【刚刚，智谱建成1GW全国产芯片AI数据中心】近日，据彭博社报道，国内AI大厂智谱已完成一座规模达1GW的AI数据中心建设，全部采用中国制造芯片用于大模型训练。当前，全球AI企业正从“训练模型”迈向“建设计算工厂”，OpenAI、Meta等巨头均在提前布局GW级算力设施。智谱此举不仅顺应了大模型公司向算力基础设施组织者转变的行业趋势，更在底层硬件上实现全国产化突破。尽管面临集群通信、软件兼容等工程挑战，该中心仍标志着国产芯片在大规模AI训练中的深度应用。未来AI竞争的差距，正悄然在算力基建中拉开。

7月17日，在WAIC 2026上海大会上，清华系团队“是石科技”正式发布国产Token优化工厂“拓元”。针对国内智算中心算力利用率不足的痛点，拓元推动AI基础设施竞争从“规模”转向“效率”。该产品全面兼容昇腾等10余种国产芯片，适配20余个主流模型，实现异构算力统一调度，日吞吐量达千亿Token级。同时，拓元突破了KV Cache压缩、全模态Token压缩及长上下文优化等核心技术，大幅降低大模型运行成本。此举不仅有效盘活闲置算力，更为国产算力生态走向自主可控与高效好用提供了关键的“中间件”。

6月29日，在2026“众智”大模型开放智算生态协同高级别研讨会上，中国信通院正式发布AISHPerf人工智能软硬件基准体系3.0版本。该体系包含智算运维智能体与算子生成智能体两项核心评测基准，由无问芯穹及清华大学团队提供技术支持。其中，智算运维智能体评测基准是首个面向AI Infra的运维评测基准，依托百亿级真实数据构建，率先覆盖5款主流国产芯片集群运维场景。此举填补了国产智算运维智能体评测领域的空白，为国产算力集群从“能用”迈向“好用”提供标准基础，助力AI基础设施向自主自治的“Token工厂”升级，推动我国智算产业高质量发展。

5月26日，深圳市发布“十五五”规划纲要，提出到2030年全市实时可用算力规模将超150EFlops，国产芯片部分指标和算力集群达到国际先进水平。规划强调统筹推进智算芯片研发制造、算力设施建设和模型算法发展，打造高效易用的人工智能技术底座。重点包括优化昇腾等训练及推理芯片，推动国产算力生态繁荣，建设多层次智能算力体系，促进超智协同与异构融合。同时，加强人工智能基础理论研究，培育国际领先的国产通用大模型和行业应用模型，以高价值场景推动算法落地，构建全面支撑的大模型底座。

3月30日，深圳迎来人工智能高质量发展新突破，全国首个万卡级全栈自主可控智算集群正式点亮。该集群由深圳市投建，规模达14000P智能算力（含去年点亮的3000P），全部采用国产先进芯片，基于昇腾910C构建，标志着我国在自主可控算力底座上取得重要进展。项目关键技术指标达国际领先水平，如设备日平均故障率仅0.3‰，显著低于Meta等顶尖企业；大模型训练线性度达93.12%，性能比肩谷歌。此外，通过自然冷源、全液冷等节能方案实现绿色高效运营。这一成果将推动国产大模型和芯片发展，助力全国一体化算力网建设。

Clawdbot国产芯片适配完成！清华特奖团队开源框架一键部署 Clawdbot（现更名为OpenClaw）近期火爆异常，GitHub一周内收获12万Star，相关配件Mac mini卖断货，阿里、腾讯等巨头迅速接入。其热度甚至让Anthropic两次要求改名。Clawdbot之所以备受追捧，在于它...

2026年1月13日，美国放宽对英伟达H200芯片对华出口限制，但市场反应平淡。与以往不同，国产芯片已从‘替补’成长为‘主力’，即便性能仍有差距，却通过软硬一体设计、模型优化及生态建设实现突破。华为昇腾910C、寒武纪、百度昆仑芯等厂商推出高性能产品，并在商业化中站稳脚跟。2025年，国产AI芯片估值飙升，市场需求驱动产业可持续发展。尽管美国政策反复，信任崩塌反而助推国产化进程。国产芯片完成了从被动替代到主动创新的转变，逐步嵌入智能中国社会结构。

1月14日，智谱联合华为开源新一代图像生成模型GLM-Image，不到24小时登顶Hugging Face Trending榜第一。这是首次完全依托国产芯片训练的国产模型在国际舞台取得榜首。GLM-Image采用「自回归+扩散解码器」混合架构，基于昇腾Atlas 800T A2设备和昇思MindSpore AI框架完成全流程训练，验证了国产算力训练SOTA模型的可行性。该模型在CVTG-2K和LongText-Bench榜单中表现优异，尤其擅长汉字生成任务，适用于海报、PPT、科普图等知识密集型场景。项目旨在探索新一代「认知型生成」技术范式，开源地址已发布于GitHub和Hugging Face平台。

2026年1月14日，智谱与华为联合发布中国首个全程基于国产芯片训练的SOTA多模态模型GLM-Image。该模型在文字渲染、图像生成等方面表现优异，尤其擅长处理复杂视觉文字生成和长文本渲染任务，并在CVTG-2K和LongText-Bench双榜单中夺得第一。GLM-Image支持1024×1024至2048×2048任意比例输出，适用于多种社交媒体平台需求。其创新采用‘自回归+扩散解码器’混合架构，结合华为Ascend A2芯片及深度优化的Mindspeed-LLM框架完成全流程训练。此外，API调用成本极低，单张图片生成仅需0.1元，为行业提供高性价比解决方案。项目已开源，可通过GitHub、Hugging Face等平台获取。

1月14日，智谱联合华为开源新一代多模态模型GLM-Image，这是首个在国产芯片上完成全程训练的SOTA模型。该模型基于昇腾Atlas 800T A2设备与昇思MindSpore AI框架，采用“自回归+扩散解码器”混合架构，突破知识密集型场景生成难题，如海报、科普图等。GLM-Image在文字渲染领域表现优异，尤其擅长汉字生成任务，并在CVTG-2K和LongText-Bench榜单中取得开源第一的成绩。其支持1024x1024至2048x2048多种分辨率图像生成，适用于科普插画、商业海报、社交媒体封面等复杂图文任务。模型现已开放体验与开源，API调用成本低至0.1元/张图片，速度优化版本即将发布。