在2023年之后，中国人工智能应用层迎来了爆发式增长，然而，支撑这场繁荣的算力基石，却长期面临着对外高度依赖的深层次困境，行业领军者直言，绝大多数本土AI应用，依然运行在海外技术体系之上，这背后隐藏的，不仅是技术断供风险，更是整个创新生态的结构性挑战。
繁荣景象下的应用层活跃度
从2023年生成式人工智能技术有了突破开始，中国市场出现了好多大语言模型，像千问、智谱GLM这些。依据2025年多项国际基准测试的结果来看，这些模型于部分任务方面的表现，和国际领先的产品处在同一个梯队。与此同时，以DeepSeek、豆包作为代表的人工智能应用，每天的活跃用户数量一直维持在数千万的级别。
于金融风控领域，人工智能技术渗透率显著有提升，在智能制造领域，人工智能技术渗透率显著有提升，于个性化教育领域，人工智能技术渗透率显著有提升，在内容生成等领域，人工智能技术渗透率显著有提升。多家商业银行已有部署AI信贷审批系统，有部分制造企业利用视觉检测技术把产品质检效率提升至30%以上。这些进展是表明，人工智能正于实质性改变众多行业的运作模式。
难以绕过的生态高墙
且不说应用层迅猛发展之时，底层算力生态的自主可控性，正面临着极为严峻的考验。范式智能公司创始人戴文渊，于2025年末的一次行业会议里表明，当下全球最大的开源模型社区Hugging Face之上，托管着超过200万个模型，然而国内性能较为先进的图形处理器，能够良好予以支持的模型数量，仅仅是几十到几百个。
他又进一步地透露，大约99%的中国人工智能应用项目，其开发以及部署依旧深度地依赖英伟达公司所构建的软硬件技术栈。这样的一种现状并不是单纯地由芯片计算性能来决定的，更为关键的是围绕着该技术栈所积累的庞大的软件生态以及开发者社区。
迁移成本与知识体系重构
英伟达CUDA生态系统历经近二十年的发展历程，已然构建起了一套完整的技术栈，该技术栈涵盖了各个层面，从底层驱动程序开始，历经编译器，直至高级函数库。在全球范围内，数百万的开发者身处此体系之中，积累了极为丰富的算法优化经验，同时也养成了特定的难以轻易改变的开发习惯。而对于企业来讲，更换算力平台所蕴含的意义，远远超出了仅仅重写代码这一范畴，意味着更多复杂且具有挑战性的变动。
迁移过程，关联着对整个开发工具链的全面调整，关系到运维流程的全面调整，甚至涉及团队知识结构的全面调整。有一位处在北京的AI初创公司技术总监讲，在激烈的市场竞争里，因这种迁移而产生的不确定性，极有可能严重地影响到产品迭代的速度。所以，好多团队就算是有意愿，也不容易下定决心去做全面的切换。
技术快速演进带来的适配挑战
2026年1月，有一位国产芯片设计企业的高级工程师，他要求匿名，在接受采访时称，人工智能模型架构自身仍在快速生长的时期，从Transformer架构直至未来或许会出现的下一代基础架构，芯片设计务必要拥有充足的灵活性以及前瞻性。
倘若技术路线出现重大变革，那专门针对现有架构予以优化的芯片，便有可能才量产就面临被淘汰的风险。在此情形下，因与全球处于最前沿的学术研究以及产业实践紧密相连，国际头部厂商常常能够更加迅速地调整其产品路线图，这给追赶者造成了持续不断的压力。
国产芯片的困境与负向循环
国产芯片就算实现了量产，可由于生态薄弱，就容易陷入市场接受度低的那种困境。一位关注半导体领域的风险投资者表明，众多国产GPU宣称其峰值算力达成了国际某款主流产品的特定百分比。但客户更在意实际业务模型能不能高效、稳定地运行。
实实在在的瓶颈存在于，从模型转换开始，经过算子优化，直至长期系统维护的整个流程成本。因为在初期的时候，用户基数限定在一定范围，芯片企业 Gathering 的实际应用反馈不够充足，所以致使产品迭代的速度相对来讲较为迟缓。并且，数量不是很多的出货量也没方法把高昂的研发以及制造成本分摊开来，这就让产品在性价比方面欠缺足够的吸引力。
推理需求增长与协同破局尝试
此刻，人工智能算力需求正从集中式的模型训练，迅速朝着分布式、持续性的模型推理转变，几乎所有受访的行业专家都证实了这一趋向，推理场景更注重实时响应、成本控制以及能耗效率，这给国产算力提供了差异化的竞争切入点。
近期一场论坛上，燧原科技创始人赵立东称，国产AI芯片要翻越的两座大山是先进制造工艺和软件生态，模型与芯片深度协同是构建生态的关键。去年7月，阶跃星辰公司联合近十家芯片及基础设施厂商发起“模芯生态创新联盟”，为通过联合优化提升整体算力利用效率。
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