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🔥 智谱GLM-5.3首次全面依托国产芯片集群提供服务，单位Token推理成本较年初下降80%

一、国产大模型"双向奔赴"国产算力

9月1日，智谱在半年度业绩沟通会上披露了一项关键数据：已实现10万级国产芯片规模化推理，单位Token推理成本较年初下降80%。GLM-5.3-Flash是智谱首款在超大规模真实流量下全面依托国产芯片集群提供服务的模型，对比同一硬件的初始基线，该模型端到端服务性能提升3倍。这一进展标志着国产大模型与国产算力平台之间的"双向奔赴"正在结出实质性成果。

今年以来，多个国产大模型自发布之后迅速完成国产算力适配。月之暗面发布的Kimi K3大模型总参数量达2.8万亿，对算力基础设施提出了极高要求，但不到一天之内多家国产算力平台就宣布已完成适配。一家国产算力企业负责人表示，除了时间节奏挑战，更核心的难题来自参数量和模型的不断演变，需要不断扩大芯片显存容量、提高Token吞吐速度。

二、从"卡脖子"到"自主可控"

国产大模型全面转向国产算力并非一帆风顺。芯片的产业周期往往以年为单位计算，而大模型几乎每月都会推出新版本，新的模型结构、算子与精度要求不断对算力芯片提出新考验。清华 computing 系教授陈文光指出："模型和算力之间其实是一个复杂的互动关系，模型的设计甚至影响芯片的设计，这样的结合就让模型更加高效。"

国家数研院陈东认为，国产算力链的价值不仅是"更便宜"，更重要的是"更可控"——成本、数据、供应链三重可控，这才是真正的护城河。智谱创始人唐杰透露，公司今年7月已落地1GW级国产AI算力数据中心建设，并全部采用国产AI芯片，同时完成了对国产AI异构算力软件公司中科加禾的收购，补齐了算力供给与算力释放两个关键环节。

三、商业模式转型验证MaaS可行性

智谱的成功转型具有行业标杆意义。该公司已成功将商业模式从"卖项目"切换到了"卖服务"，API收入占比超八成，验证了MaaS（模型即服务）在中国市场的可行性。唐杰表示，下一代模型依旧会扩大基座规模，同时对激活参数做管控，以避免推理速度下滑和成本上升。GLM-6.0瞄准"自进化"方向，这被认为是下一代大模型的核心挑战——模型需要自己判断何时停止、何时纠正自己。

#国产大模型与算力平台双向奔赴#不仅带来了技术突破，更催生了新的商业生态。稀宇科技首席架构师冯雯透露，公司已在正式上线前与国内9家国产算力厂商完成适配，预计本季度完成国产算力集群建设。随着智能体快速兴起、词元经济成形，国产算力正迎来跨越发展周期的结构性机遇。

综合金融界、华夏时报、央视新闻报道 | 2026年9月2日