在数字化时代，算力已成为衡量一个国家或地区信息技术发展水平的重要指标之一。随着大数据、云计算、人工智能等技术的快速发展，各行各业对算力的需求也在不断增长。

国产大模型的蓬勃发展遇上国外芯片制裁，如同切下一块纯纳掷进水池，瞬间就引爆了国产GPU市场。

如果翻看中国芯片自主化的紧迫历史，从早期龙芯、飞腾冲击Wintel 联盟，到麒麟芯片的松山湖战役，行业的注意力都是放在设备的核心处理器上，因此CPU类型的核心无论是在政府还是投资人角度来看，都是更为核心的突破点，获得了政府的信创订单和大量资金投入，2023年底的麒麟归来，更是国产芯片对于外部封锁的一记有力回击。

但在处理器战线取得突破的同时，GPU作为一个曾经的侧翼战场，却忽然切换成了主战场。随着AI 大模型在2023年的横空出世，作为大模型发动机的GPU需求猛烈增长，英伟达2023年收入增长125%，2024年一季报更是增长262%，以一种一骑绝尘的速度降其他芯片巨头甩在身后。

作为对比，曾经计算机时代的芯片王者英特尔和移动互联网时代王者高通市值相加仅仅3000多亿美金，不到英伟达的1/8，新王，被喷涌而出的AI训练需求簇拥上了王位。

然而，在全球供应链紧张的背景下，GPU、HBM等高性能计算硬件的供应出现紧缺。尤其是在海外HBM产能受限的情况下，国产算力芯片、存储芯片迎来了难得的发展机遇。

近年来，我国在半导体产业领域取得了长足的进步。一批国产芯片企业凭借自主创新和技术积累，成功打破了国外企业的技术封锁和市场垄断。在AI算力领域，国产芯片企业也展现出了强大的实力。他们通过不断的技术创新和产品升级，推出了一系列高性能、低功耗的算力芯片和存储芯片产品，满足了市场对高性能计算硬件的迫切需求。

国产算力芯片、存储芯片的崛起不仅有助于缓解我国在全球半导体产业链中的“卡脖子”问题，也将为我国在AI领域的发展提供有力支撑。

随着国内企业在技术研发、生产制造、市场应用等方面的不断突破和创新，国产算力产业链将进一步加速发展。

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