摩尔线程张建中：算力每6-9个月翻倍，芯片国产化已成大势 原创

产联社作者 | 郑青春

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“今天的北京能够生产的芯片，已经能够大规模应用在人工智能的各个领域。”9月16日， 摩尔线程智能科技（北京）股份有限公司创始人、董事长兼首席执行官张建中，在 2026 北京微电子国际研讨会暨 IC WORLD 大会上表示，AI 产业的高速扩张正重塑集成电路产业格局，国产芯片与北京产业生态正迎来历史性发展窗口。

张建中现场披露的行业数据显示，国内智能体日均 Token 消耗量从年初百余 T 快速攀升至当前 600 余 T，中国开源大模型 API 调用占比已超 60%，AI 已深度融入办公生产全流程，成为企业运营的基础工具。伴随应用普及而来的是算力需求的指数级增长，其增速远超传统摩尔定律，每 6 至 9 个月算力需求量便实现翻倍。

据测算，到 2028 年仅 H100 级别的高端 AI 芯片需求量就将达到 2 亿颗；按每片 12 英寸晶圆产出 30 颗芯片估算，仅 AI 逻辑芯片每年就需要约 700 万片晶圆，叠加配套接口、网络通信、CPU、交换机等关联芯片需求，晶圆总需求量还要翻倍。而行业传统的两位数产能扩张节奏，远无法匹配当前的需求增长速度，未来数年产能短缺将成为产业常态。

供需缺口加速了芯片国产化进程。张建中指出，当前国内 AI 推理场景的芯片国产化率已达 70% 至 80%，训练场景国产化率也从早年的百分之十几提升至 30%，且有望保持每年 10 个百分点的增长速度。国产芯片的技术迭代同样成效显著，5 年间单颗芯片算力提升可达 1000 倍；摩尔线程也在加快产品迭代，新一代 “花岗” 架构芯片将于今年年底落地，在算力密度与覆盖范围上均实现大幅升级。

针对产业如何破解产能与成本双重难题，张建中提出差异化发展思路：不必盲目追逐最先进制程，而是依托成熟工艺打造 AI 芯片专线产线。他表示，专为 AI 芯片定制的产线可简化工艺复杂度，将产线投入降至传统产线的十分之一，同时大幅提升良率与产品迭代速度，实现更低成本、更快交付。此外，芯片设计与制造企业深度协同，可避免重复投资与试验成本，进一步压缩产品上市周期。

张建中同时强调，AI 技术正反向赋能芯片产业全链条。从工艺良率提升到 EDA 工具研发，AI 可替代人工完成海量数据分析，加速工艺爬坡与产品研发，国产 EDA 工具也将依托本土制造生态实现快速崛起。而 “国模训练国芯、国芯赋能国模” 的正向循环正在形成：企业可基于开源模型与私有数据，依托国产算力打造自主可控的 AI 能力。据其介绍，建设一个算力集群的成本约 20 多亿元，按 5 年折旧计算每年成本仅 3-4 亿元，企业完全有条件打造自有 AI 能力，牢牢掌握产业发展主权。

张建中认为北京汇聚了芯片制造、模型研发、EDA 工具、机器人应用等全产业链资源，亦庄产业政策精准高效，叠加国内算力成本约为美国 1/2 的性价比优势，具备打造 AI 新经济生产基地的独特条件。他呼吁行业各方协同发力，将北京建设成为集芯片设计、本土制造、模型训练于一体的算力产业高地，为全国数字经济发展筑牢基础设施底座。

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