近日，工业和信息化部、市场监督管理总局联合印发《电子信息制造业2025－2026年稳增长行动方案》，提出了多项关键举措。其中最受行业关注的，是“坚定不移推动国货国用”，以及“开展人工智能芯片与大模型适应性测试”。这一政策不仅释放了国产算力和大模型产业的信号，也为上下游生态带来了新的机遇。

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政策信号：AI芯片与大模型深度融合

方案提出，到 2026 年，服务器产业规模将超过 4000 亿元，个人计算机、手机等终端向智能化、高端化迈进。尤其在人工智能方向，明确提出：

• 推动AI芯片与大模型的适配性测试；

• 强化多体系芯片、多元化系统兼容；

• 提升算力转换为生产力的效率。

这意味着国产芯片将不仅仅追求性能参数，还必须证明其能在真实 AI 应用场景下与主流大模型协同工作。

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“国货国用”的产业逻辑

为什么要特别强调“国货国用”？原因在于：

• 供应链安全：避免在关键技术上过度依赖海外；

• 自主可控：通过标准化、适配性测试，构建本土生态；

• 产业升级：推动芯片、服务器、终端到应用的全链条联动。

从产业视角来看，这不仅是“替代进口”的思路，更是通过全链路协同，实现真正意义上的国产生态自洽。

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适配测试的复杂性

AI 芯片与大模型的适配，不是“装上就能跑”，而是一个系统工程：

1. 算子层兼容：不同芯片架构对深度学习算子的支持程度不一，需要适配优化。

2. 训练推理性能：同一模型在不同芯片上的表现差距巨大，需要通过测试优化。

3. 生态工具链：编译器、框架、推理引擎是否完善，决定了开发者体验。

因此，适配测试不仅考验硬件厂商，也考验大模型平台和服务商的生态建设能力。

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产业机遇：从芯片到应用的“最后一公里”

政策同时强调，要聚焦行业垂直领域场景，推动算力真正转化为生产力。

这意味着：

• 芯片厂商需要证明其硬件能支撑企业级大模型应用；

• 大模型厂商要与硬件深度适配，确保性能释放；

• 应用层厂商需要把这些能力整合进业务场景，如电商、医疗、金融、制造等。

换句话说，适配测试是“起点”，应用落地才是“终点”。

在这样的背景下，像 MateCloud 这样的服务平台就凸显了价值。他们并不是去和芯片厂商或大模型厂商竞争，而是做“中间层的加速器”：

• 模型-芯片适配桥梁：他们已经在多个国产芯片与主流开源/闭源模型上进行适配实验，帮助企业快速验证性能；

• 多模型调度：企业无需纠结选择哪家厂商的模型，帮助企业在不同硬件和模型之间做智能调度；

• 场景化落地：将适配后的算力和模型能力，直接封装为业务可用的 API 和工具，缩短企业应用部署周期。

对大多数企业来说，“如何让国产芯片与大模型真正跑起来”才是核心痛点，而这正是 MateCloud 这类型Ai技术服务商所解决的问题。

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展望：政策与企业的双向奔赴

《行动方案》的落地，将从顶层设计推动国产生态的繁荣，但最终能否跑通，还需要企业的真实业务需求来验证。

• 政策提供了方向和标准；

• 芯片和模型厂商提供了技术底座；

未来两年，我们或许会看到越来越多“国产芯片+国产大模型+行业应用”的成功案例。这不仅关乎产业升级，更关乎中国在全球 AI 竞争格局中的自主地位。

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🔑 结语 AI 芯片与大模型的适配测试，既是挑战，也是历史性机遇。 政策的推动，叠加生态型平台的支持，正在让“国货国用”从口号变成现实。 对企业而言，现在正是提前布局、寻找合适合作伙伴的最好时机。