中国AI企业算力受限，高质量推理仍依赖英伟达芯片
Nashnova编辑部
中国日均token调用量已超140万亿次，但高质量推理仍卡在英伟达芯片上——国产芯片目前只能接住低价值的活，高端场景的算力缺口正成为AI产业链最大的结构性瓶颈。
推理需求爆发有多猛？
国家数据局数据：2026年3月中国日均token调用量超140万亿次，较2024年初增长逾1000倍。
AI应用正从"回答问题"演进到"智能体"(能在真实世界执行任务的AI程序)——这意味着→ 每一次操作消耗的算力远超过去的简单问答。
用大白话说＝ 以前是问AI一个问题、它给一段文字；现在是让AI替你跑腿办事，算力消耗完全不是一个量级。
国产芯片为什么只能接"低端活"？
推理优化公司Approaching.AI副总裁关家威指出，推理需求已出现"两极分化"——高质量token需求远超供给，低质量token需求弱、变现也弱。
编程等场景对芯片性能要求严苛，用户愿意为此支付溢价；国产处理器目前无法稳定满足这类需求。
这意味着→ 国产芯片只能接住"便宜但不赚钱"的推理任务，真正值钱的活还是得靠英伟达。
高质量token为什么这么依赖英伟达？
关家威直言："如果仅依赖国产芯片做推理，只能处理低质量层级——需求弱、变现弱，这条路很难走通。"
高质量token(比如写代码、做复杂推理)对芯片的精度和速度要求极高，英伟达芯片在这类任务上仍有代际领先。
这反映出一个核心矛盾：中国AI应用已经跑到了前面，但底层硬件还被卡在出口管制的瓶颈里。
软件优化能补上硬件差距吗？
在英伟达芯片受出口管制、供给有限的背景下，中国AI企业正通过软件优化来延伸现有算力的使用效率。
但行业核心悬念在于：软件层面的优化能否弥补硬件代际差距，尤其是在编程、复杂推理等高价值场景。
用大白话说＝ 软件优化相当于"把一辆旧车调校到极限"，但对手开的是新车——调校能缩小差距，却很难抹平差距。
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