来源：新浪财经

新浪科技讯 9 月 14 日晚间消息，2026 年中国国际服务贸易交易会（简称：2026 年服贸会）期间，摩尔线程 CFO 薛岩松分享坦言：" 英伟达在中国 AI 芯片市场份额已从昔日 95% 暴跌至不足 8%，接近清零，且其游戏卡产品也正逐步退出国内市场，海外芯片长期垄断国内算力市场的格局正在瓦解。"

在薛岩松看来，随着海外品牌退场，国产算力迎来历史性替代机遇，产业发展正从 " 可以用 " 迈入 " 好用 " 的全新阶段。但同时，在超级集群工程、算力成本控制等核心领域仍存在明显短板，亟待持续攻坚突破。

薛岩松透露，目前国内 AI 加速卡国产市场份额已突破 60%，且保持高速增长，正向高端算力场景持续跃进。数据预测，2025 年底中国算力规模将达到 160 万 P，稳居全球第二。

依托技术持续迭代，国产算力已实现多项硬核突破，彻底摆脱低端标签。薛岩松介绍，公司配合国家级实验室，以超过 12000 卡的智算集群完成了 2360 亿参数科学大模型的预训练，目前正攻关万亿参数水平的大模型，这是国内突破性进展。同时，北大团队基于摩尔线程 S5000 显卡集群研发的世界模型，登顶斯坦福大学相关赛道榜单，霸榜超 47 天，实现国内首次全栈原生世界模型训练。

但亮眼成绩外，薛岩松也直面产业短板，坦言国产算力仍存在多重差距。当下算力竞争早已脱离单卡性能比拼，进入大规模集群工程化竞争阶段。" 万卡集群已是行业标配，十万卡是下一步核心目标，但即便我们 2027 年联合京东建成 10 万卡智算集群，和美国仍有差距。" 他指出，美国已落地 20 万卡级 H200 集群，行业头部企业规划 50 万卡、百万卡级集群，甚至以 1GW 电力规模定义超算等级，远超国内现有水平。

生态与成本，是制约国产算力规模化落地的另外两大核心难题。面对英伟达 20 年积淀的 CUDA 生态壁垒，摩尔线程依托自研 MUSA 统一架构，实现从硬件、驱动到算法、应用的全栈兼容，补齐生态短板。与此同时，算力高成本问题亟待破解，" 互联网应用边际成本几乎为零，但 AI 每一次调用都要付出实打实的算力成本，如何持续压降算力综合成本，是全行业的核心课题。"

薛岩松总结道：" 国产算力已突破能不能用的阶段，正向好不好用加速突破，可全面支撑模型推理、中小模型训练场景替代，但在高端大模型预训练、科学计算、具身智能、世界模型等前沿领域，仍需持续追赶。未来期待产业与金融界携手，共同筑牢国产 AI 算力核心底座。"

服贸会期间，北京市顺义区还举办 " 顺易投融 · 汇金助园行 " 园区金融服务专场推介会。联合银行、保险、金融租赁机构与区内行业主管部门、各镇产业园区及重点企业面对面，聚焦园区发展痛点、企业成长难点，靶向推送专业化、场景化金融服务方案，搭建 " 政园企金 " 常态化对接桥梁。