2025国产显卡崛起！数据处理双创新，国产GPU性能逼近美国产

当你在电脑上用高帧率玩完《黑神话：悟空》，或者刷到国内的AI大模型又完成了一轮新训练，可能没注意到一个重要的转变：到了2025年，那些一直被英伟达“卡住脖子”的国产GPU，好像出现了点不同的迹象。

一方面，摩尔线程、沐曦股份这些“行业新星”正努力推动上市进程；另一方面，华为直言不讳地公布了昇腾系列到2028年的技术规划。就连英伟达的CEO黄仁勋也开玩笑说：“美国的AI芯片领先中国也就几纳秒而已。”

虽然场面挺热闹，但心里不免有点疑问：眼下的国产GPU，到底是真正能跟英伟达一较高下，还是只是“外表看着不错”？

实际上，2025年国产GPU的“崛起”并不是某一家企业一夜之间突发奇想搞出来的，而是“市场应用的落实”加上“技术积累长远规划”两方面共同推动的成果。

那些被称为“国产GPU四小龙”的公司，像摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技和燧原科技，它们陆续开启上市步伐，可不只是单纯的“融资扩建”。

要知道，GPU的研发向来是个“烧钱”的活儿，从芯片设计到流片测试，动辄几亿的投入少不了。而上市筹了钱，能帮这些公司更有底气搞生态圈建设、吸引开发者，说明国产GPU正式从“实验室技术”迈向“市场验证”的重要关卡。

而且华为直接公布了昇腾系列GPU到2028年的发展规划，性能的发展路线图非常清楚，这种“提前亮出底牌”的做法，与黄仁勋那句“领先几纳秒”的评价不谋而合，形成了一种巧妙的呼应。

这也说明国产GPU，从以前的“被动追赶”，变成了如今能“主动布局未来”的玩家，真正“觉醒”的底气，看得一清二楚。

要说“国产GPU能不能和英伟达比肩”，这个问题答案其实得看各自的实际应用表现。不管是普通用户用的那些消费级显卡，还是企业数据中心里用的算力核心，现如今都出现了具备竞争力的产品，令人眼前一亮。

曾经有人总是觉得“国产GPU跑分挺漂亮，实际用起来就不行”，不过如今情况可是完全不一样了。

摩尔线程的MTTS90和砺算科技的7G106，在专业的跑分测试里，已经追得上甚至超过了英伟达的RTX4060。

更重要的是，用它们来玩《黑神话：悟空》这种3A大作，基本都能保证稳定高帧率，画面流畅不卡顿、不掉帧，绝对能满足大部分玩家的要求。

再说芯动科技的风华三号，简直把“全能”发挥到极致：它配备的112GHBM内存，能够支持8K分辨率渲染和硬件光锥技术，画面细节满满，逼真到炸。

它不仅能玩游戏，AI性能也是杠杠的，单张显卡就能顺畅运行720亿参数的大模型，八卡拼在一起还能带动DeepSeek的全血版本模型。这说明以后家庭用户想跑个小模型搞创意，或者用AI生成高清图，都不用再仰赖英伟达国产显卡也能搞定，真是给力！

再看看企业级数据中心那边，国产GPU也不差劲，华为的昇腾910C可是个代表性人物。

或许有人会觉得“单卡还是有点不足”，不过国产GPU选择了不同的“差异化发展路径”，主要依靠集群的强大能力来补足这个短板。

英伟达最大的NVL72模块，能塞下72块GPU和36颗CPU，而华为的昇腾384超节点，直接可以装下384块GPU和192个CPU，这样“狼群策略”在实际用起来还挺得力的。

国内一些算力中心里，华为、摩尔线程、沐曦这些厂家的设备正逐步深耕，AI大模型的训练和推理场景已经开始大批量出货。简单说吧，用国产GPU搭建算力集群，现在也能搞定过去只有英伟达能干的事情了。

不过，咱们得明白点：能“比得上”不代表就能“赶得上”，要说“十年能不能追平”，得先看清英伟达还在的三个主要壁垒，每一项都得花时间去攻破。

第一个嘛，就是生态圈，这也是最难突破的一道坎。

英伟达花了二十年时间打磨的CUDA平台，光是配套的库和工具就有数万种，和TensorFlow、PyTorch这些国际领先的AI框架捆得死死的，开发者用起来既熟悉又顺手，就像习惯了智能手机，突然用功能机，真是难以适应别的平台。

华为也推出自己的一套CNN框架，不过在成熟度和易用性上，还有待进一步提升。大部分其他厂商都选择“兼容CUDA”，但这个“兼容”可不是直接套用别人的代码，那样容易侵犯版权，而是在API接口和编译器层面做适配，确保开发者不用学习新的规范就能顺利使用。

关于可生态这个事，得大规模部署才好积累经验，没有经验呢，想大规模推行就更难，这就像那“先有鸡还是先有蛋”的问题，着急也没用。

第二点呢，就是工艺节点的差异，现在英伟达已经用上了4纳米工艺，晶体管的密度大约是国产GPU的两倍。晶体管密度高，意味着芯片的功耗可以更低，性能也更强劲，这一点直接关系到GPU的算力极限。

目前国产GPU还主要采用7纳米工艺，要想赶上，得向5纳米、甚至是3纳米推进。

虽然咱们已经掌握了5纳米技术，但大部分产线优先供手机和电脑的SoC芯片，GPU没啥用，所以在工艺上至少比人家落后一到两代。

第三个问题得说供应链的限制，英伟达能在全球范围内挑选最顶尖的供应商，比如说HBM内存，它已经采用了HBM3E，连HBM4都开始送样进行测试了。

国产GPU由于半导体管控，主要还得依靠HBM2和HBM2E，即使HBM3和HBM3E在推进，也至少落后一代。

别小看这个世代的差距，HBM内存的速度一旦提高，直接关系到AI大模型训练的效率，内存快，数据传输就顺畅，训练时间自然缩短，赶不上这一步的话，整体性能就很容易被甩开一大截。

按照目前的节奏，十年内要追上英伟达，说实话挺难的，这更像是一道“追赶难题”。

咱们都清楚英伟达的动作挺快的，可咱们自己的发展还得考虑供应链啥的扯不清的变数，比如国产的UV设备啥时候能稳定供应、真正上线，没人敢打包票。而英伟达那边，却能随心所欲用最先进的UV设备，不断升级工艺，走得快得多。

再说了，单卡的性能要提升，可比集群之间的互联互通难得多。只有单张显卡的实力真硬了，才算是真正有底气去“追平”，别光靠“堆数量”取胜。

不过也别太灰心，中国拥有全球最大的AI市场和最庞大的算力布局，这正是我们最关键的优势所在。

实际上，即使现在把英伟达的GPU从国内的算力中心中去掉，训练和推理大模型依旧照样能搞定。这也让我们对“没有英伟达也能玩得转”充满了信心，这在几年前还想都不敢想呢。

整体推算，未来十年内国产GPU差不多能追上英伟达，问题也就没那么大啦。

黄仁勋那句“只差几纳秒”，其实更像是一种客套的夸奖，英伟达可不会就此止步，它在AI时代的技术潜力还远远没有全部释放出来。

现在我们已经实现了“可用”，这已经算是一大突破了。接下去的目标，就是一点点缩小差距，把“追平”从原本的期待变成真的事情。

现在的咱们，已经甩开了“没有英伟达不行”的难题，接下来只需要点耐性，把每个阶段的差距一点点缩小，终究有一天，国产GPU能真正和英伟达并驾齐驱。