国产算力芯片已经从推理走向训练，训推一肩挑。
7月18日，在2026世界人工智能大会期间举办的“词元时代万物智能”分论坛上，国产GPU厂商摩尔线程创始人、董事长兼CEO张建中在演讲中强调，国产模型可以放心到国产芯片上去做训练。
“我经常听到国内的模型公司担心，用国产的训练平台会不会耽误时间，会不会影响追赶世界先进水平，其实大家大可放心，因为我们有更好的硬件平台和先进的软件技术，同时有大量的实验结果支持，大家可以真正放心去投入到国产模型在国产芯片上去训练。”张建中表示，放在国产芯片上训练还有一个好处就是摩尔线程随时可以为用户提供本地化服务，比国外公司做得更好。
前一天，另一家本土GPU厂商沐曦股份高级副总裁、首席产品官孙国梁在接受澎湃新闻记者在内的媒体采访时也特意澄清沐曦芯片既可以做推理也可以做训练。
“很多的客户问你们家推的怎么样啊？性价比多高？怎么样计算成本？但是大家忽略了一点呢，对于沐曦来说，我们的卡是具备训练能力的。我们每一届WAIC都说自己是训推一体的。”孙国梁表示，由于性价比原因，很多产品设计成一体机在内的适用于推理的产品，但沐曦是有能力去覆盖训练的，沐曦的团队也特别希望做万卡、数万卡的大模型训练。
从摩尔线程和沐曦两家公司的表态看，国产算力卡已经能够承担起大模型训练的重任，而不仅仅是推理。这也为中国做大“Token”经济甚至“Token出海”夯实了底座。
本届展会另一个关键词则是“Token”经济，GPU厂商、算力服务商、运营商围绕“Token”“经济已经做好了准备。今年也被称为”Token经济元年。
摩尔线程提出要做三类工厂，分别是大模型工厂，词元工厂以及智能体工厂。
张建中解释称，模型训练工厂用来专门训练不同的模型。词元生产工厂用来生成各种不同模型的Token服务。Agent（智能体）生产工厂用来生产机器人以及看不到的数字人大脑，“如果没有一个好的工厂帮它们去训练这些Agent的思维方式和思维方法，你是很难判断这个Agent的智能能力能不能达到人类提出的任务要求”。
京东集团技术委员会主席、京东云总裁曹鹏也在当天论坛上表示，京东云正携手摩尔线程，通过JoyAI大模型联合攻坚、打造更高效率企业级推理平台、共建全链路具身智能服务等，让国产算力不仅能跑好模型，更能跑好业务，释放产业智能生产力。
同时，在“模型训练工厂”方面，极佳视界合伙人、副总裁毛继明表示，基于摩尔线程MTT S5000，联合共研完成驾驶世界模型、驾驶重建模型、具身世界模型、世界动作模型等物理AI模型的训练，双方将聚焦软硬协同下的模型效率继续深化合作。
人工智能基础设施及智算云提供商九章云极也有两大AI工厂，分别是训练工厂和Token工厂。其中，训练工厂专注于将海量算力与数据，通过强化学习等先进工艺“冶炼”成千行百业所需的专业模型。
Token工厂将训练工厂产出的专业模型，封装为标准化的、可精确度量的专业Token（分为消费级、专业级、前沿级），实现智能价值的即取即用、按量付费与高效流通。追求极致的交付成本与规模化效能。
九章云极工作人员对澎湃新闻记者表示，之前算力服务商更多是强调“卡的数量”，但转型Token工厂需要专业级的服务。
他也透露，九章云极也有些国产卡，“慢慢都会有，现在卡还是紧张”。
联想在本届WAIC上也系统展示了以Token驱动的算力基础设施软硬全栈能力。在展台显著位置，联想展示了近期发布的万全异构智算平台V5.0和超节点解决方案。联想展区也展示沐曦、摩尔等多家国产算力加速卡，这些芯片用在联想的服务器上。
联想展区工作人员表示，整体市场算力紧缺，联想的服务器热销，“之前把货发给渠道商手上，现在是客户拿着现金来要货，完全反转。”
新一代AI基础设施服务商阡视科技也发布了专为Token工厂而生的wylon Q72/288超节点，单机柜集成72颗国产GPU，4机柜横向互联域扩展至288卡规模，GPU高带宽显存可达18TB，互联总带宽可达72TB/s，支持FP8/4浮点运算精度，专为KV Cache设计的统一DRAM 缓存可达上百TB，为大模型推理提供一体化的高效算存空间，实现高效稳定的Token生产。
据介绍，基于wylon超节点架构的wylon新云Token工厂，现已在华东集群节点上线并邀请测试中。wylon超节点系统深度联合寒武纪、壁仞、沐曦、曦望、海光、摩尔线程等国内GPU芯片翘楚，构建起从芯片到系统、从算力到生态全栈贯通的国产AI基础设施。
进入7月份，人工智能硬件供应链相关上市公司股价出现了比较大的波动，存储芯片公司波动尤为剧烈。
澎湃新闻记者也询问了多家GPU厂商现场工作人员，他们对GPU的前景依然乐观，尽管各种原材料涨价对他们也造成了一些压力，不过需求依然很好，但对存储芯片行情看淡。
一位服务器行业人士表示，内存DDR芯片涨价已经高达10倍，基本上整个行业的利润都给他们，目前这种价格已经压制需求，涨价逻辑走不通了，下半年供需逐渐平衡。
一位MLCC（多层陶瓷电容器）行业人士则认为，内存短缺可能会持续到明年，但价格已经涨不动了。
