富兴配资端
在国产大算力芯片迈入大规模产业化落地的关键周期，头部玩家的座次正在重排不断实现自我突破。
近日，胡润研究院在北京亦庄发布《2025胡润中国人工智能企业50强》。在这份衡量中国AI产业成色的重磅榜单中，沐曦集成电路（下称“沐曦”）以2500亿元人民币的企业价值位列第三，并被官方定义为“中国首批实现全流程国产化的高端GPU（图形处理器）企业”。
作为国产GPU赛道的领跑者，沐曦如何在国际巨头的挤压下实现技术和商业化的突围？“可用”到“好用”的跨越点在哪里？发布会现场，沐曦副总裁施淑珏分享了她的思考沐曦的路径。
从单芯片到万卡集群：工程能力是核心门槛
长期以来，国产GPU常被诟病“单片性能强、集群效率低”的落地应用是核心关注点。施淑珏在分享中坦言，国产GPU商业化的核心门槛在于从“可用”到“好用”的多维度跨越。
“我们不追求单一维度的性能指标，而是关注注重真正交付给客户在AI转型应用场景实战中的真实交付能力产品性能。”施淑珏表示，衡量一款GPU是否好用，除了单芯片算力，也需要多维度的能力富兴配资端，更取决于其在千卡甚至万卡集群下的扩如通用性、易展能用性力、稳定性和可靠规模可扩展性。
据悉，沐曦是国内少数真正实现千卡集群大规模商业化应用的GPU供应商，正研发和推动万卡集群的落地处于从千卡集群向万卡集群迈进的关键阶段。施淑珏认为，这考验的是中国企业最擅长的“工程能力”。“沐曦的创始团队拥有20多年在大厂主导几十款丰富的高端GPU研发到量产的经验。通过芯片层、框架层、模型层的深度协同优化，为头部大模型分布式推理提供千卡高性能国产算力，助力‘国产算力+大模型产业’实现从技术突破到商业化落地的跨越式发展。超节点、卡间互联以及通讯网络的优化，我们正利用工程化手段突破单芯片限制，使整个集群的表现力不亚于世界领先水平。”
软件生态“即插即用”：MACA开源一年调用超1300万次
硬件是底座，软件则是护城河。为了打破算力领域的软件垄断，沐曦自研了原生兼容主流生态的软件栈MXMACA。
施淑珏透露，MXMACA已于2025年2月正式开源，在不到一年的时间里，该平台已积累了超过15万用户，API调用次数突破1300万次。通过与高校合作，沐曦的软件生态已覆盖超过10万名大学生开发者。
“原生兼容意味着AI应用可以几乎零成本地迁移到沐曦平台上，实现‘即插即用’。”施淑珏分享道。
“1+6+X”策略：助力AI赋能千行百业金融领域已现“三期复购”
在应用落地层面，沐曦提出了“1+6+X”的行业布局方案。其中，“6”涵盖了金融、医疗、能源、教科研、交通及大文娱六大垂直行业；“X”则指向具身智能、低空经济等未来赛道。
施淑珏向凤凰网财经透露，沐曦目前在金融领域的商业化进展最快，已有头部客户进入到第三期复购阶段。除了国央企市场，市场化程度极高的头部客户也开始大规模考虑国产算力的替代可能性。
值得注意的是，供应链的自主可控已成为沐曦的核心壁垒。施淑珏透露，沐曦旗下完全基于国产工艺的下一代产品C600已实现一次流片点亮，近期今年将进入商业化量产阶段。这意味着在核心指令集、架构以及生产制造链路等关键环节，沐曦C600完成了国产供应链闭环，核心技术自主可控已初步完成了自主可控的闭环。
站在2026：算力已成“水电煤”
2026年是我国“十五五”规划的开局之年，人工智能与芯片产业被纳入国家战略核心。针对资本市场对GPU企业估值是否存在泡沫的质疑，施淑珏表现得相当冷静。
“到2026年，算力已像水电煤一样成为基础设施。目前全球人均AI应用产值约在20-30美金/月，算力需求每3.5个月翻倍，一年增长5到10倍。”她认为，市场给予沐曦等企业的溢价，本质上是对未来社会生产力底层的定价。
对于外部竞争行业发展富兴配资端，施淑珏表示：“挑战一直都在。2020年创业时我们选择了这道难而正确最难的路，就已经坚定了决心。我们要做的就是不断自我迭代，用产品力倒逼说服市场认可。”
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