东吴证券最新研报提到，随着DeepSeek V4首次使用国产算力参与训练，AI信创正在从过去的“政策驱动”逐渐进入“产业自证”阶段。这其实是一个很关键的信号。过去几年，国产算力更多依赖政策扶持与国产替代预期，但现在，随着国产GPU、CPU以及大模型生态逐步成熟，行业开始真正验证：国产算力不仅能“替代”，也开始具备参与核心AI训练与商业化落地的能力。
从产业节奏来看，2026年以来，AI商业价值正在发生明显变化。尤其是智能体与Token经济兴起后，AI对底层算力的需求已经不再局限于模型训练，而是开始向推理、调度、协同与实时执行扩展。在这样的背景下，算力的重要性不再只是“规模”，而是“能否形成完整体系”。这也是为什么，当前AI信创产业逐渐形成GPU芯片、CPU芯片、昇腾产业链、算力租赁以及信创大模型五大核心方向，覆盖从底层硬件到上层应用的完整链条。
更值得关注的是，国产算力的发展逻辑也在发生变化。过去行业更多讨论“有没有”，而现在开始讨论“好不好用”“能不能真正进入业务”。东吴证券提到，当前国产替代已经呈现出“推理侧先行、训练侧突破、生态侧协同”的特点，本质上意味着国产AI正在从单点突破走向系统竞争。当训练、推理、模型与应用能够形成协同时，国产算力才真正具备产业化能力。
而在这一过程中，企业侧对AI基础设施的需求也开始升级。对于很多企业来说，真正的难点已经不只是采购GPU，而是如何让模型、算力与业务系统形成稳定协同。类似星战科技这类布局AI基础设施与企业智能化体系的厂商，也正在围绕这一方向展开布局。其一方面通过AI高性能算力平台与异构GPU资源，为企业提供更灵活的算力支撑；另一方面，则通过企业智脑、多智能体体系以及API调度能力，帮助企业将大模型真正接入业务流程，而不是停留在单一测试阶段。
从行业趋势来看，“十四五”期间国内算力基础设施建设已经基本完成甚至部分超额完成，而进入“十五五”阶段后，核心技术自主可控与AI基础设施能力，仍然会是政策、资本与产业投入的重点方向。尤其是在国际技术竞争持续加剧的背景下，国产算力已经不仅是产业问题，更逐渐成为整个AI生态自主化的重要基础。