国产GPU集群以规模优势突破制程限制，支撑具身智能万亿级算力需求

国产GPU目前在工艺制程方面虽受外部限制，单芯片性能尚难与国际头部厂商的旗舰产品全面比肩，但这绝不意味着其整体技术价值和应用潜力逊于对手。

一个常被忽视的事实是，依托国内充沛且稳定的电力资源保障，通过多芯片规模化组网、协同并行计算的方式，国产GPU集群所能释放的综合算力，已能在实际应用中达到甚至超越国际先进单芯片的水平。华为、摩尔线程等本土领先企业已在多个落地项目中充分验证了这一路径的可行性与有效性。

在2026世界机器人大会的公开演讲中，摩尔线程创始人张建中指出，具身智能产业正站在关键跃升节点，其发展态势堪比当年大模型领域因ChatGPT而引爆的转折时刻。推动这一轮产业爆发的根本前提，在于构建坚实、可扩展、自主可控的底层算力基础设施。

当前，主流语言大模型参数规模已稳定迈入万亿量级。在公认的模型缩放规律驱动下，具身智能模型亦正沿相同轨迹加速演进——从十亿、百亿参数快速向千亿、万亿参数跨越。相应地，支撑其训练与推理的智能计算集群规模，也正由千卡级稳步升级至万卡级，并将进一步向十万卡级演进，这已成为行业发展的明确方向。

华为、阿里、摩尔线程等国内核心芯片企业，正围绕不同应用场景，加速推进大算力国产GPU智算集群的规模化部署。这种以集群化组网为核心的技术路线，不仅契合我国在能源供给、基础设施和工程实施方面的现实优势，更有效规避了单芯片先进制程短期内难以突破的制约，从而高效填补具身智能与大模型产业发展所亟需的算力空白。

值得注意的是，国际业界权威观点亦印证了这一路径的合理性。有观点明确指出，人工智能本质上属于高度并行的计算任务，中国完全可以通过增加芯片数量、优化系统架构的方式，弥合单芯片在制程节点上的差距。凭借充足的电力保障与成熟的工程能力，将大量GPU高效组织为超大规模计算集群，在技术上完全可行；即便单芯片制程落后数个纳米，集群整体性能仍足以满足各类前沿AI场景的实际需求。

关于全球半导体产业格局，亦有清晰判断：中国在成熟制程芯片的制造能力、产能规模及供应链完备性方面，早已形成显著优势，现有产线足以支撑海量AI芯片的稳定供给。所谓中国缺乏可用AI芯片制造能力的说法，既不符合事实，也不具备技术依据。