2025年这年 ，国产GPU算是真醒过来了 ，之前提起GPU，不管是玩游戏还是搞AI训练，大家脑子里基本就一个英伟达。现在不一样了 ，摩尔线程 、沐曦股份 、壁仞科技、燧原科技这“四小龙” ，今年都陆续启动上市进程了 。华为更猛，直接亮出底牌 ，说昇腾系列GPU的规划都做到2028年了 ，性能还一路往上提，连黄仁勋都出来说美国AI芯片就比中国领先几纳秒 。
说实话 ，我之前对国产GPU没抱特别大期待 ，总觉得跟英伟达比还差得远，但今年看下来 ，不管是咱们普通用户用的消费级产品 ，还是企业用的数据中心级产品，国产厂商还真拿出了能跟英伟达对标的东西。
消费级能玩3A ，数据中心靠“狼群 ”打配合
先说说消费级的 ，咱们平时玩游戏 、做设计都靠这个，摩尔线程出的MTTS90，还有砺算科技的7G106 ，测下来性能居然比英伟达RTX4060还高。我身边有个朋友专门试了用MTTS90跑《黑神话：悟空》 ，开高画质居然能流畅运行，这要是放在前两年 ，想都不敢想 。
芯动科技的风华三号更全面 ，带了112GHBM内存，能搞8K渲染还支持硬件光锥 ，跟英伟达RTX40系列比也不落下风 。更厉害的是 ，它单张卡就能运行72B参数的大模型，8张卡连起来还能驱动DeepSeek的满血版。本来想觉得国产GPU也就只能应付日常用 ，后来发现技术上确实在往英伟达的终端产品靠 ，速度比我预想的快多了 。
数据中心级的也不差，华为的昇腾910C ，在FP16精度这个标准下 ，算力能做到800TFLOPS，还带128GHBM内存，性能能到英伟达H100的八成 。单张卡比不过没关系 ，华为玩起了“狼群战术” ，英伟达最大的NVL72模块能装72张GPU和36个CPU，华为的昇腾384超节点直接装384张GPU和192个CPU ，用数量补了单卡的差距。
现在国内各大算力中心里 ，华为 、摩尔线程 、沐曦这些厂商都在往里渗透，AI大模型训练和推理这些场景 ，国产GPU的出货量已经不少了 。之前去参观过一个算力中心 ，工作人员说现在不少训练任务都开始用国产卡了，不是非要依赖英伟达不可 。
虽说国产GPU现在拿出了能对标英伟达的产品 ，但老实讲 ，真要马上追上还没那么容易，人家手里握着几道不好跨的坎。
想追平英伟达？这三道坎得慢慢迈
第一道坎就是生态体系 ，英伟达的CUDA平台搞了20年 ，配套的库和工具得有好几万种，还跟TensorFlow 、PyTorch这些主流AI框架绑得特别紧 。开发者用了这么多年，早就习惯了 ，上手快还稳定 。
国产这边呢 ，华为有自己的CNN框架，但主流软件的成熟度和易用性还差点儿意思 ，得接着优化。其他厂商大多选了“兼容CUDA”的路子 ，可这不是直接用人家的代码，那样会侵权 ，只是在API接口和编译器层面兼容 ，让开发者不用学新规则 。但函数内部怎么运行，还得自己写代码 。生态这东西特别怪 ，得大规模部署才能攒经验 ，可没经验又没人敢大规模用，这循环绕不开。我问过一个做AI开发的朋友 ，他说现在写代码还是优先考虑CUDA ，不是不想用国产的，主要是怕踩坑，效率低。
第二道坎是工艺节点 ，英伟达现在都用4纳米工艺了 ，晶体管密度差不多是国产GPU的两倍 。晶体管密度越高，功耗越低、性能越强 ，这直接影响GPU的算力上限 。
现在国产GPU主要还在用7纳米工艺 ，想跟上就得往5纳米 、3纳米走，虽说5纳米技术咱们有了 ，但产线优先给手机 、电脑的SoC用 ，GPU根本排不上号。这么算下来，工艺上至少落后一到两代 。好在现在高端GPU能搞多die封装 ，比如英伟达B200就是两个die拼的 ，国产厂商也学着用2个、4个甚至8个die封装，多少能抵消点工艺落后的劣势 。但这毕竟是“曲线救国 ” ，不是从根本上解决问题。
第三道坎是供应链 ，英伟达能在全球挑最好的供应商，HBM内存都用到HBM3E了，HBM4都开始送样测试了 。国产GPU受半导体管制影响 ，主要还得靠HBM2 、HBM2E ，就算HBM3、HBM3E在推进，也至少差一代 。HBM内存的速度直接影响大模型训练效率 ，这步跟不上 ，整体性能就容易被拉开。
长鑫存储今年8月说HBM2量产了，每月能产1万片左右 ，但这点量也就够国内20%的GPU用 ，HBM3还在测试阶段，预计明年才能量产 ，可英伟达HBM4明年就要正式商用了 ，差距短期真不好补 。不过也不用太悲观，国产GPU不是没机会 ，咱们有自己的优势能慢慢追 。
中国是全球最大的AI市场 ，今年AI算力需求占了全球三成多，这么大的市场，给国产GPU提供了“试错-优化 ”的空间。我知道有个头部互联网企业 ，用华为昇腾GPU完成了70B大模型训练 ，成本比用英伟达H100低了不少 。有这么多实际场景练手，国产GPU的生态和性能都能慢慢优化 。
政策和资金也给力 ，“东数西算”工程明确要求算力中心用国产GPU的比例不能低于三成 ，今年国家大基金三期给国产GPU领域投了超500亿元，专门支持摩尔线程 、沐曦这些企业搞研发 、扩产能。华为今年研发投入里 ，昇腾GPU相关的就占了15% ，超180亿元，重点攻生态工具和先进封装技术；寒武纪还拿了地方政府20亿元专项补贴 ，用来搞5纳米GPU芯片研发。
至于什么时候能追平 ，行业里大多觉得十年内大致看齐英伟达问题不大，2030年的时候 ，国产GPU单卡性能能到英伟达同期产品的九成 ，生态成熟度超八成，供应链自主化率达七成，这个目标不算离谱 。
中国电子技术标准化研究院有个专家说的挺对 ，国产GPU不用非要“全面复刻英伟达 ” ，可以走“场景定制化”的路子 。比如在智能驾驶 、工业AI这些垂直领域，国产GPU已经有成本和适配优势了 ，说不定能靠这个缩短差距。
总的来说 ，2025年确实是国产GPU的“觉醒年 ”，消费级和数据中心级都有了能对标英伟达的产品 ，有些场景甚至能直接替代 。但要全面追平 ，生态、工艺 、供应链这三道坎还得慢慢跨 。不过凭着国内庞大的市场和持续的投入，十年内大致看齐英伟达不是不可能。现在咱们已经摆脱了“没英伟达不行”的困境 ，接下来就是给点时间 ，把每一步的差距慢慢缩小 。
说实话，黄仁勋说“只差几纳秒 ” ，更像是种恭维 ，英伟达肯定不会停下脚步，咱们现在能做到“可用 ”，下一步就是往“好用”走 ，把“追平 ”从期待变成真事儿 。
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我是视听号的签约作者“巧奕诺”！
希望本篇文章《国产GPU的“追平路径”：市场、政策与技术迭代的三重助力》能对你有所帮助！
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本文概览：2025年这年，国产GPU算是真醒过来了，之前提起GPU，不管是玩游戏还是搞AI训练，大家脑子里基本就一个英伟达。现在不一样了，摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技、燧原科技这“四小龙...