2025年的上半年，对国内人工智能的算力企业至关重要。
DeepSeek在春节期间出炉，加之国外大模型迭代，人工智能重造各行各业的共识已经广泛达成。人工智能在千行百业的应用正依次铺开。国外芯片受限，貌似铁板一块的AI算力市场出现裂缝,光线穿透进来。中国本土算力抓住了机会，上半年的出货量快速增长。
经历高端制造设备以及芯片设计工具受限，国产算力企业扛过来了。2025年是AI应用的爆发年，也是关乎国产算力企业兴衰存亡的关键之年。用一家企业高层林致远的话说：中国芯片企业下一个阶段要做的是“冲上去”。
活下来
算力设施提供商，将上半年视作重要窗口期。
2025年的上半年，林致远及其团队马不停蹄，密集拜访了20余家企业的首席信息官。他们的目标清晰，希望获得这些企业对其数智化平台的认可。这些工作取得了初步成效，与部分受访企业在核心经营系统、质量和风控管理、人力资源、客户关系与销售管理等领域启动合作。
林致远说，这些合作下半年就会落地、产生收入实效。
林致远所在企业收入规模增长迅猛，其核心能力是在国产算力的基础上构建起来的。上半年该公司AI算力带来的收入同比跃升59%。
科大讯飞的星火大模型，同样构筑在中国本土算力之上。
2025世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议上，科大讯飞是唯一翻译合作伙伴。世界人工智能大会期间，科大讯飞对星火大模型X1进行了升级，以其为底座的星火语音同传大模型同步升级。最新的同传大模型覆盖外贸、医疗、制造等领域超过8万的专业术语库，中英同传效果较首发版本提升20%，解决了中译文碎片化、不连贯的痛点。
“这些都是100%基于全国产算力实现的。”科大讯飞副总裁赵翔向第一财经表示。中国本土人工智能和基础设施正在应用层快速铺开，而科大讯飞的翻译机只是其中案例之一。
大模型的应用，最早是从美国开始的，中国市场的应用晚于美国市场。但今年春节期间横空而出的DeepSeek，以高性能，低成本的模型，引领了开源的潮流，扭转了这种局面。
人工智能改变产业未来，已经在千行百业形成共识，谁都不甘落后，更不敢落后。这给中国本土芯片企业带来机遇。大模型推理侧对于英伟达算力的需求，明显比大模型训练阶段要低很多。中国本土企业的芯片，得以登堂入室。
“机场里铺天盖地的广告，不少已经变成各种语音平台、各种大模型一体机的投放。这种变化，核心就是真正的应用开始起来了。现在真正做到了芯片、模型助力场景应用，场景反馈回来的数据，又增加了模型跟芯片进一步地迭代，形成了一个非常良性的正向循环。”天数智芯董事长兼CEO盖鲁江在阶跃星辰的大模型发布论坛上评价说。
盖鲁江透露，从芯片厂商来看，2025年从年初到现在，芯片在大模型应用中的出货量确确实实在快速增长。
双向奔赴
“现在国内整个应用场景，到大模型，到芯片公司，没有统一的标准和规范，大家各种的适配成本还是比较高的。”盖鲁江在上述论坛上说。
DeepSeek、阿里千问、阶跃星辰等国产大模型紧紧咬住美国大模型的发展节奏，但国产算力企业目前还没办法与英伟达齐头并进。芯片从设计到生产，需要两年的时间。但现在大模型半年就迭代一次。国产大模型和国产算力，更新速度有明显差异。
这对于经验本就不丰富的本土芯片企业来说，是一件痛苦的事情。它们为今天的大模型所设计的芯片达产之后，AI世界已经天翻地覆，芯片不再能满足模型所需。芯片设计，更需要前瞻性。
7月25日，阶跃星辰发布其新一代基座模型Step3，并与华为昇腾、天数智芯、燧原科技以及壁仞科技等近10家芯片企业发起“模芯生态创新联盟”。
“我也希望有了模芯联盟以后，我们和芯片厂商建立长期良好信任以及合作关系。”阶跃星辰CTO朱亦博表示：“现在我先迈出一步，提早把要发布的模型告诉你；以后你发新芯片也告诉我，我们可以彼此结合。我觉得长远会对生态有好处。”
根据大模型的需求，芯片企业可以针对超长文本、MOE架构、多模态、大规模推理等特性，对芯片设计做出调整。
盖鲁江说，希望通过这种联盟，打通芯片到整机厂商，再到模型厂商，再到最终应用场景的链条。这条产业链条里的四个重要参与方建立一套统一的规范和标准，这样可以省去大量的前期投入和适配成本。
“我们一直强调算力普惠。什么叫普，你想要的时候就有；什么叫惠，够便宜。但现在既不普，也不惠。”燧原科技董事长兼CEO赵立东说，这恰恰是国产模型跟国产芯片合作的重要契机。
“大模型的发展我觉得它既是一个商业的问题，也是一个科学的问题，在当前的条件下，我们首先面对的是要在模型的技术上，在模型的智能上，尽快咬住美国最尖端的模型，不要被落得太远。至于用什么芯片，也是根据所有的条件，有什么条件我们就用什么芯片，有的时候并不是我们主观的选择。”阶跃星辰CEO姜大昕对记者表示。
朱亦博则喊话其他大模型厂商，一起行动建好国产生态。“我们也诚心邀请DeepSeek、Qwen等模型加入我们的模芯联盟。”
无可逃避的命运
AI铺开落地的势头，在下半年并没有减弱。
林致远对记者表示，企业之间的竞争，也会加速AI落地。在激励竞争中，10%的效率或成本差异就能决定企业存亡。况且，人工智能带来的不仅仅是效率提升。
一家国产芯片的掌门人预测，下半年会有更大规模的大模型推理落地，原因是当各行各业基于开源大模型进行二次、三次开发的时候，会有更多针对具体应用场景的蒸馏版模型出现。
“改变世界的不仅仅是技术本身，更重要的是我们的核心技术能够落地应用到产品。我认为这能够真正带动中国经济发展，中国在这方面的场景非常丰富。”赵翔说。
中国经济包罗万象，AI应用场景宽广。不同的应用场景，对模型和芯片的要求大不相同。比如零售场景里面，对高并发有要求；教育领域对精度要求高一点，推理过程中要求更高准确性。这给不同性能的芯片以用武之地。
在移动互联网时代，中国市场创造了一个独特而广阔的生态。中国企业腾讯、百度、阿里和美团等成为仅次于美国巨无霸企业的存在。这种生态优势，也许能在AI时代重现，从而为中国芯片企业发展创造出巨大的试错和成长空间。
“我们现在看到在具体应用场景里，包括金融领域、教育领域、医疗领域，包括新零售，其实这些大的细分行业已经快速地在进行部署，非常多的应用场景层出不穷。今年相比去年就出现了许多并不存在的应用场景。我们从芯片厂商的角度，确确实实看到了大模型的应用在快速落地，在快速起量。”一家企业的高层认为，芯片企业应该深入到应用场景里面去，才能真正理解需求侧，从而找到改进产品的方向。
这一轮AI变革中，最先走到浪潮之巅的算力供应商是英伟达。英伟达并不是先见之明的为AI而开发芯片，但浪潮到来的时候它抓住了机会，成为首家市值超过4万亿美元的公司。微软因为投资了OpenAI而获益匪浅，它的云服务是支撑OpenAI应用的坚实底座，微软成为第二家市值超过4万亿美元公司的原因部分也在于此。
这场技术革命中，也许存在部分泡沫。但人工智能改变世界，已是有目共睹，谁也不能置身事外。对AI变革的认知，以及能否尽快从中获益，是未来企业存亡的关键。
中国芯片企业起步晚，受限多，迎难而上是中国企业没有办法逃避的命运。他们最终可能成功，也可能一败涂地，但时代已不允许他们苟且。
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