从芯片到底座，从场景到生态：沐曦股份WAIC展现AI算力落地“全景图”

资讯 TOM 2026-07-23 20:53

2026年世界人工智能大会（WAIC）现场，沐曦股份的展区人流如织。与许多展台以单卡算力参数、芯片制程工艺为核心卖点不同，沐曦展区内相当大的一块区域，留给了“1+6+X”生态布局的场景化展示——从金融风控到自动驾驶，从医疗影像辅助诊断到与观众实时互动的人形机器人，从token工厂到太空卫星……这些高价值场景展示释放出一个清晰的信号：在国产GPU迎来前所未有的政策窗口期与产业机遇的当下，沐曦选择了一条更聚焦、更务实的商业化路径。

图为WAIC2026沐曦股份世博馆展台，机器人在进行展示

图为沐曦股份世博馆展台展出的太空卫星实物

政策东风与产业需求双重驱动

国产GPU赛道正站在历史性的风口。

从国家到地方，一系列政策密集落地，为产业发展注入了强劲动力。2025年8月，国务院出台《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出推进人工智能规模化商业化应用，加快智能算力等数字基础设施建设；同年10月，“十五五”规划建议在多个章节明确人工智能战略地位，强调加强原始创新和关键核心技术攻关。更早一些，工信部等七部门发布《关于推动未来产业创新发展的实施意见》，提出加快突破GPU芯片等核心技术。

与此同时，国内智能算力需求呈现爆发式增长。中商产业研究院发布的《2026-2031年中国算力市场调研及发展趋势预测报告》显示，2025年我国算力市场规模高达8351亿元，同比增长超30%，算力总规模与智能算力规模双双位居全球第二，为产业高质量发展筑牢根基。中商产业研究院分析师预测，2026年中国算力市场规模将达10500亿元，到2030年有望接近20000亿元。在地缘博弈与自主可控需求共振的背景下，国产替代进程加速，为具备技术实力和商业化能力的国产GPU企业创造了巨大的市场空间。

“1+6+X”的逻辑：将“聚焦”兑换为商业化效率

沐曦的“1+6+X”战略，正是对这一历史机遇的回应。沐曦以全自研通用GPU算力平台为底座，深耕金融、医疗健康、能源、教科研、交通、大文娱六大行业，同时布局具身智能、空天算力等前沿新兴赛道。

图为WAIC世博馆沐曦1+6+X场景生态展示区

这套战略的核心逻辑在于精准切入——选择对国产算力有迫切需求、能快速产生商业价值的“高价值战场”。

在WAIC 2026的华泰证券论坛上，沐曦股份联合创始人、CTO彭莉表示，AI正在推动金融行业进入新的智能化阶段，但金融AI落地并非单一模型或单一芯片能够解决的问题，而是一个涉及算力、软件生态、行业模型和应用场景协同的系统工程。“GPU只是基础算力，关键是如何通过算力解决真实问题。”彭莉指出，面向金融等高价值行业，未来需要构建安全、高效、开放的智算底座，通过软硬件协同和生态共建，加速AI能力真正融入业务流程。

比如，在对数据安全、自主可控要求极高的金融领域，沐曦股份已实现规模化商用落地，成为金融机构的重要选择。在银行智能风控、证券智能投研、保险智能化营销与运营等核心业务场景，沐曦产品均可提供高并发、高稳定、高安全的算力支撑。此前，沐曦与招商银行等金融机构紧密合作，为金融监管、数字客服等各类大小模型提供高效的底层集群算力支撑，有效助力金融业务效率的智能化提升。

此外，沐曦股份的基础算力底座已相继交付十余个智算集群，算力网络覆盖国家人工智能公共算力平台、运营商智算平台和商业化智算中心，区域横跨北京、上海、杭州、长沙、中国香港等地区，并逐渐向更多区域延伸。

AI4S探索：从“概念验证”走向“应用落地”

在AI for Science这一战略级高价值赛道，沐曦也已经深入布局多个科学智能生态场景。

今年2月，沐曦联合清华大学等机构发布“磁性材料·AI原子基座模型”，这是首个覆盖宽温压域的磁性材料AI原子模型，经权威专家鉴定，整体技术水平达到国际领先。该模型可同时预测原子排布与磁矩转向，解决材料模拟中“算不准、算不了、算得慢”的行业痛点。

在这一过程中，沐曦GPU成为关键的“算力底座”。沐曦GPU高带宽、高稳定性的核心优势，大幅提升了算力交付效率，原本需要一个月的计算量，如今一天即可完成。依托沐曦千卡GPU集群，研发团队实现了基于DP-Gen2的智能主动学习全流程部署，形成“计算-训练-模拟-再采样”闭环。

今年5月，沐曦与深度原理（AI for Materials科技创新公司）围绕化工产业的工业冷却液研发场景展开战略合作，联合打造“AI建模+高性能计算+实验验证”闭环体系。依托沐曦GPU算力底座和自研软件栈MXMACA搭建起软硬一体的计算平台，沐曦深度参与整套材料研发闭环体系的构建，助推工业冷却液研发从传统的线性试错模式转向数据驱动与闭环驱动的新范式。

此次WAIC，沐曦也展示了全新的曦索X300系列科学智能GPU。该产品采用全国产供应链与全自研GPGPU架构，具备全精度混合算力与大容量高带宽显存，搭载兼容主流生态的MXMACA软件栈，可支撑气象海洋、流体力学、分子动力学等经典科学计算，并面向材料科学、生命科学等AI4S前沿科研提供算力支持。