主导权发生转移！高校GPU绕开N卡走国产开放生态？ 某985高校发布了一项总预算超2100万元、共采购13台GPU服务器的大型算力招标。释放出的算力生态转向信号非常明确： ·首次在技术条款中完全拒绝进口GPU卡，必须采用国产AI芯片； ·明确要求支持DeepSeek、Qwen等国产大模型推理，分别对应BF16、INT8精度场景； ·指定要能兼容CUDA开发生态及常用样例，并在30分钟演示中完成模型推理、测评指标。 国产GPU厂商终于被拉进了主流生态能力的选拔场。从曾经对NVIDIA CUDA体系的路径依赖，走向对“国产兼容生态”的系统性验证，谁能支持主流国产模型与开源开发者生态、谁能快速完成落地部、谁的软件栈更接近CUDA，谁在这个语境下天然占优。 过去，科研机构构建AI实验平台时默认使用N卡，架构成熟、工具链完备、文档丰富，迁移成本低，但也相对闭环。随着国产替代成为政策与预算的现实要求，单纯的“卡强”已不再构成优势，更重要的是，国产已具备了不同程度的替换、响应实力。 被誉为“国产AMD”的沐曦，是国内较早布局GPU并实现商业化落地能力的企业之一，致力于自主研发全栈高性能GPU芯片及计算平台，高度兼容CUDA生态。其配套研发的MXMACA软件栈，也在积极拥抱全球开发者丰富的开源成果，具有较高的易用性和迁移效率。 摩尔线程，中国版英伟达，同样在国GPU领域具有一定代表性。建立了与CUDA接口对齐的开发平台，能支持主流AI框架的迁移部署，并形成了国产GPU生态闭环雏形。 海光则是将兼容生态推进得更彻底的一方：其GPGPU产品DCU不仅走的是通用计算路线，实现与现有CUDA工具链、国产DeepSeek、Qwen等主流大模型、编译器栈的深度对接。同时，DCU还能与其自研CPU，也就是X86路线下的国产优化产品，实现软硬协同、一体化调度，在教学科研的环境部署中更为稳妥。 从这次高校采购来看：不兼容CUDA、不支持国产大模型、不具备开放能力，将很难拥有入场券。换句话说，国产AI芯片的竞争不再是卡与卡之间的比拼，而是生态与生态之间的较量。
