国产算力芯片不躺赢了！软件、系统、供货才是硬仗

三季报一出，国产算力芯片又刷屏了。营收翻倍、单季新高、扭亏为盈，数字确实提气。但如果你还只盯着芯片参数和营收增速，可能已经看漏了下一轮竞争的关键。

📊 业绩暴增背后，“躺赢期”正在过去

⚠️ 三季报很猛，但别只看营收

10月15日晚，沐曦股份预告前三季度营收同比增长105.60%至151.29%，归母净利润扭亏为盈；10月19日晚，海光信息三季报显示，前三季度营收同比增长57.58%，第三季度营收58.56亿元，创单季新高。寒武纪、摩尔线程2026年上半年营收也分别同比增长108.13%和147.42%。

亮眼数字背后，有AI算力需求增长，也有国产替代持续推进、海外高端芯片供应受限带来的订单窗口。可窗口期不会永远敞开，国产芯片之间的竞争，已经从“有没有”转向“好不好用”。

💡 Day 0适配普及，差异化优势在收窄

2025年1月DeepSeek-R1开源后，国产芯片大多在十多天后完成适配；到DeepSeek-V3.2-Exp开源，华为昇腾、寒武纪、海光信息等已能当天适配。10月15日，阶跃星辰开源Step 5 Preview，华为昇腾、摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技和海光DCU也在当天完成适配。

业内把这种当天完成适配叫“Day 0适配”。头部厂商逐渐普及后，模型适配带来的差异化优势正在收窄，竞争自然往软件迁移、系统效率和供货保障延伸。

🔧 第一道坎：软件迁移，不是“左手倒右手”

🛠️ 新模型适配快，存量应用才是硬骨头

Day 0适配跑通的主要是新发布模型。存量应用要迁到国产算力平台，仍需要大量人力。芯片厂商接入开源推理框架后，新模型发布时主要补齐算子，再做精度和性能调优；但行业用户的老软件，很多最初是在国外硬件和软件环境上开发的。

中科曙光总工程师卜景德说，面向科学计算的主流软件环境基本都已支持，适配工作量大幅降低，但传统以CPU为主的应用，迁移仍有挑战。商业软件没有源代码，适配比较难；科研团队自研算法，深度适配和优化往往需要几十人，有的接近一两百人。中国石化胜利油田物探研究院首席专家张猛也直言，自研勘探软件迁到国产平台，程序架构、语言和接口都要改造。

💰 软件栈够不够厚，决定“好不好用”

降低迁移门槛，离不开厂商在基础软件上的持续投入。2025年8月，华为轮值董事长徐直军宣布，昇腾基础软件CANN全面开源开放。中科曙光副总裁曹振南也说，为了把硬件做得更好用，公司在软件人员上投入很大，主要集中在系统软件层面。

基于国产芯片搭算力平台，需要一套足够厚的软件栈，包括各种库、开发环境乃至编译工具。硬件往往略快于软件和应用，有了硬件平台，应用软件才能发展起来。性能、规模和性价比之外，好不好用、应用门槛高不高，接下来可能成为衡量国产算力的关键指标。

🌟 第二道坎：系统效率，单卡不够就拼集群

🔗 超节点成门槛，通信损耗要降下来

模型越来越大，八张计算卡已经难以容纳一个完整模型，需要分布式架构，由多个节点共同承载，数据在节点间频繁交互。中科曙光高速网络互连产品部总工程师万伟说，多卡并行存在通信同步依赖，一旦部分计算卡异常延迟，其他计算卡就要等待，整个集群效率会被拖累。

超节点因此成为大模型部署的门槛。7月开源的Kimi K3参数规模达到2.8万亿，官方建议本地部署使用64个及以上加速器组成的超节点。有分析师判断，超节点在2026年第三季度已迎来批量放量拐点，2027年渗透率有望加速提升。

它的价值在于靠系统架构创新提升算力效率：通信损耗从30%—40%降到10%以内，算力利用率从60%—70%提升到90%以上，万亿参数级模型训练周期也能从数月缩短到数周。在单卡性能仍有差距的情况下，这是国产算力追赶的一条路径。

📈 云厂商买的不再只是芯片

云厂商的资本开支，也有望从单纯采购芯片转向采购整套系统。超节点交付从单台服务器升级到整机柜乃至多机柜，涉及计算、网络、制冷供电，方案复杂程度明显提高，市场份额会更多向头部服务器整机厂商集中。

9月9日，京东云宣布拟建设十万卡智算集群，采用摩尔线程GPU，看中的就是大规模集群的成熟交付经验。IDC数据显示，2026年上半年，英伟达在中国数据中心AI芯片市场份额降至34%，华为达到28%。IDC也认为，市场竞争正从单颗芯片性能转向大规模计算系统效率。

⚠️ 第三道坎：供货保障，内存成了关键变量

📦 存储涨价，备货要提前一年

AI芯片离不开高性能存储，存储芯片又持续紧缺。集邦咨询预计，2026年第四季度一般型DRAM合约价环比上涨10%—15%，2027年HBM整体平均售价同比增幅可达121%。

有芯片厂商负责人说，从晶圆到基板，上游都在面临价格上升压力，其中影响最大的是内存。产品设计阶段已把这一因素考虑在内，今后也会尽量兼容更多类型内存。

加大备货是直接应对。截至2026年6月末，寒武纪存货较上年末增长66.83%；摩尔线程存货从13.32亿元增至35.50亿元。截至9月末，海光信息预付款项从28.85亿元增至58.85亿元，存货从64.06亿元增至89.21亿元。

🧭 国产存储进展，决定出货节奏

分析师认为，存储供给仍是制约国产AI芯片的主要瓶颈之一。随着国产存储厂商技术进步和产量提升，这一瓶颈有望逐步缓解。长鑫科技近期宣布，新的DRAM架构已取得进展，新一代服务器内存预计年底推出，存储密度有望提升。

今明两年国产算力芯片仍有较强需求支撑，但供给问题也压制了算力基础设施的部分需求。谁能把软件迁移做轻、把系统效率做高、把供货保障做稳，谁才更有机会拿到下一程的门票。

算力竞争的下半场，不是一颗芯片的胜负，而是一整套系统的交付。

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