民營企業建設AI數據中心，對采購自主可控GPU芯片并提供智能算力服務的企業給予資金支持。這些政策從中央到地方、從央企到民企，全面推動本土化發展。
然而，中國本土GPU仍面臨諸多挑戰。據信息通訊研究院評估，本土GPU在模型遷移兼容性、驅動軟件成熟度和算力效率等方面，與NVIDIA CUDA仍有較大差距。AI模型從主流平臺遷移到本土芯片，往往需要大量重構工作。
盡管如此，信達證券研究指出，當前中國云端服務提供商（CSP）的資本支出持續攀升，本土GPU芯片在AI應用、高效能運算和政務云標案中的滲透率不斷提高。美國的芯片出口限制反而刺激了中國高端芯片技術的自主研發與場景創新，未來本土替代速度將加快，產業規模也將進一步擴大。
無論是壁仞科技、摩爾線程，還是華為升騰，都在這場本土自主突圍戰中展現各自優勢，為國內AI芯片產業的未來發展注入動力。

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