国产万卡池批量出现｜图源：豆包AI
作者／ IT时报 贾天荣
编辑／ 郝俊慧 孙妍
国产AI芯片厂商仍在继续押注“万卡集群”。
《IT时报》记者从多个消息源获悉，上海临港将建设一座沐曦GPU万卡集群。目前项目仍处于推进阶段，最终采用曦云C550还是最新一代曦云C600方案，尚未最终确定。
这意味着，在“国产GPU四小龙”陆续冲刺资本市场的背景下，围绕“万卡能力”的竞赛并未停止。
从“造芯片”走向“造系统”
早在2024年，沐曦与加佳科技共同启动曦源一号SADA万卡集群算力项目，其第一期千卡集群在上海临港正式落地。彼时消息指出，沐曦和加佳科技已在上海、湖南、江苏等多地建成智算中心，并计划于2025年6月完成10000卡国产高质量算力建设。不过，记者注意到，截至目前尚未有公开信息显示该项目已完工。
但沐曦方面对外表示，公司已经完成超万卡规模国产智算集群的全量交付，其推理GPU也已在头部大模型客户中实现规模化落地。
最新消息显示，近日，由云工场科技主导建设的“无锡沐曦国产GPU万卡智算集群”项目迎来重要进展——一期工程正式点亮并投入实际运营。该集群采用沐曦曦云C550算力设备，目前已进入实际运营阶段，并已有客户投入使用。
作为其第一代训推一体GPU产品，曦云C550基于XCORE 1.0架构，主要面向AI训练、推理与通用计算场景，支持多种混合精度计算，配备64GB HBM2e显存与高速互连能力。
2025年10月发布的曦云C600，则进一步升级至XCORE 1.5架构，新增FP8 Tensor及Tensor转置指令，并升级HBM3e显存体系，开始明显对标当前主流AI训练需求。
记者注意到，在商业化落地层面，沐曦在“国产GPU四小龙”中较为领先，2024年营收达7.43亿元，核心产品曦云C500累计销量超2.5万颗，获中国电信、阿里、腾讯等头部企业批量采购。
相比早期“单卡性能”的竞争，如今国产GPU厂商越来越强调“系统能力”。“过去大家认为芯片公司交付的是一颗芯片，但后来发现仅靠芯片远远不够。”此前，摩尔线程的联合创始人张钰勃曾公开表示，大模型参数规模持续膨胀后，必须从单服务器走向系统化部署，再进一步走向万卡级集群。
2025年底，摩尔线程登陆科创板时，其“夸娥（KUAE）”万卡级智算集群就被视作核心资产之一。某种程度上，“能不能做万卡”，已经成为国产GPU公司讲述资本故事的重要组成部分。
如今，这种逻辑也正在复制到燧原科技、壁仞科技、沐曦股份等公司身上。
“国产GPU四小龙”即将齐聚资本市场。6月15日，燧原科技正式通过上海证券交易所科创板上市委员会审议。
沐曦也于近日发布公告称，为满足业务发展需要，进一步提升治理水平与核心竞争力，并深入推进全球化战略，公司拟发行境外上市外资股（H股）股票，并申请在香港联合交易所有限公司主板挂牌上市。
国产万卡集群正在批量建设
当前，国产GPU万卡集群已经开始从“概念验证”进入实际落地阶段。
除了“无锡沐曦国产GPU万卡智算集群”，燧原科技招股书也显示，公司已联合客户研发超节点方案，并联合打造具有商业化价值的万卡高速互联集群，并且千卡、万卡智算中心项目已经实现收入。
国家数据局6月8日发布的《数字中国发展报告（2025年）》显示，截至2025年底，全国在用算力设施机架数已超过1373万标准机架，智能算力规模达到159万PFlops（FP16），全国已建成42个万卡智算集群，规模位居全球第二，仅次于美国。而更早之前，科大讯飞与华为也曾在合肥建设国产万卡智算集群，被业内视作国产算力体系的重要标志性项目。
但在“万卡热”持续升温的同时，行业内部对于其商业价值的看法，却并非完全一致。一位业内人士向《IT时报》记者透露，目前真正有大规模训练需求的模型公司其实并不多，“现在模型就那么几个，真正需要万卡训练的厂商有限”。
图源：pexels
该人士表示，部分早期建设的国产集群，后来甚至出现了拆分和低价出租的情况。“之前有一些集群做了两三千卡规模，后来陆续拆分，并以非常低的价格租给国央企和政府单位。”
需求分化与资源错配，正倒逼国产算力产业从“政策驱动”转向“需求驱动”，中国AI大厂是最有潜力的市场。
从训练转向推理
变化的核心，在于AI行业的重心正在迁移。过去几年，大模型竞争主要围绕“训练能力”展开，谁能堆更大的集群、训练更大的参数，谁就拥有更强的话语权。
但随着DeepSeek等国产大模型逐渐进入应用阶段，推理需求开始迅速增长。中国工程院院士邬贺铨此前指出，中国当前的推理需求约为训练需求的8倍。
这意味着，未来算力需求结构正在发生根本变化。训练强调吞吐率，需要集中式高性能集群；而推理更强调低时延、高并发与靠近用户，需要更加分散、边缘化的部署方式。
“下一阶段的重点已经不是单纯堆集群，而是调结构。”山海引擎COO彭璐向《IT时报》记者表示。包括边缘智算节点、推理专用基础设施以及统一算力调度平台，都可能在未来两三年快速增长。这种趋势，也让部分厂商开始强调“超节点”概念。
位于河南郑州的国家超算互联网核心节点，超过6万张国产AI加速卡正在高速运行。自今年4月投入使用以来，这里成为我国最大规模超智融合算力集群。据中科曙光相关负责人介绍，国家超算互联网平台已链接超300万CPU核和超20万张GPU卡，接入全国一体化算网调度体系，为全国用户提供普惠化算力服务。
“未来可能不是单纯比谁卡更多，而是谁的超节点效率更高。”彭璐表示。与此同时，随着NVIDIA GB300等新一代AI超节点方案开始进入市场，系统级能力的竞争也正在进一步升级。
相比“能不能做万卡”，业内更关心的问题是：国产GPU能否稳定量产。彭璐认为，目前沐曦最大的压力仍然来自供应链和产能，“产能就那么多，7纳米设备的大规模成熟量产还需要时间。”他表示。
此外，国产GPU厂商仍然高度依赖传统服务器厂商生态。有业内人士分析，沐曦未来的万卡项目，大概率仍会与浪潮信息、联想等传统服务器厂商合作完成整机系统建设。
真正决定国产GPU未来的，也不只是“单次交付”。一位行业人士向《IT时报》记者表示，目前行业最看重的，其实是Token成本。
“单机可能很贵，但如果按Token计算，万卡集群反而是最划算的。”该人士表示，未来大规模推理服务更关注的是整体调度效率、互联效率以及单位Token成本。
而对于刚刚冲刺资本市场的国产GPU企业而言，“上市”只是开始。真正的问题是它们能否真正进入互联网大厂的万卡集群体系，能否支撑未来中国大模型推理需求，又能否从“硬件突破”真正走向“生态构建”。
排版／ 季嘉颖
图片／ IT时报 沐曦 pexels 豆包AI
来源／《IT时报》公众号vittimes
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