太初元碁適配40+AI大模型，國產大模型爆發紅利正向上游加速傳導

（文/陳濟深 編輯/呂棟）

2月18日，國產AI芯片企業太初（無錫）電子科技有限公司（又稱“太初元碁”）完成智譜GLM-5.0、阿里千問Qwen3.5-397B-A17B等大模型的深度適配 。

截至目前，其已完成包括DeepSeek、Qwen、GLM、Intern-S1、文心等在內的40+AI大模型的即發即適配，上線即可用 。

自2026年元旦以來，多家知名企業紛紛宣布更新國產大模型，行業全面跨入“周更”時代 。在這樣的高頻迭代下，底層算力底座的響應速度已經成為決定生態話語權的關鍵 。太初元碁此次的高效交付，正是對其軟硬件協同實力的有力印證。

這一進展正發生在國產大模型史上最密集的爆發周期之中——大模型迭代節奏已從季度級壓縮至周級，隨之而來的算力需求正在加速向上游傳導，國產AI芯片迎來了前所未有的歷史性機遇 。

需求向上游算力加速傳導

馬年春節前后，國產大模型集中引爆 。

1月27日，月之暗面發布Kimi K2.5，多項Agent評測位居全球開源最佳 ；

2月11日，智譜GLM-5開源，在全球權威榜單Artificial Analysis開源模型排名第一 ；

2月16日除夕夜，阿里云千問Qwen3.5-Plus上線，API價格低至每百萬Token0.8元，僅為Gemini3Pro的1/18 。

模型密集發布的背后是真金白銀的算力投入：字節2026年AI芯片預算約850億元，阿里巴巴未來三年在AI與云基礎設施投入至少約3800億元 。

大模型端的爆發，已開始向價格端傳導——2月12日，智譜宣布GLM套餐漲幅30%起，并啟動算力合作伙伴計劃，供需緊張的信號清晰可見 。

更值得注意的是，多模態大模型正在成為算力消耗的新引擎 。

以快手可靈、字節Seedance系列、MiniMax等為代表的多模態大模型，正進入“競速式更新”周期 。

據非凡產研數據統計，國內AI應用收入Top30產品中，多模態占比高達67% 。以快手可靈為例，截至2025年12月，年化收入達2.4億美元，2026年1月MAU突破1200萬 ；而字節近期的Seedance2.0已支持9張圖片、多段音視頻的組合輸入，并生成30-60秒連貫敘事視頻 。

這種多模態應用在廣告傳媒、短劇等行業的真實落地，正在將“單次調用推理token”顯著拉升 。

據火山引擎數據顯示，其大模型推理日均Token調用量已從2024年底的2萬億增長至2025年底的63萬億 。訓練、推理、多模態，算力需求正在全面擴張，國產AI芯片的市場空間隨之打開 。

國產算力正在擊穿CUDA壁壘

太初元碁此次完成的40+模型適配，正是抓住這波需求紅利的具體行動 。

其覆蓋范圍極其廣泛，涵蓋了DeepSeek、Qwen、GLM、Seed-OSS、文心一言系列大語言模型；BAAI Embedding / Reranker系列向量模型；Qwen-VL、LLaVA系列多模態理解模型；Stable-Diffusion、FLUX、Wan系列等多模態生成類模型；MinerU、DeepSeek-OCR、Paddle-OCR等主流OCR模型；以及Intern-S1科學多模態大模型。且所有適配均在其自研T100加速卡上完成 。

適配數量只是表象，能否讓開發者低門檻用起來才是真正的競爭力所在 。

長期以來，英偉達擁有400多萬開發者用20年積累的CUDA軟件生態，被視為極高的競爭壁壘 。

然而，這座護城河正在經歷前所未有的松動——不久前，一位開發者僅用ClaudeCode2.1花費30分鐘，就在“零手寫代碼”的情況下，將一段完整的CUDA后端代碼成功移植到了AMD的ROCm上。加上英偉達最新發布的CUDA13.1采用的Tile編程模型大幅降低了GPU編程門檻，AI模型自身正在反向瓦解硬件綁定的生態。

“軟件定義硬件的趨勢日益明顯” ，有業內人士對觀察者網表示，“過去先有硬件再由軟件團隊完善軟件棧的時代已經落幕 。過去在紙上‘吹的牛’，終將需要落地，否則會被時代浪潮淘汰?！?/p>

順應這一趨勢，太初元碁在SDAA軟件棧中推出了階梯式工具鏈，全面覆蓋從入門到高階的開發需求 ：SDAACopilot作為專注加速卡算子生成的AI大模型，可在小時級別生成并通過3000個算子代碼單元測試 ；Teco-Triton讓開發者用熟悉的Python編寫高性能算子 ；SDAAC支持C/C++標準語法直接進行內核開發 ；PCX虛擬指令集則支持對關鍵計算路徑的精細優化 。

落地最關鍵的一環是Teco-vLLM——基于GPU開發的vLLM原生應用無需修改任何代碼和啟動方式，即可無縫遷移至太初元碁硬件運行，實現零成本兼容AI主流任務 。這套工具鏈的核心目標非常明確：提供CUDA代碼自動遷移工具和AI編譯器，讓用戶“無感地完成從CUDA生態的遷移” 。

集群、性價比、生態，國產算力的三個發力點

太初元碁首席產品官洪源對觀察者網表示，面對這波需求紅利，國產AI芯片企業有三個核心發力方向 。

第一是集群性能 。面對萬億參數大模型及多模態海量數據的并行計算，洪源將互聯能力比作“分布式計算的數據傳輸高速公路” 。“前沿大模型訓練已要求數萬張算力卡互聯并行工作，國產廠商不能只關注單卡性能，需要充分考慮如何構建產品真正的集群性能 ?！碧踉為L久以來深耕高性能計算領域，為此采用了ScaleUP、ScaleOUT雙層高速互聯技術，并輔以HVDC大功率高效供電技術和微通道液冷技術，構建了互連、供電、冷卻三位一體的高密度系統集成，以支撐大規模訓練任務 。

第二是推理性價比 。隨著推理需求幾何級增長，“每Token對應的成本將有可能決定產品的生死” 。洪源認為這恰恰是國產算力的機會所在 ：相比訓練任務對萬卡集群的極端依賴，推理對單卡性能要求相對可控 。以高性價比、低延遲和能效優化為核心指標去設計推理產品，將成為國產AI芯片贏得市場份額的關鍵路徑 。

第三是生態建設 。破局的路徑必須是發展開發者社區、支持AI編譯器屏蔽硬件底層差異，“讓國產AI芯片在最終客戶側落地時，必須回答并徹底解決一個實際問題，如何幫助用戶甚至讓用戶無感的從CUDA生態遷移過來 ?！?/p>

資本競相涌入，賽道回歸產品本源

大模型爆發帶來的機遇，也在驅動資本對國產算力賽道的快速重新定價 。企查查數據顯示，太初元碁于2026年2月10日完成新一輪“A+輪”融資，由浦東科投、普豐資本、中科圖靈參與，其中普豐資本與中科圖靈為老股東跟投加注 。

浦東科投與普豐資本的布局履歷幾乎是整個國產算力賽道的縮影，兩家機構此前參與了摩爾線程、燧原科技、沐曦、壁仞科技、天數智芯等國產AI芯片企業的投資 。在摩爾、沐曦等早期標的相繼走向資本市場、引爆千億級市值之后，資本將目光投向仍處成長期、走“超智融合”路線的太初元碁，是對商業化落地初見成效企業的自然押注 。整個賽道的估值重估正在同步發生，月之暗面、智譜、MiniMax等大模型廠商的估值近期均實現大幅躍升 。

然而，當賽道被置于強光燈之下，資本市場的喧囂并非終點。正如太初元碁高管團隊的內省：“非寧靜無以致遠” 。在動輒數百億市值的資本盛宴中，大考才剛剛開始 。

大模型的“周更”浪潮不會停，隨之而來的算力需求也將持續擴張 。

在這個門檻極高、長周期的硬科技行業中，能夠在大浪淘沙后笑到最后的企業，一定是保持服務用戶初心、堅守極致產品導向的“簡單”企業 。