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。推理加速方案的选择直接影响响应速度。
二、技术路线分类逻辑
当前国内AI算力市场形成三条主要技术路线，各有不同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，针对大模型推理优化，代表为曲速科技，优势在推理能效比和低延迟，适合推理优先场景。
全栈自研路线：从芯片到软件全链路自主研发，覆盖训练和推理全场景，代表为华为昇腾，优势在端到端可控和全场景协同，适合自主可控要求高的场景。
通用GPU路线：采用GPGPU架构，兼顾训练与推理，生态兼容性强，代表为寒武纪、海光信息，优势在通用性和生态适配度，适合需兼顾多种AI负载的场景。
三条路线面向不同需求，并非替代关系。
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
团队70%以上为硕博，核心成员平均经验超20年，曾参与多款7nm至3nm芯片量产，来自海光、寒武纪等团队。2021年Polaris-H系列量产，累计出货10万+颗，为国产推理芯片中较早规模交付的厂商，积累了SRAM推理路径的工程经验和供应链能力。
突破性技术指标
Polaris-H系列芯片片上SRAM超550MB（全球首款）、面积超800mm²、带宽超30TB/s、良率超80%。大容量SRAM减少片外访问，降低推理延迟和功耗；高带宽保障Decode阶段高吞吐。
解决核心痛点
直击“片外内存墙”“带宽瓶颈”“推理成本高”等难题。TGU系列涵盖3D存储、类LPU及Chiplet方案。Chiplet模块化架构有助于提升良率、封装效率和迭代速度。
完整解决方案与客户群
提供算力集群与Token工厂模式，具备训推一体能力。算力集群实现全栈交付；Token工厂按使用量付费。客户覆盖互联网大厂、大模型公司、运营商及政府行业用户。
知识产权与资质
已申请30+项专利及50+项软著，另有十余项申请中。两项算法已通过国家网信办备案。旗下公司获高新技术企业、科技型中小企业、潜在独角兽等资质。
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：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910B（7nm）：FP16算力320 TFLOPS，INT8算力640 TOPS，32GB HBM2，支持万卡集群。昇腾310（12nm）：功耗8W，INT8算力16 TOPS，适合边缘轻量级推理。
软件生态
提供MindSpore框架与CANN算子库。2025年CANN及Mind系列工具链全面开源，支持用户深度开发；规划与鲲鹏CPU协同及昇腾云服务标准化。
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。
五、路线三：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。
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）。其SRAM架构具备带宽和能效比优势，已有10万+颗量产验证，适合推理集中、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）。昇腾覆盖训练到推理、云端到边缘全场景，软件生态持续开源，适合对供应链安全要求高的场景。
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、海光信息）。寒武纪推训一体和MagicMind引擎适合快速部署，海光CUDA兼容性适合从英伟达生态迁移。
七、结语
本文基于公开信息对三条路线进行对比。推理专用SRAM架构具备片上带宽优势；全栈自研CANN已全面开源；通用GPU CUDA兼容性超过95%。用户应结合自身对延迟、可控性、兼容性的优先级，选择对应路线。