某985高校发布超大规模算力集群招标： 总预算高达2100万元 采购13台GPU服务器 最关键的是：完全拒绝进口GPU！ 【技术条款深度解读】 ✅ 硬性要求国产AI芯片 ✅ 必须支持DeepSeek、Qwen等国产大模型 ✅ 全面兼容CUDA开发生态 ✅ 跑在国产X86CPU上 国产AI芯片厂商，正式进入主流生态考核场，三大国产GPU厂商迎来高光时刻。 沐曦：一直有“国产AMD”之称，是国内最早做GPU的厂商之一。产品已经实现商业化落地，软件栈对CUDA兼容度不错，支持主流AI框架，也强调开源生态的适配能力，迁移成本低。 摩尔线程：被称为“中国版英伟达”，MUSA架构、CUDA对齐的开发平台也都在推进中，形成了一定的生态闭环雏形，适配能力不断提升。 海光：目前在协同架构上走得更彻底，类比“Intel+NV”。DCU走的是GPGPU路线，支持全精度大模型推理，直接对接CUDA开发工具链。CPU是基于国产x86架构自研的C86，可以和GPU实现软硬协同、一体调度。 值得注意的是，海光开放了自有互联协议，资源池调度在国内是非常稀缺的能力，意在往“平台级算力”去构建。 高校这波采购，其实是在释放一个很清晰的信号： ✅ 谁兼容国产大模型？ ✅ 谁能复用CUDA生态？ ✅ 谁能主机+GPU打通整个平台？ 谁就能拿到国产AI真正意义上的入场券。