随着全球算力竞赛进入白热化阶段，国产芯片产业链加速实现关键技术突围。华为海思新一代Ascend910C芯片的量产交付，标志着国产AI算力硬件已具备与国际主流产品抗衡的能力。与此同时，寒武纪等本土芯片设计企业依托自主研发架构，持续扩展高性能计算场景的应用边界，推动国内AI基础设施向全栈自主化迈进。
一、算力芯片自主化进程加速
核心芯片性能突破
华为海思Ascend910C采用12nm工艺制程，单卡算力较前代提升40%，功耗降低15%，可支持千亿参数大模型训练。该芯片已通过国内头部云计算服务商的适配验证，在智能驾驶、工业质检等场景形成规模化部署。其异构计算架构实现了对TensorFlow、PyTorch等主流框架的全栈优化，显著降低算法迁移成本。
半导体材料国产替代深化
国内12英寸硅片月产能突破百万片，关键光刻胶材料实现90%本土化供应。上海新昇半导体完成28nm逻辑芯片用硅片的量产验证，中环股份12英寸抛光片良率达国际一线水平。材料端的突破为高阶芯片制造提供了稳定保障，支撑Ascend系列芯片产能持续爬坡。
产业链协同创新体系成型
赛微电子MEMS传感器产线完成智能化改造，可为AI芯片提供高精度环境感知模组。通富微电与华为海思联合开发2.5D先进封装方案，将HBM存储堆叠良率提升至98%。设计-制造-封测全链条的技术协作，有效缩短了产品迭代周期。
二、AI基础设施生态逐步完善
智能计算中心建设提速
国家超算广州中心部署的寒武纪思元590集群，峰值算力达2.5EFLOPS，支持超过50家科研机构开展量子模拟、基因测序等前沿研究。长三角人工智能计算中心采用混合架构设计，兼容昇腾、寒武纪等多品牌芯片，实现资源动态调度效率提升30%。
行业应用场景持续拓展
在智能制造领域，基于Ascend910C的工业视觉系统已应用于3C电子产线，缺陷检测准确率突破99.97%。智慧城市方面，寒武纪MLU370-X8加速卡支撑的城市级视频分析平台，实现万路视频流实时处理，交通违规识别响应时间压缩至200ms以内。
软件生态构建取得进展
华为MindSpore3.0框架新增支持50+国产AI芯片型号，模型压缩工具可将大模型参数规模缩减60%而不损失精度。寒武纪Neuware平台完成与统信操作系统的深度适配，提供从驱动层到应用层的全栈开发工具链，降低算法工程化门槛。
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本文源自：金融界
人在江湖
中国被芯片制造卡脖子，中国有世界一流的芯片设计能力，不能制造太难受了