寒武纪的爆发与国产算力领域正在发生的巨大变化有直接关系。这一轮异动的背后，并非简单的概念炒作，而是与近期密集出台的政策信号和产业动向形成了强烈的共振。 从刚刚落幕的2025中国算力大会，再到《对于深入实施“人工智能+”行动的意见》出炉，一个清晰的信号正在释放：在“人工智能+”的时代大幕开启之际，作为其核心底座的算力，尤其是自主可控的国产算力，其战略价值正在被全面重估。 这次价值发现的核心，在于理解算力角色正在发生转变。过去，我们谈论算力，更多是将其视为数字经济的“燃料”，是支撑互联网、云计算、大数据运行的基础资源。然而，随着以大模型为代表的生成式人工智能技术迎来爆发式突破，“人工智能+”行动的全面铺开，算力的角色正在发生根本性转变——它不再仅仅是燃料，而是驱动整个社会智能化转型的核心“引擎”。 大模型的训练和推理，对算力的需求是指数级增长的，其特点是需要进行大规模、高并行的浮点运算，这使得传统的通用CPU难堪重任，而以GPU为代表的专用AI芯片则成为刚需。一个万亿参数级别的大模型，其训练过程动辄需要数千乃至上万张高端AI芯片连续运行数月。 这种需求的变化，彻底改变了算力产业的价值逻辑。如果说过去的算力是“有多少用多少”，那么“人工智能+”时代的算力则是“需要多少就得有多少”，它成为了决定一个国家、一个产业能否抓住智能化机遇的“入场券”，其战略稀缺性正是市场重估国产算力价值的根本动因。但与此同时，在巨大的时代机遇面前，我们必须清醒地看到国产算力产业的现状：机遇与挑战并存。 令人欣喜的“进”，体现在以寒武纪、华为昇腾、海光信息等为代表的一批本土公司，在AI芯片、服务器、数据中心等领域取得了长足的进步。本土产业链正在逐步形成，部分产物的性能在特定场景下已经能够满足应用需求，打破了国外厂商的完全垄断。尤其是在政策的引导和国内大市场的支持下，国产算力已经从“实验室”走向“应用场”，在金融、政务、交通等领域开始规模化部署，实现了宝贵的从0到1的跨越。 但我们同时也不能无视挑战的存在。必须看到的是，在绝对性能上，我们的高端AI芯片与国际顶尖产物相比仍然存在代差；而产业链上游的“卡脖子”环节，如EDA软件、先进制造工艺等，依然是悬在我们头顶的“达摩克利斯之剑”。 其次也是更为关键的，是生态系统的差距。英伟达之所以能占据绝对优势的市场份额，不仅因为其硬件强大，更是因为它用十余年时间构建了名为CUDA的软件“护城河”，锁定了全球数百万的AI开发者。今天的国产芯片厂商虽在努力构建自己的生态，但这需要一定的时间和巨大的投入。 在当前国际环境下，供应链安全和数据主权的价值空前凸显，使用自主可控的算力基础设施，其意义已经超越了单纯的成本或性能考量，成为一种必须的战略选择。这为国产算力提供了一个宝贵的市场窗口，从这个角度看，寒武纪的股价飙升，可以理解为资本市场对这一全新价值体系的初步探索和定价。 然而，越是热烈的期待，越需要冷静的思考。核心技术的突破无法一蹴而就，生态的建设更需要久久为功。在热情拥抱产业浪潮的同时，更要防止一哄而上、低水平重复建设所带来的资源浪费。 对于产业而言，当前需要的仍然是沉下心来，把更多的注意力聚焦于核心技术的研发、软件生态的构建和应用场景的深度挖掘。对于资本市场而言，需要的则是多一份耐心和远见，用价值投资的眼光去发现和支持那些真正具有核心竞争力的公司。
