一份总预算2100万+、采购13台GPU服务器的需求，从某985名校流出。
这份并非单纯追求硬件参数的标书，以国产化、实测性能、模型兼容性为核心标尺，不仅勾勒出顶级高校AI算力采购的新逻辑，更成为检验国产算力厂商综合实力的“试金石”。
与以往采购不同，这份标书彻底跳出了“参数堆砌”的传统框架，将“实用性”与“适配性”摆在了前所未有的高度。
核心要求清晰明确：以国产化为基本盘，强化AI算力的实测性能，确保与DeepSeek、Qwen等主流大模型的推理兼容性，同时兼顾CUDA生态的适配衔接。
尤为特别的是，标书增设了30分钟演示环节，这意味着厂商不仅要提供纸面数据，更要现场证明设备在真实大模型推理场景中的表现——这种“真刀真枪”的检验方式，让“空有指标无实绩”的产品无处遁形。
透过这份需求，当前高校及科研机构在GPU服务器采购上的三大趋势已然成型，且方向愈发清晰。
其一，从“指标比拼”转向“模型实测”。过去，算力采购常陷入“浮点算力越高越好”的误区，却忽视了硬件在实际模型运行中的适配效率。如今，985高校直接将DeepSeek、Qwen等主流大模型作为测试标准，本质上是要求算力从“理论性能”落地为“实用价值”，这也倒逼厂商必须深耕模型优化，而非单纯堆砌硬件规格。
其二，从“N卡封闭生态”转向“国产兼容生态”。长期以来，NVIDIA的GPU凭借成熟的CUDA生态占据市场主导地位，但也形成了技术依赖与供应链风险。这份标书明确的国产化导向，以及对CUDA生态适配性的要求，实则勾勒出理想的国产算力生态图景：既要有自主可控的硬件核心，又能兼容现有成熟的软件生态，降低科研机构的迁移成本。这种“自主+兼容”的需求，正是国产算力厂商实现弯道超车的关键突破口。
其三，从“硬件采购”转向“算力体系建设”。13台GPU服务器的采购并非终点，而是高校搭建AI算力支撑体系的起点。标书对实测性能、模型兼容性的严苛要求，本质上是为了确保采购的硬件能够融入整体科研流程，形成稳定、高效的算力供给能力，而非孤立的“硬件设备”。这意味着厂商的竞争力不再局限于单一产品，更体现在能否提供从硬件部署到模型优化、生态适配的全链条服务。
那么，哪些国产算力卡与CPU能够接住这份“高难度”需求？从当前市场布局来看，硬件层面，GPU领域的海光DCU、壁仞BR100、沐曦MX1系列已具备一定的技术积累，其中部分产品在FP32、FP16等算力指标上已接近主流N卡，且在国产化适配中经过了多轮验证；CPU方面，海光3号、飞腾2000+、鲲鹏920等产品凭借稳定的性能与完善的生态支持，已成为高校服务器的常用选择，能够为GPU服务器提供可靠的算力调度基础。
更重要的是软件生态的适配能力。例如，海光DCU通过自身的异构计算架构，已实现对PyTorch、TensorFlow等主流框架的兼容，并针对DeepSeek等大模型完成了专项优化；壁仞科技则通过完善的驱动程序与工具链，降低了从CUDA生态迁移的成本。这些厂商的实践表明，国产算力产品已不再是“能用”的初级阶段，而是朝着“好用、易用”的方向迈进，这恰恰契合了高校科研对效率与稳定性的需求。
对于高校与科研机构而言，这样的采购逻辑也为AI算力建设提供了可借鉴的模板：以实际科研需求为导向，以国产化替代为目标，通过“实测验证”筛选出真正具备实用价值的算力产品。
当顶级高校的算力采购从“追参数”转向“重实效”，从“依赖进口”转向“自主可控”，国产AI算力产业必将在这种需求牵引下，加速走向成熟与完善，为我国大模型技术的自主创新提供坚实的算力支撑。
谁家的算力卡（GPU）和CPU能够满足这个标书要求？
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