全功能GPU在工作效率、生态完整多样性以及兼容性方面具有优势,能够更好地适应未来新兴及前沿计算加速应用场景的需求。基于MUSA统一架构技术,摩尔线程在基础软件层面提供了AI计算、图形渲染和科学计算所需的基础软件技术,支持国内外主流AI应用开发框架和图形应用开发技术。
随着英伟达退出中国高端GPU市场,摩尔线程MUSA架构似乎可以无缝衔接其市场,国产算力行业有望借此实现加速落地。摩尔线程已推出四代GPU架构芯片,第四代芯片“平湖”增加了FP8精度支持,大幅提升AI算力。基于MUSA架构,摩尔线程还推出了智能SoC芯片“长江”,集成了多种异构算力单元。
除摩尔线程外,华为也在国产算力领域有所布局。2025年6月20日,华为发布CloudMatrix384AI超节点,将384颗昇腾NPU和192鲲鹏CPU通过全新高速网络互连形成整体AI服务器,算力提升显著。实际测试中,CloudMatrix-Infer每个NPU每秒处理5655tokens,效率高于英伟达H100。
龙芯中科也推出了新一代CPU及GPGPU。2025年,龙芯中科发布最新一代3C6000系列处理器,具备高性能、高可靠、高安全、高能效的特点。此外,龙芯还发布了首款GPU芯片9A1000,定位入门级显卡并支持AI加速,预计性能提升显著。
在国产GPU市场,多家公司如海光信息、寒武纪、景嘉微、沐曦集成等均聚焦GPU产品,为国产算力替代提供无限可能。北京计划在700-800公里晨昏轨道建设运营超过千兆瓦功率的集中式大型数据中心系统,以实现大规模AI算力搬上太空。浙江之江实验室已于2025年5月14日发射12颗卫星,搭载80亿参数模型,实现整轨互联,计划扩展至千星规模,成为全球首个太空计算星座。
中国大力发展太空算力的前提是实现国产算力替代。如果成功,这将是解决传统数据中心问题的一条全新路径。长期来看,太空算力或将成为“绿色高密度计算平台”,减少对地面资源的依赖,促进跨界产业链发展,实现战略自主和数据主权。这一布局的重要性不亚于几十年前地面互联网基础设施的建设。
微软CEO纳德拉在最新播客节目中透露,公司面临一个前所未有的困境:手上有大量GPU却因缺电和空间不足而闲置。这些英伟达AI芯片并非因为算力过剩而被搁置,而是现有的基础设施无法支撑它们运行
2025-11-05 08:26:19微软机房大量GPU因缺电闲置在太空这条轨道上,AI正准备开启一次“离地”进化。11月9日,世界互联网大会乌镇峰会举办“数智空天论坛”,来自中日澳的院士和企业家围绕“太空智能,开启太空AI新纪元”展开对话
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