国产大模型爆发：算力需求与国产替代的黄金时代
2026年开年，智谱GLM-5与豆包Seedance 2.0两款重磅产品的接连上线，不仅引爆了用户热情，更直观地揭示了国产大模型发展背后的核心驱动力——算力需求的指数级增长。这不仅是技术迭代的必然结果，更是中国AI产业向自主可控、规模化应用迈进的关键信号。一、从GLM-5到Seedance：算力需求的双重爆发
1. 智谱GLM-5：文本大模型的算力挑战与架构创新
智谱AI于2月12日发布的GLM-5大模型，一经上线便引发平台流量爆发式增长，团队不得不紧急协调算力资源进行扩容。这背后是其对算力的极致需求：
• 参数规模：GLM-5采用MoE混合专家架构，总参数量高达7440亿，远超上一代模型。
• 算力消耗：尽管通过稀疏激活技术，每次推理仅激活约400亿参数，但仍需加载全部参数，完整版模型需要高达1.5TB的显存，对算力集群的规模和效率提出了极高要求。
• 国产适配：在算力紧张的背景下，GLM-5快速完成了与华为昇腾、摩尔线程等国产芯片的适配，证明了国产算力硬件已具备承载顶尖模型的能力。
2. 豆包Seedance 2.0：多模态视频生成的算力“黑洞”
如果说文本大模型是算力的“大户”，那么以Seedance 2.0为代表的视频生成模型，则堪称算力的“黑洞”。
• 需求量级：AI视频生成对算力的需求远超文本和图片模型。1分钟1080p视频可产生百万级patch，计算量与帧数、分辨率呈平方级增长，其算力需求可达文本模型的10万倍以上。
• 产业影响：为支撑Seedance 2.0的规模化商用，字节跳动2026年的资本支出计划高达1600亿元，重点投向AI服务器、GPU算力和IDC数据中心，直接拉动了上游算力基础设施的需求。二、国产大模型发展对算力的核心利好
1. 需求端：算力缺口持续扩大，市场空间广阔
• 增长曲线陡峭：据行业统计，2025年中国智能算力需求较2020年增长了近20倍，未来三年仍将保持高速增长。到2030年，中国大模型训练所需总算力有望突破25 EFLOPS。
• 结构变化：推理算力占比已突破70%，超越训练成为主导。随着GLM-5、Seedance等应用的普及，用户token用量年增2200%，推理算力的缺口将进一步扩大。
• 巨头投入：字节、阿里、腾讯等科技巨头2026年算力开支合计将超5000亿元，占全球AI资本开支的18%，成为拉动算力市场的核心引擎。
2. 供给端：国产算力替代加速，产业链迎来黄金发展期
• 芯片突破：华为昇腾、摩尔线程、海光信息等国产芯片厂商，已成功适配GLM-5等大模型，在性能和生态上逐步追赶国际巨头。
• 基础设施建设：中国移动哈尔滨智算中心1.8万张国产加速卡集群投产，甘肃庆阳十万卡国产算力集群启动建设，为大模型训练提供了坚实的算力底座。
• 商业模式成熟：算力租赁、智算中心等商业模式快速发展，为中小企业提供了低成本接入大模型的途径，进一步激活了算力市场。三、总结与展望
智谱GLM-5和豆包Seedance 2.0的案例，清晰地勾勒出国产大模型发展的两条主线：应用爆发驱动算力需求，算力自主支撑产业安全。
• 短期看：大模型应用的快速普及将持续放大算力缺口，算力租赁、AI服务器、IDC等基础设施环节将直接受益。
• 长期看：国产芯片和算力基础设施的成熟，将打破外部技术封锁，为中国AI产业的自主可控和持续创新奠定基础。
在这场由大模型引领的科技革命中，算力不仅是底层支撑，更是核心竞争力。随着国产大模型从“能用”走向“好用”，算力产业链的黄金时代才刚刚开始。
