文/海峰看科技

2026年的AI产业，正陷入亢奋与焦虑的双重撕裂：一边是日均Token调用量两年暴涨1400倍，全球超万亿美元砸向基础设施；另一边是GPU利用率普遍不足六成，全球已规划的7万亿美元AI基建总账单难见清晰ROI，核心器件价格翻倍仍一货难求。

全行业都在猛踩油门，却看不清浓雾中的赛道。自研芯片成了不容置疑的政治正确，但很少有人追问：AI基建的核心竞争力，只能是芯片吗？

5月8日，在新华三NAVIGATE领航者峰会上，紫光股份董事长、新华三集团总裁兼首席执行官于英涛指出：“我们只做一件事：让客户的AI真正跑起来、用起来。AI的瓶颈在系统不在单点，很多人只盯着换更强的发动机，却忽略了变速箱和底盘。”

峰会结束后，新华三集团首席技术官、技术委员会主席张弢，新华三集团网络产品线总裁乔剡等高管接受媒体采访，拆解了新华三不做芯片，要靠一套组合拳，打赢Token战争的底层逻辑。

战略定力：不做芯片，是看透本质后的主动选择

过去三年，行业陷入堆GPU就能赢的误区。算力规模从P级冲到E级，但万卡集群中网络拥塞吃掉3成算力，数据IO瓶颈让GPU近半时间空转，一次训练中断可能数天才恢复。

张弢指出，AI竞争焦点已从单纯硬件堆砌转向系统级能效博弈。在笔者看来，这正是行业拐点的信号：单纯堆硬件已无法带来线性增长，下半场大家拼的是每颗芯片的性能释放效率。

新华三集团首席技术官、技术委员会主席张弢

基于这一判断，新华三2024年提出的“算力×联接”战略始终未变，2026年进一步升级为“算-网-存-云-安-维”全栈协同，覆盖AI基建所有核心环节。

这种选择的背后，是张弢强调的技术哲学：技术没有绝对好坏，只有适配场景差异。

就像当年被寄予厚望的ATM技术，最终在通用市场败给了更简单易用的以太网；曾经大型机被分布式PC集群全面取代，如今为了追求极致系统能效，超节点这种高密度集中式形态又回归主流。

技术的轮回证明，从来没有终极解决方案，只有最适合当下需求的选择。

而不做芯片，正是这种哲学的必然结果。如果每家科技企业都自研芯片，必然会陷入为推销产品，强行适配场景的路径依赖，无法中立评估所有技术路线。如今英伟达、华为昇腾及各类国产GPU各有擅长，客户最头疼的不是选哪款芯片，而是如何让不同架构协同工作。

笔者认为，新华三的不做芯片是很有前瞻性的战略取舍。放弃芯片赛道的短期红利，换来全行业通用的中立身份。在供应链割裂、阵营对立加剧的今天，这种不站队的中立性，已是最稀缺的战略资源。

核心壁垒：全栈工程化，是别人抄不走的竞争力

不做芯片，新华三的壁垒在哪里？乔剡通过引用广义联接的概念给出答案：AI时代的联接已超越传统以太网，需要从物理层到应用层的全栈创新，这正是全栈工程化能力的体现。

新华三集团网络产品线总裁乔剡

在物理层，新华三推出国内领先的CPO/NPO共封装技术，解决了硅光产业化的核心痛点。硅光虽在功耗密度上优势明显，但对温度极其敏感，与高热GPU合封会严重影响性能。新华三通过共封装设计，将光引擎与大芯片拉开微小距离，同时解决了电信号走线、温度干扰和组件更换问题，大幅提升系统可靠性。

在协议层，乔剡坚持不绑定单一技术路线。新华三同时布局以太网、自研G-Link协议，跟进国际标准也参与国内CLink制定。在他看来，以太网胜在易用性，NVLink胜在性能，自研协议能弥补特定场景短板，核心是为客户匹配最优组合。

在广域网层面，新华三率先完成转型。传统广域网为个人流量设计，而大模型跨数据中心训练对带宽、时延要求呈指数级提升。新华三新一代确定性算力路由器和DCI交换机已支持支持百公里级DC间协同训练和千公里级无损传输，为东数西算打下基础。

这些突破本质都是工程创新。当全行业盯着芯片制程，新华三在打磨封装工艺、优化协议栈、精研算网调优。芯片可以买，技术可以学，但把十万台机器拧成一股绳的经验，是花钱也买不来的。本次峰会发布的UniPoD S80000超节点，正是这种能力的集大成者：通过六维深度协同，训练性能提升70%、推理性能提升3倍，同样硬件能产出数倍有效Token。

商业验证：从按零件定价到按结果付费

技术的价值最终要靠市场验证。笔者了解到，今年头部互联网客户算力需求爆发式增长，订单已排到2027-2028年，而客户选择供应商的第一标准，已从有没有自研芯片变成能不能把十万张GPU的效率调到最高。

头部互联网是Token经济的先行者，它们的需求直接指向行业未来。当前客户核心诉求集中在三点：规模上，十万片级GPU供应是合作门槛；效率上，通过定制化组网和软件优化压低单Token成本；能耗上，全面转向整机柜架构，推进800伏高压直流和冷板液冷。

笔者获悉，新华三与头部客户采用联合研发模式，配合客户打磨定制化架构，既获得了稳定订单，也能第一手掌握前沿技术趋势，反哺企业级市场。

与很多厂商All in头部客户不同，乔剡坦言，当前供应链对初创企业极不友好，大量芯片资源被头部挤占，小公司有钱也买不到设备。为此，新华三推出轻量云Cloud OS 的Light版、超融合一体机、个人工作站MegaCube等产品，覆盖全场景需求；同时通过杭州图灵小镇模式，与政府合作搭建公共算力平台，扶持初创企业。

这种分层策略正在重构行业定价逻辑。过去ICT行业按零件算账，未来客户只为有效Token付费。笔者认为，这是一次根本性的价值重构：利润中心正从上游芯片厂商向下游系统整合商转移。

为了迎接超节点大规模落地潮，新华三已建成杭州AI超级工厂，目前已完成首批100个240-300千瓦大功率测试点位，剩余200个点位将于2026年内全部完成扩容。

长期主义：开放生态，赢在未来十年

战略和技术决定现在，长期布局决定未来。新华三面向十年的技术愿景清晰明确，即打造具备类生命特征的 AI 原生基础设施，让设备本身拥有感知、思考和自我优化能力。

为此，新华三将2020年提出的AI in ALL战略拆分为两个方向：AI in All实现自身设备与解决方案的智能化，AI for All用产品赋能百行百业。

当前最成熟的落地场景是智能运维，灵犀运维智能体凝聚了23年经验、1.2亿台设备数据和百万级故障案例，能将开局时间缩短60%，排障效率提升90%。未来新华三还将探索在芯片中加入神经网络单元，实现路由协议自动生成。

这种长期主义体现在基础技术的提前投入上。新华三在前沿技术布局上保持着 3-5 年的提前量，坚持与国家实验室联合开展技术验证。早在两年前，新华三已完成2000公里确定性光传输测试，这项当时不被看好的技术，已成为跨数据中心算力协同的核心支撑。

DeepSeek V4的成功，从侧面印证了开放生态的正确性。这款完全基于国产GPU训练的大模型，充分证明国产算力已具备支撑顶级大模型研发的能力，说明技术路线多元化已成定局。对于不绑定任何阵营的新华三来说，这恰恰是最大的机会。

笔者始终认为，AI产业的未来一定是开放的。自研芯片固然能筑起壁垒，但新华三选择做全产业链的粘合剂，专注于系统整合，反而能在开放生态中占据核心位置。

笔者观察：默默的筑基者，或将赢得最后胜利

作为关注AI基建赛道的人，我从新华三的“算-网-存-云-安-维”全栈协同打法里，看清了整个计算生态多种多样的发展模式，尤其是三个藏在行业背后的真相。

第一，中立性已成为AI基建时代的第一战略资产。自研芯片筑起的是围墙，中立性搭建的是平台。在技术路线碎片化的长期趋势下，最终客户需要的不是某一款芯片，而是能兼容所有芯片的中立平台。新华三的不做芯片，反而让它成为全行业都需要的合作伙伴。

第二，Token经济正在终结芯片至上的价值体系。过去三十年，芯片厂商拿走了产业链最大份额的利润。但Token经济把价值标尺从硬件资产变成了有效产出，能提升一倍Token效率的系统优化能力，价值远高于多卖一倍芯片，利润分配权正在向下游转移。

第三，工程化能力是AI时代最深的护城河。很多人误以为AI门槛在芯片，但当单卡性能进入瓶颈后，真正的差距在于大规模集群的全栈工程能力。这种能力是时间垒出来的，是在无数次故障中摸出来的，无法通过资本快速复制。

Token战争的大幕才刚刚拉开。新华三的选择告诉我们，与其在拥挤的芯片赛道拼杀，不如找到自己的核心优势，把一件事做到极致。当所有人都在追逐风口时，那些紧紧围绕最终客户成本与效率等需求，默默筑牢适配地基的筑基者，或将赢得最后的胜利。