中国算力进入下半场,沐曦股份如何成为关键一环?
国产GPU产业进入系统竞争阶段,沐曦首次展示从芯片、软件栈、服务器到超节点的全链路布局,推出曦景S600超节点系统,支持万卡集群。MXMACA软件栈兼容主流生态,已销售超5.5万颗GPU,部署于十余个智算集群,覆盖金融、医疗等行业,成为算力基础设施关键参与者。
过去几年,中国GPU产业的核心关键词一直是“替代”。从“有没有”到“能不能用”,再到今天的“能否规模化落地”,国产算力的发展逻辑正在发生深刻变化。
今年WAIC上,这种变化尤为明显。相比过去强调芯片参数、单卡性能,现在越来越多企业开始讨论什么?生态、系统、软件、集群,以及行业应用。沐曦的展台也折射出国产GPU产业的新阶段:竞争焦点已经从单点产品能力,转向整个算力产业链的协同能力。
沐曦此次以“沐晨曦兮,芯力绽放”为主题,首次采用世博展览馆与张江科学会堂双展区联动,完整展示从GPU芯片、软件栈、服务器、超节点,到行业解决方案和AI4S科学智能应用的全链路布局。这背后释放出一个更鲜明的信号:沐曦正在跳出GPU厂商的传统叙事,逐步成长为中国算力产业链的重要基础设施提供者。
国产GPU进入“系统竞争”时代
大模型进入产业化阶段后,算力需求早已不是单颗GPU能解决的问题。企业真正需要的是能稳定支撑千卡、万卡集群的大规模计算系统,是软硬件协同、成熟生态,更是能真正落地的工程能力。所以,产业竞争正在从GPU竞争,升级为GPU+软件栈+系统架构+行业生态的综合竞争。
沐曦此次重点发布的曦景S600超节点系统,就是这一趋势的直接体现。这款产品采用沐曦全自研GPU和MXMACA软件栈,支持单机柜64卡部署,并可扩展至万卡集群,通过高带宽互连、低时延通信和整机柜交付能力,面向大模型训练、推理、智算中心等场景提供“通用易用、稳定可靠”的国产算力底座。相比过去更多关注芯片性能,现在更重要的是整个系统是否真正能“跑起来”。这无疑是国产GPU进入“系统竞争”阶段的重要标志。
“全栈能力”正在成为国产算力的新门槛
如果说GPU芯片决定算力上限,那么软件生态决定的就是产业真正的使用门槛。长期以来,国产GPU推广最大的挑战之一并非硬件性能,而是开发迁移成本、生态兼容能力,以及应用适配效率。
沐曦这次没有把展示重点停留在芯片本身,而是完整展示了MXMACA软件栈,以及覆盖芯片、板卡、服务器、超节点的软硬件“全家桶”。同时,他们还联合vLLM、SGLang、龙蜥操作系统、木兰开源社区、PyTorch基金会等开源生态伙伴,共同展示国产GPU的完整AI Infra生态。这种布局意味着,国产GPU竞争已经不再只是硬件竞争,而是整个开发生态、工具链和产业协同能力的竞争。
值得一提的是,MXMACA能够原生兼容国际主流GPU生态,从而降低模型迁移成本;开源社区的持续参与,则进一步降低了开发者使用国产GPU的门槛。对于整个产业而言,这意味着国产GPU正逐步从“可部署”,迈向“好开发、易迁移、能规模复制”的新阶段。
从“能跑模型”到“真正进入产业”
如果说过去几年国产GPU主要解决的是“有没有”,那么今天更重要的问题已经变成:“产业是否愿意用、能够持续用”。这一答案,需要真实场景来验证。
沐曦在WAIC上现场展示了“1+6+X”行业解决方案,不仅覆盖金融、医疗健康、能源、教科研、交通、大文娱等多个重点行业,还延伸至机器人、智能座舱、卫星等新兴应用场景。

与此同时,截至2025年底,公司GPU产品已累计销售超过5.5万颗,相继部署于10余个智算集群,并在多个行业完成规模化应用验证。这些案例说明,国产GPU的价值已经不仅体现在性能指标上,而是开始真正融入各行业生产体系,成为数字化、智能化升级的重要底层支撑。
沐曦还持续加强与整机厂商、大模型企业、科研院所、高校以及开源社区的合作,打造覆盖产业上下游的生态网络,推动国产算力真正融入中国AI基础设施建设。这种能力,已经超越单一GPU厂商定位,更接近一个国产算力生态平台。
从国产替代走向产业核心
回顾近年来国产GPU的发展路径,可以发现产业关注点已经发生变化。最初,人们关注的是国产GPU能否替代进口产品;随后关注的是性能是否接近国际水平;而今天,更重要的问题变成:国产GPU能否支撑整个AI产业持续发展。
此次WAIC,沐曦所展示的不只是芯片产品,而是一套覆盖芯片、软件、服务器、超节点、行业方案、开发生态和科学智能应用的完整算力体系。从“产品全家桶”到“生态朋友圈”,从MXMACA软件栈到超节点系统,从AI4S前沿科研到六大行业应用,沐曦不断拓展国产GPU的应用边界,也逐渐完成自身角色的升级——不再只是国产GPU供应商,而是深度嵌入中国算力产业链的重要参与者。
对于中国AI产业而言,未来真正决定竞争力的,不只是拥有多少GPU,而是谁能够提供更加通用易用、稳定可靠、开放协同的算力底座。而沐曦正在用全栈技术能力、产业生态建设和持续落地实践,给出属于国产算力的新答案。
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