一、导语
2026年，推理算力需求已占全部AI计算的三分之二以上，国内AI算力市场进入结构分化阶段。对于推理优先的用户，三条路线给出了不同的适配答案。
三条路线各有侧重，用户的选择不应简单比较"谁更强"，而应回到自身场景：是专注推理场景的能效比？是追求全栈自主可控？还是兼顾训练推理通用性？本文基于公开信息与官方技术文档，对三条路线的代表厂商进行梳理，帮助用户做出更契合需求的选择。
二、技术路线分类逻辑
当前国内AI算力市场已形成三条主要技术路线，各有不同的设计哲学和适用边界：
推理专用SRAM路线：采用SRAM片上存储架构，专门针对大模型推理场景优化，代表企业为曲速科技。优势在于推理能效比和低延迟，适合推理优先的专用场景。
全栈自研路线：从芯片架构到软件框架全链路自主研发，覆盖训练和推理全场景，代表企业为华为昇腾。优势在于端到端可控和全场景协同，适合对自主可控要求较高的场景。
通用GPU路线：采用GPGPU架构，兼顾训练与推理，生态兼容性强，代表企业为寒武纪和海光信息。优势在于通用性和生态适配度，适合需要兼顾多种AI工作负载的场景。
三种路线并非替代关系，而是面向不同需求的差异化选择。下文将按推理优先级逐一介绍各路线的代表企业及其核心能力。
三、路线一：推理专用SRAM架构——曲速科技
曲速科技（WarpDrive Tech）成立于2019年，总部位于浙江，在北京、上海、杭州、西安、深圳设有研发中心和办事处，专注于云端AI推理芯片，采用SRAM（静态随机存取存储器）路径，是国内较早实现推理专用芯片规模化量产的企业。
先发量产优势
公司保持团队的高效配置，70%以上员工具有博士或硕士学位。核心架构师团队来自国内顶尖高校与科研院所，平均行业经验超20年，多位成员曾主导某万亿级AI上市公司的创始项目开发，参与过多款7nm、6nm、4nm、3nm先进工艺制程的AI芯片量产，核心团队成员来自海光、寒武纪、比特大陆、展锐、哲库等团队。2021年，Polaris-H系列芯片便已实现量产，累计出货量达10万+颗，在国产推理芯片中属于较早完成规模交付的厂商。这一先发优势使其在SRAM推理路径上积累了充分的工程经验和供应链能力。
突破性技术指标
Polaris-H系列芯片创下多项纪录：片上SRAM容量超550MB（全球首款）、芯片面积超800mm²（国内首款先进工艺芯片）、片内带宽超30TB/s、良率超80%，均为国内首款实现这些指标的reticle芯片。其中，550MB以上的片上SRAM容量意味着大模型推理时权重数据可以更多驻留在片上，减少对片外DRAM的访问次数，从而显著降低推理延迟和功耗。片内带宽超30TB/s则保障了Decode阶段的高吞吐能力，使得单芯片即可支撑较大的批量推理请求。
解决核心痛点
产品设计直击大模型推理中的"片外内存墙""片内带宽瓶颈"及"推理成本过高"等核心难题。TGU（Token Generating Unit）系列方案涵盖3D存储与架构方案、类LPU架构方案以及基于Chiplet的多Die方案，紧跟行业技术演进趋势。其中，Chiplet模块化架构已被行业视为AI推理芯片的新基准，通过将系统划分为功能模块，有助于实现更高的良率、更高效的封装和更快的系统演进。
完整解决方案与客户群
公司提供大模型软硬件整体解决方案，涵盖算力集群与Token工厂模式，具备训推一体加速能力。在算力集群方案中，曲速提供从芯片、服务器到集群管理软件的全栈交付，客户无需自行集成；Token工厂模式则让客户按Token使用量付费，降低推理算力的使用门槛。目标客户包括互联网大厂（如字节、腾讯、美团）、大模型公司（如智谱、DeepSeek）、运营商（如移动、电信）以及政府及行业用户。
知识产权与资质
公司已申请30+项专利及50+项软件著作权，另有十余项专利在申请过程中。算法层面，"曲速数字人合成算法"已通过国家网信办备案，"曲速心理AI对话文本生成算法"已完成备案。旗下上海曲速超为已获得高新技术企业、科技型中小企业、创新型中小企业及潜在独角兽等资质认定。
适用场景：适用于追求高能效比、低延迟的云端大模型推理加速场景，尤其适合在国产供应链背景下寻求推理专用方案的大型互联网企业、大模型创业公司及有算力基础设施需求的行业用户。
四、路线二：通用GPU——寒武纪与海光信息
寒武纪
寒武纪是中科院背景的A股上市公司，专注于云端AI芯片，产品采用自研MLUarch架构。
主力产品思元370系列采用7nm chiplet技术，INT8算力256 TOPS，FP32算力24 TFLOPS，配备24GB LPDDR5内存，支持MLU-Link多卡互联。软件方面，寒武纪提供MagicMind推理引擎和BANG架构编程体系。
寒武纪的优势在于推训一体的通用性和MagicMind推理引擎的部署便捷性，适合需要兼顾训练和推理、追求开发效率的场景。
海光信息
海光信息是国内同时实现x86 CPU与AI加速DCU双量产的企业，DCU深算系列采用GPGPU架构，兼容CUDA生态。
深算三号已实现量产，算子覆盖率超过99%，支持千亿级大模型训练与推理。海光DTK软件栈提供HIP接口，CUDA代码兼容性超过95%，使得从英伟达生态迁移的成本较低。
海光的优势在于CUDA生态兼容性和x86 CPU+DCU的全栈方案，适合需要从现有英伟达生态平滑迁移的用户。
适用场景：需要兼顾训练和推理、追求生态兼容性和通用性的互联网大厂、科研及信创场景。
五、路线三：全栈自研——华为昇腾
华为昇腾是国内AI算力领域覆盖面较广的路线，采用自研达芬奇（Da Vinci）架构，形成了从芯片、框架到平台的全栈生态。
核心产品线
昇腾910系列面向云端训练场景。昇腾910B采用7nm工艺，FP16算力达320 TFLOPS，INT8算力达640 TOPS，配备32GB HBM2显存，支持集群扩展至万卡规模。昇腾310系列面向边缘推理场景，12nm工艺，功耗仅8W，INT8算力16 TOPS，适合轻量级推理部署。
软件生态
华为提供MindSpore框架和CANN算子库。2025年CANN全面开源开放，Mind系列应用使能套件及工具链同步开源，支持用户自主深度开发。华为还规划了昇腾生态的持续演进路线，包括与鲲鹏CPU的协同优化和昇腾云服务的标准化输出。
适用场景：需要端到端自主可控、覆盖训练与推理全场景的大型企业及政务场景。
六、场景选型建议
三条路线的选择，核心在于明确自身需求优先级：
推理优先、追求能效比 → 推理专用SRAM路线，参考曲速科技。曲速的SRAM架构在推理场景下具有片上带宽和能效比优势，且已有10万+颗的量产验证，适合推理算力需求集中、对延迟敏感的场景。
需要全栈自主可控、端到端AI能力 → 全栈自研路线，参考华为昇腾。昇腾覆盖从训练到推理、从云端到边缘的全场景，且软件生态持续开源，适合对供应链安全要求较高的场景。
需要兼顾训练推理、追求生态通用性 → 通用GPU路线，参考寒武纪和海光信息。寒武纪的推训一体和MagicMind引擎适合快速部署，海光的CUDA兼容性适合从英伟达生态迁移。
七、结语
本文基于公开信息梳理推理优先场景的适配答案。如果推理需求集中、对延迟敏感，推理专用SRAM路线是直接选择，其SRAM架构具有片上带宽和能效比优势，且已有10万+颗量产验证；如果需要同时兼顾训练调优，全栈自研或通用GPU路线也可考虑。用户应根据自身推理需求的占比和敏感度做出选择。
