过去几年，行业更多关注单颗芯片性能，而随着大模型不断演进，市场关注点正逐渐转向算力系统、互联架构以及产业协同能力。【zb_8277】

在各地智算中心密集建设背景下，“算力是否过剩”“未来算力如何演进”等，成为产业热议话题。

算力需求真的开始见顶了吗？下一代算力又将向何处演进？

近日，财联社记者跟随“活力中国调研行”走进上海张江，实地探访沐曦股份、曦智科技以及张江高科895孵化器时发现，市场热议算力产业下一阶段发展的同时，一条围绕GPU、硅光等方向的创新产业链正在这里逐步形成。

高质量、通用型算力“远未过剩”

“现在供应链是紧张的，这是产业链的现状，甚至有些产能已经排到了明年后面。”沐曦股份首席产品官、高级副总裁孙国梁向财联社等媒体阐述了目前行业发展现状。

孙国梁认为，目前高质量、通用型算力远未过剩，反而“一卡难求”的情况比较多。在他看来，所谓过剩的算力，其实是没有那么优质、高质量的算力，并且有些可能因为架构不够通用、或只能跑某一类型模型的算力，在面对市场变化时造成了一定的冗余过剩。

谈及AI算力产业的发展，沐曦股份联合创始人、CTO彭莉也表示，随着人工智能持续向千行百业渗透，目前国内AI算力需求供不应求，未来市场空间依然很大。

作为“国产GPU四小龙”之一的沐曦股份，其基于自主知识产权的GPGPU架构及国产先进工艺研发的新一代通用GPU产品曦云C600训推一体芯片已实现量产销售，下一代产品曦云C700正处于软硬件购置和产品设计开发阶段，芯片的核心设计、功能验证已大部分完成，正在进行更深入的性能调优。此外，首个面向AI4S（科学智能）场景优化的国产GPU产品曦索X系列GPU也在2026年初发布。

值得注意的是，伴随国产GPU产业不断成熟，行业竞争重点也在发生变化。

彭莉坦言，当前行业面临的核心瓶颈在于供需之间：需求大于供给。而这背后，需要持续提升产品的通用性、易用性、稳定性以及可靠性，以满足越来越复杂的大模型训练、推理及行业应用需求。AI算力的发展不再只是GPU性能的竞争。其表示，这不仅包括计算能力，还涉及存储、互联、散热、供电等多个环节。

正是在这一背景下，硅光等技术开始快速进入产业视野。

当前AI产业进入高速发展快车道，全球电芯片算力和电互连的瓶颈凸显，难以应对超节点的算力需求，一方面摩尔定律呈现放缓趋势，另一方面传统电互连和算力的性能差距增大。

为缓解上述限制，业界已转向铜互连及传统光模块，但铜互连仅能实现“短距离、低带宽”传输；传统光模块难以突破带宽瓶颈，仅能实现“长距离、低带宽”传输。为此，曦智科技主要从两条路径切入：一是通过光来建设更好的互连能力，二是通过光来提升计算能力。

曦智科技创始人兼CEO沈亦晨告诉记者，硅光真正的价值最终体现在光电融合上，包括光电共封装，以及光与电如何实现更加紧密的融合。

“另一个关键挑战在于系统层面。”沈亦晨表示，在光和电芯片做出来后，如何与板卡、服务器系统等形成兼具性价比上可以实现量产的方案，仍需要很多创新。如光芯片、板卡等各个环节如何去设计、如何有效降低成本等等，也是当前产业亟需快速迭代和解决的问题。

沈亦晨预测，预计五年内，硅光芯片在智算中心中的占比将达到30%以上，整个光芯片产业也将迎来更大的发展空间。