【天玑】2026国产芯片走向训练，这步跨越有多难

正文：
这篇文章的核心观点是，国产AI芯片从推理切入训练不是简单的性能升级，而是一次系统级重构。文章拆解了训练与推理在负载特性、算力指标和产业生态上的本质差异，并指出国产厂商在集群互联和软件生态上的短板，以及TCO和稳定性才是客户真正关心的硬指标。

作为常年跟算力集群打交道的人，我觉得文章对训练和推理区别的描述很到位，尤其是MFU和TCO这两个衡量维度，确实是检验芯片实战能力的照妖镜。但有个细节，文章提到Scale Up和Scale Out的取舍，其实在实际部署中，不同模型架构对二者的需求权重差异很大——比如MoE模型更吃单卡显存带宽，而稠密模型更依赖互联带宽，这种差异会导致国产芯片在不同场景下的表现差距很大。整体方向是对的，但国产芯片想真正替代顶级训练集群，软件生态的坑还需要慢慢填，我测过一些国产卡，单卡跑推理已经不错，但万卡集群的稳定性测试目前还是过不去。

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原文：2026，国产AI芯片，跨越天堑：从“推理”走向“训练”