中國AI企業算力受限，高品質推理仍依賴輝達晶片
Nashnova编辑部
中國日均token調用量已超140萬億次，但高質量推理仍卡在英偉達晶片上——國產晶片目前只能承接低價值任務，高端場景的算力缺口正成為AI產業鏈最大的結構性瓶頸。
推理需求爆發有多猛？
國家數據局數據：2026年3月中國日均token調用量超140萬億次，較2024年初增長逾1000倍。
AI應用正從「回答問題」演進到「智能體」（能在真實世界執行任務的AI程式）——這意味著→ 每一次操作消耗的算力遠超過去的簡單問答。
簡單來說＝ 以前是問AI一個問題、它給一段文字；現在是讓AI替你跑腿辦事，算力消耗完全不在同一量級。
國產晶片為甚麼只能接「低端活」？
推理優化公司Approaching.AI副總裁關家威指出，推理需求已出現「兩極分化」——高質量token需求遠超供給，而低質量token需求弱、變現亦弱。
編程等場景對晶片性能要求嚴苛，用戶願意為此支付溢價；國產處理器目前無法穩定滿足這類需求。
這意味著→ 國產晶片只能接住「便宜但不賺錢」的推理任務，真正值錢的活仍然靠英偉達。
高質量token為甚麼這麼依賴英偉達？
關家威直言：「如果僅依賴國產晶片做推理，只能處理低質量層級——需求弱、變現弱，這條路很難走通。」
高質量token（比如寫代碼、做複雜推理）對晶片的精度和速度要求極高，英偉達晶片在這類任務上仍有代際領先。
這反映出一個核心矛盾：中國AI應用已經跑到了前面，但底層硬件仍被卡在出口管制的瓶頸裡。
軟件優化能補上硬件差距嗎？
在英偉達晶片受出口管制、供給有限的背景下，中國AI企業正通過軟件優化來延伸現有算力的使用效率。
但行業核心懸念在於：軟件層面的優化能否彌補硬件代際差距，尤其是在編程、複雜推理等高價值場景。
說白了＝ 軟件優化相當於「把一輛舊車調校到極限」，但對手開的是新車——調校能縮小差距，卻很難抹平差距。
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