国产GPU在十万卡级智算集群建设中面临哪些商业化挑战与突破？

从万卡走向十万卡，国产GPU面临的核心挑战已从单卡算力转向系统效率，包括算力线性度、集群稳定性和互联效率等系统能力。大规模算力集群建设需要包括芯片、互联、内存、供电、散热、软件在内的系统工程能力，只做好一个芯片或一台服务器是不够的，最终需要交付高可用的计算系统。

在商业化进展方面，摩尔线程已实现单一网络下千卡级、万卡级大规模集群的商业化落地。2026年上半年，公司实现营业收入17.36亿元，同比增长147.42%，其中云端产品收入16.93亿元，占总收入约97.5%。夸娥万卡级智算集群已完成部署并上线服务，公司正推进高性能国产GPU、先进互联网络、集群软件栈和算力调度平台的一体化布局，构建支撑十万卡级集群的技术底座。

沐曦股份同样取得显著进展，其万卡智算集群已正式投入魔形智能“Token超级工厂”的生产环境。2026年上半年沐曦营收13.24亿元，同比大增44.67%，毛利率升至57.2%，归母净利润扭亏为盈达6.12亿元，产品已在智算中心、运营商、金融、能源等六大行业规模化落地。此次合作将算力价值锚定在下游可验证的Token交付上，标志着国产GPU从“集群建设、适配验证”阶段正式跨入“生产运营”阶段。

这些进展表明，国产GPU正从集群建设、适配验证加速迈向十万卡级基础设施规划与万卡级生产运营，规模化商用进程明显提速。下一步，企业将在超节点算力集群方向继续深化合作，吸引计算、互联、存储、液冷等关键子系统合作伙伴共建生态，以满足AI产业迅速扩大的算力需求。