2. 聚焦ASIC专用芯片赛道，实现规模化替代。在搜索、推荐、广告、视频处理等细分场景，研发专用ASIC芯片。东吴证券认为，国产算力进入超节点时代后，既考验GPU厂商的单卡实力，同样考验Switch芯片的国产化水平，寒武纪、盛科通信等企业在ASIC领域的布局值得关注。
3. 加强技术成果转化，推动实验室技术走向产业化。"AI计算开放架构联合实验室"已承诺3年内投入超过10亿元，支持30个以上联合研发项目，投入超过1000名研发人员深度参与联合攻关。这种聚焦低成本、可量产、高可靠工程化技术的研发模式，应成为行业范式。
四、产业发展顶层建议
1. 优化产业政策导向，从"追先进制程"转向"制程+封装并重"。落实八部门《"人工智能+制造"专项行动实施意见》中关于"强化人工智能算力供给""推动智能芯片软硬协同发展"的部署，加大对先进封装、专用芯片、生态适配的政策与资金支持，将产能、良率、供应链自主等指标纳入产业扶持评价体系。
2. 搭建产业协同平台，破除企业间信息壁垒。建立国家级CPU/GPU产业协同中心，推动设计、制造、封测、应用企业资源共享、联合攻关。推动"分层解耦、开放协同"的产业共识落地，鼓励海光信息开放HSL总线协议等基础技术，从物理层为不同品牌的算力芯片提供"通用插座"，降低产业协同成本。
3. 聚焦人才队伍建设，强化工程化与产业化人才培养。重点引进与培养先进封装、芯片量产、生态适配、系统集成等领域的专业人才。当前国内封测产业正处在"技术突破"与"份额提升"的战略共振点，对掌握2.5D/3D封装、Chiplet集成等核心技术的人才需求尤为迫切。
4. 坚持自主可控与开放合作相结合。在核心技术与供应链环节坚持自主突破，在生态适配、国际标准对接等领域保持开放。正如光合组织所倡导的，开放计算并非追求另一套封闭的技术体系，而是"在每一层上的多个优秀厂商携手把这一层的问题给解决掉"，以开放促发展，以自主保安全。
五、结论
全球AI算力产业的竞争格局已清晰表明，中国CPU/GPU产业无需走"顶尖制制程+极致性能"的同质化追赶老路。2026年作为"人工智能+制造"专项行动的开局之年，产业面临三重战略机遇：一是先进封装技术突破带来的弯道超车窗口，二是推理算力需求爆发开辟的差异化市场空间，三是政策红利与国产化替代形成的双重驱动力。
与此同时，必须清醒认识到生态建设的艰巨性。"很多国产GPU宣称达到了英伟达某款芯片百分之几十的性能，但客户真正关心的是：我的模型能不能无缝跑起来？开发成本会不会激增？"这提醒我们，技术参数只是起点，产业落地才是终点。
未来三年是中国CPU/GPU产业发展的关键窗口期。应以推理芯片为核心市场，以先进封装为核心突破口，以本土产能与供应链为核心护城河，以开放兼容生态为竞争壁垒，通过精准的产业定位与战略布局，实现从"单点突破"走向"集群创新"，最终形成"设计-制造-封装-应用"全产业链的协同竞争优势，在全球AI算力战国时代占据核心地位。