2026年盛夏，上海世博展覽館，世界人工智能大會。

沐曦展台前，一排曦景S系列機櫃正閃著光。它們是撐起大模型的關鍵底座，也是國產算力的驕傲。

彭莉，沐曦股份聯合創始人、CTO，曾是國際著名芯片企業全球首位華人女科學家，深耕架構設計。

彭莉 受訪者供圖

六年，沐曦團隊從6人擴至超過千人。從一張草圖到智算中心落地，他們正改寫國產算力的敘事。

本屆WAIC上，沐曦股份首次在世博館和張江科學會堂雙展區同步亮相，“兩大產品首發、一場開源集結、一批落地成果。”彭莉總結。

WAIC期間，大江東工作室對話彭莉，試圖厘清一個問題：當AI真正進入千行百業，底層的算力，究竟該如何搭？

“硬件要跑在軟件前面——算力成本過線，AI才長得出肌肉”

聊起大模型和算力的關系，彭莉打了個比方：大模型是台上跳舞的舞者，算力芯片是台下的承重樁。舞者幾個月換一套動作，樁一旦打下去，最少兩三年不能動。

“軟件迭代以月計，而一顆GPU從定義到量產周期長達兩三年，必須硬件先行，給未知的算法留出余量。”她解釋，沐曦的曦雲C600強調全精度混合算力、大帶寬顯存和卡間高速互聯，不僅能滿足當下，也面向未來——算力的需求將持續高增。

在彭莉看來，當前仍缺少高質量、通用、好用、穩得住的供給，而真正的核心變量，是成本。

“當算力便宜到各行各業都覺得‘這筆投得值’，AI才算真正長出了肌肉。”彭莉說。這像極了杰文斯悖論：成本越低，應用越廣。算力越普惠，滲透越快。

談及為何落地上海，彭莉的理由很務實：造GPU是極度復雜的系統工程，幾十個環節的人必須坐在一起——爭吵、復盤、聯調。納秒級的信號問題，遠程辦公解決不了，但上海能實現產業的“高密度閉環”。“上海匯聚了架構、驗証、軟件、應用全鏈條人才，更重要的是應用場景就在身邊——知名醫院、頭部券商、車企，抬腳就到。”

跟中山醫院合作的“鏡觀”智能體，就是例子。臨床提痛點，模型做訓練，算力做適配。實驗做完，步行就能去手術室驗証。

對於上海推出的“算力券”“模型券”政策，彭莉認為：不只是錢，更是信號，“造芯是一場馬拉鬆，中途最吃力的時候，有托底的支撐比什麼都重要。”

“期待國產算力從‘單點突破’走向‘生態合唱’”

今年WAIC，沐曦不想隻秀某款芯片、某個參數，而是做一場開源集結。

沐曦聯合vLLM、SGLang、CNCF、龍蜥等十大開源社區和項目集中展示，覆蓋操作系統、AI框架、推理引擎、雲原生調度、模型服務等環節，串聯起完整的AI Infra鏈路。

在海外芯片巨頭佔據絕對主流的生態中，國產算力生態建設曾被形容為“地獄模式”。為什麼偏要選擇開源路線？

“這是一次‘認知校准’。”彭莉說得直接，“過去國產算力總談‘替代’，死磕單點性能。但芯片是引擎，軟件棧是傳動，開源社區是潤滑油。引擎再強，傳動不暢車輛就跑不起來﹔潤滑不足，開發者也不願使用。”

她說，沐曦並非要復制友商做法，而是走“開放解耦、全棧自主”的差異化路線。“WAIC應該是一場生態合唱：各方聚在一起探討，在國產算力底座上能否跑通全球主流框架、遷移門檻有多高、垂直領域能否長出原生應用。”彭莉說。

每次來WAIC，彭莉都說有三重感慨——

一是校准認知。埋頭造芯片容易隻盯指標，到了展台上，被院長問延遲、被CTO追安全，馬上被拽回來——我的技術到底解決了什麼問題？這種檢驗在實驗室裡做不到。

二是看到生態的全貌。芯片企業平時各做各的，到了WAIC才能看到上下游怎麼拼在一起。今年沐曦聯合十個開源社區集中展示，也是想把這張拼圖攤開看。

三是拓寬視野。AI治理、算力普惠這些問題在實驗室裡討論不出來，得各方坐在一起才可能推進，WAIC提供了這個場合。

今年，她尤其想聽到"非AI圈"的聲音。“現在業界都在聊Agent，但各個行業各種場景對算力的要求並不相同。”彭莉說，“這些‘沉默的大多數’往往被忽略，卻決定AI能不能真正走進車間、落地田間。”

“別神化算力，它終是物理世界的仆人，也是人的伙伴”

AI沖擊之下，焦慮漫溢。

彭莉拆開來看：“焦慮來自舊模式被打破，機遇來自新需求被創造，這本就是一體兩面。”

未來三年，AI在哪長“肌肉”？

彭莉認為有三類：任務標准化高、容錯邊界清晰的，如金融風控、醫療影像初篩﹔單位價值量高的，如新藥篩選﹔物理規律可建模但需海量試錯的，如氣象預報、新材料發現。

沐曦展台 受訪者供圖

“前提是三個字：落、便、穩。算力要落到場景裡，便宜到中小企業覺得劃算，穩定到經得住長期使用的考驗。三點做到了，AI才真正從科幻走進車間。”彭莉說，這也是沐曦“1+6+X”戰略的由來：1個算力底座，深耕金融、醫療、能源、教科研、交通、大文娛6個行業，再拓展具身智能、空天算力等X個前沿場景，“我們不求當主角，但希望做最穩的那塊鋪路石。”

造芯之路漫長孤獨，身處行業的年輕人難免焦慮，彭莉給出三點建議：首先要建立穿越技術周期的底層能力，拆解復雜問題、持續學習、提出好問題，這些不綁定專業，也最不容易過期。其次，盡早理解真實行業中的問題。未來最稀缺的是兼具技術能力與場景認知的復合型人才，技術與行業的交叉點才是核心護城河。第三，駕馭工具而非對抗，把AI當杠杆，讓它放大你的專業能力和創造力。別被“替代論”嚇住，也別把算力神化。真正不可替代的，是人的判斷力、創造力、責任感，以及對復雜現實的理解。

採訪尾聲，彭莉描繪了這樣一個畫面：深夜的張江，超節點機櫃在液冷循環中低鳴，跑著氣象模型和機器人訓練任務﹔不遠處，醫生正用“鏡觀”分析內鏡影像，國產GPU在后台做推理﹔更遠一點，各行各業在不同場景使用大模型。

“沒有人刻意談論AI，但算力像水電一樣流淌在城市血管裡。這是我們想要的。”彭莉說，“一個人機共存，卻不慌張的世界。”

策劃：吳焰

記者：王崟欣

實習生：張佳藝

圖片：受訪者提供

出品：人民日報中央廚房-大江東工作室