沐曦股份陈维良：算力是新质生产力重要体现

专题：2026可持续全球领导者大会&第二届绿色产业与可持续消费博览会

　　“2026可持续全球领导者大会”于10月20日-22日在上海召开。沐曦股份创始人、董事长兼总经理陈维良出席并以《筑牢算力底座，发展新质生产力——沐曦股份的思考与实践》为题发表演讲。

　　陈维良指出，新质生产力是以科技创新为主导，具有高科技、高效能、高质量特征的先进生产力。它强调通过技术突破、生产要素优化配置和产业转型升级，推动全要素生产率提升。简单来说，发展新质生产力，不只是增加投入、扩大规模，更重要的是依靠创新，提高生产效率和发展质量。

　　在其看来，算力本身就是新质生产力的重要体现，因为算力就是科技创新的重要成果，以算力为支撑的人工智能技术也是其他产业发展新质生产力的重要基础。因此，衡量算力的价值，不仅要看计算能力有多强，更要看它能否转化为实际的生产效率和创新成果。而要实现这一目标，需要芯片、软件、互连和计算系统的协同。

　　陈维良以曦景S600超节点为例称，这一产品便是沐曦在系统级算力方面的一项实践，它体现了通过系统协同提升算力供给能力和使用效率的思路。

　　陈维良介绍，在人工智能领域，黄仁勋提出了“五层蛋糕”模型。最底层是能源（Energy），能源是一切工业生产的基础，往上一层是芯片（Chips），GPU等AI芯片里面的主要代表，也是“发动机”，它将能源转化为人工智能需要的算力。沐曦就是在做这一方面的工作；第三层是基础设施（Infrastructure），也是常说的AI Infra，这是智算中心的软硬件系统，是AI工厂的物理载体；第四层是模型（Models），大模型是人工智能大脑，是智能的核心；最上层是应用（Applications），在这里人工智能创造出实际的经济价值。

　　他指出，从上述结构可以看出，应用需求会向模型、基础设施、芯片和能源等环节传导。要让计算能力持续支撑产业创新，需要在所有这些环节的协同发展，并统筹考虑资源供给与运行条件。

　　随着人工智能走向规模化应用，能源供给也成为算力建设必须面对的现实约束。根据国际能源署今年发布的报告，在基准情景下，全球数据中心用电量预计将从2025年的485太瓦时，增长到2030年的950太瓦时。

　　陈维良说，新质生产力强调高效能，这就要求在满足任务质量和服务要求的前提下，通过GPU、软件、互连和调度等各方面的协同，提高单位能源投入的有效产出。这既关系到资源使用效率，也直接关系到长期使用成本。

　　面对这些能源和运行条件，要让算力可持续地支撑新质生产力发展，就要在关注GPU性能的同时，也需要算好TCO这笔长期使用的经济账。

　　TCO主要包括硬件采购成本、智算中心运营能耗成本、应用迁移适配成本和运维管理成本。迁移与运维过程中还涉及人员培训、稳定性验证等投入，需要从长期使用的角度来评估。提高计算资源利用效率，也是降低长期运营成本的重要路径。

　　因此，降低长期使用成本，需要重点关注几个方面：第一，算力的通用性。通用的算力支撑千行百业的多样化应用。第二，算力的易用性。开放兼容的生态才能支撑模型和应用的快速迭代和发展。第三，核心技术的自立自强和核心供应链的自主可控。

　　他指出，高质量的算力建设，需要把设备投入转化为能够持续使用的计算能力，因此也要关注资源利用效率和长期稳定运行。

　　陈维良提出，人工智能算力需求有三大特征：

　　首先是算力的通用性需求。人工智能算法迭代已历经三个主要阶段；同时，算法迭代周期从以前“年级别”压缩至“月级别”，唯有通用算力，才能支撑算法如此快速的演进。这也是为什么GPU成为人工智能算力主要来源的核心原因。通用性也有助于提高计算平台的复用能力和使用率，让算力资源更充分地服务于产业创新。

　　其次是易用性。在人工智能领域，很多人都会讨论CUDA生态。CUDA生态的核心优势，就是易用性。

　　为什么生态这么重要呢？

　　第一，开发者壁垒。CUDA经过二十年的积累，全球数百万开发者深度依赖这样的计算生态；

　　第二，迁移隐形成本。我们在代码重写、人员培训、稳定性验证，隐性成本有时候会超过硬件成本；

　　第三，网络效应。框架、模型、应用、客户层层锁定，生态越强者越强，所以也会形成大家常说的“赢者通吃”。

　　所以，降低学习与适配门槛，也能让更多科研机构、企业和开发者参与产业创新，促进计算技术与行业知识的结合。

　　第三个特征是稳定可靠性。不言而喻，没有算力安全，就没有人工智能技术，更没有数字经济安全。自立自强的核心技术，自主可控的核心供应链是算力底座稳定可靠的保障，是我国人工智能产业健康发展、千行百业数智化的根本保障。

　　那么沐曦是怎么做的呢？陈维良介绍，围绕通用性、易用性和稳定可靠性等几个方面，沐曦在GPU芯片、软件和计算平台方面的实践，目标是打造世界一流的高性能GPU芯片和计算平台，为产业提供“通用易用、稳定可靠”的国产算力支撑。

　　在通用性方面，沐曦采用GPU的架构，GPU处理器是编程性最方便的；二是在易用性方面，沐曦的MXMACA软件栈兼容CUDA，可以让客户零成本迁移；稳定可靠性方面，实现从GPU IP核、指令集到芯片架构全自研，全国产供应链闭环。

　　基于这套体系，沐曦打造了五大产品系列。曦云C系列面向人工智能训练推理，曦思N系列面向人工智能推理，曦彩G系列面向图形渲染，曦索X系列面向科学计算与科学智能，曦景S系列面向智算中心与训推集群。

　　“通过这样的产品布局，结合配套的软件工具与系统支持，我们希望为不同任务的负载提供相应的算力选择，更好地服务于产业创新”，陈维良说。

　　此外，要让计算技术进入行业应用，需要将计算平台与模型工具、行业知识和业务流程结合起来。这也需要算力企业与产业伙伴持续协作。围绕这一过程，沐曦制定了“1+6+X”的生态战略。

　　“1”是数字算力底座，以沐曦通用GPU构建通用易用、稳定可靠的智算平台。

　　“6”是行业赋能，通过算力底座赋能金融、医疗健康、能源、教育科研、交通、大文娱等各大行业。沐曦希望与伙伴把计算能力、模型和行业知识结合起来，围绕具体业务流程和研发需求，支持信息处理、辅助分析、预测调度和内容生成等任务，促进研发与服务方式创新，推动行业数智化升级。

　　“X”是前沿方向，从具身智能到太空算力，沐曦持续与伙伴探索新的应用方向。

　　“不同产业的发展基础和应用需求各具特点。我们希望与伙伴一起从具体任务出发、具体的场景出发，把技术和场景结合起来，探索适合各自业务流程的应用方式”，陈维良说，通过这套布局，沐曦希望让算力更好地服务于真实的产业需求，在应用中检验研发效率、服务质量和资源使用效果，把计算技术创新转化为产业能够持续使用的能力，为培育新质生产力、推动高质量发展提供支撑。

　　在陈维良看来，新质生产力本身就是绿色生产力。对沐曦这样的算力企业，需要把可持续发展的要求融入技术创新和产业应用的全过程。

　　在环境方面，沐曦关注算力本身的资源使用效率，也与伙伴探索能源、材料领域的绿色创新。

　　在社会方面，沐曦希望通过开放兼容的软件工具，降低学习、适配与研发参与门槛，让更多科研机构、开发者能够用好计算资源，并在协作中积累专业能力。

　　在治理方面，沐曦已发布ESG管理制度。未来也将依托这一框架，让可持续发展的要求落实到日常经营中。

　　“算力的价值，要在产业应用中检验，也要在开放协作中放大”，陈维良说，期待与产业伙伴、科研机构和开发者继续携手，以高效算力支持产业创新，把技术进步转化为高质量发展的实际成果。

　　新浪声明：所有会议实录均为现场速记整理，未经演讲者审阅，新浪网登载此文出于传递更多信息之目的，并不意味着赞同其观点或证实其描述。