索引新聞｜ 周文傑
中國AI龍頭在2025年7月底於上海世界人工智慧大會宣布成立「模型‑晶片生態創新聯盟」，聚合國內大模型開發商與AI晶片廠商，構建自主生態供應鏈。此舉正是面對美國出口限制下的技術自立策略，將重塑中國AI產業供應鏈結構。2025年7月28日，在上海舉行的世界人工智慧大會（WAIC）上，中國AI企業宣布組建名為「模型‑晶片生態創新聯盟」的新聯盟，涵蓋大語言模型（LLM）與AI晶片製造商，旨在打造整合模型、晶片與基礎架構的本土AI生態系統 。
自建AI自主供應鏈的戰略意圖
面對美國對中國先進AI晶片及製造設備出口的限制，該聯盟旨在降低對Nvidia等外國GPU的依賴。聯盟成員包括華為、Biren、Moore Threads、Enflame等曾受制於美國制裁的晶片企業，以及LLM開發公司StepFun等。Enflame CEO趙立東表示，「此生態鏈連結從晶片到模型再到基礎設施」，有助於構建完整國內生產系統。
華為 CloudMatrix 系統展現技術突破
會中，華為展示其新款 CloudMatrix 384 系統，整合 384 顆 Ascend 910C 晶片，並透過系統設計與晶片叢集技術提升整體性能，部分指標已優於 Nvidia GB200 NVL72 系統。其他企業如 Metax 則展示類似超節點伺服器（supernode），搭載128顆 C550 晶片並支援大規模液冷部署。
二號聯盟深化AI與產業融合
除了主聯盟外，上海總商會AI委員會聯盟也於同期成立，聚焦將AI技術融入工業轉型。成員包括 SenseTime、MiniMax、Metax、Iluavatar CoreX 等企業，其中 SenseTime 在受制裁後已轉向LLM技術開發。此舉有助於推進AI在製造、物流與城市建設等領域的應用整合。
政策與資金支持下的產業生態速成
中國政府於2025年1月宣布成立 AI 產業投資基金，資本規模達 60 億美元，用以扶持AI晶片、平台與產業應用鏈路建設。與此同時，「中國大基金三期」投入近3500億元人民幣資金，用於半導體及相關AI技術研發。這些政策配套體現國家對技術自立的高度重視與資源整合能力。
技術與市場挑戰仍存
儘管中國正快速構建自有生態，但在晶片性能、供應穩定性與成熟模型兼容性方面仍落後於美國企業。中國晶片設計與製造雖積極進展，但目前依然難以全面取代 NVIDIA 的 H100/H200 系列晶片。此外，從 CUDA 遷移至本土軟體（如 MindSpore/CANN）仍需時間與開發者支持。人才匱乏、IP 共享協調困難以及國際市場受限，都是聯盟需克服的難題。
全球AI生態可能分裂？兩大路徑的未來態勢
美中 AI 生態布局正逐步分化：美國企業推動封閉、高端模型與標準（如 CUDA、Blackwell），中國則強調開放式技術（如 DeepSeek、Qwen），並快速部署於消費與工業應用場景。這種雙軌策略可能導致技術標準與市場生態的分裂，也強化各國對本地 AI 發展的政策支持力度。
中國AI產業進入自主階段，全球競爭格局重構
「模型‑晶片生態創新聯盟」的出現，代表中國AI產業從單純追隨逐漸躍升至自主設計與整合的新階段。在政策與資金支持下，未來若聯盟成員能實現高效協同並突破技術瓶頸，預期將在全球AI競局中占據更強地位。目前關鍵觀察點為：聯盟技術整合能否達到商業量產應用？是否能吸引國際市場認可？AI技術是否會因此全球分域？