聊聊今天國產AI的兩個“萬億”里程碑。

今天發生了兩件事。
在Claude瘋狂封號的背景之下，格外的眉清目秀。

第一件事，美團正式發佈了LongCat-2.0，1.6萬億參數，全流程在5萬張國產算力卡上完成訓練和推理，英偉達含量爲零，這是目前公開信息裏，第一個在純國產算力集羣上從零跑通的萬億參數大模型。

同一天，寒武紀漲了將近8%，突破歷史新高，總市值正式突破1萬億人民幣，成爲科創板歷史上第一家萬億市值公司。

一個萬億，是國產算力訓出來國產模型參數的萬億。
一個萬億，是二級市場給國產算力估值的萬億。
它們在同一天撞到了一起，再疊加上Claude瘋了一樣封號的背景，我覺得這個時間點有一種奇妙的歷史感。

很多人可能已經忘了，就在兩三年前，國產芯片能不能訓大模型這件事，還是一個讓整個行業焦慮到失眠的問題。

那時候，A100、H100這些高端GPU直接斷供中國，行業裏瀰漫着一種非常真實的恐慌，連國產芯片好不好用都來不及討論了，大家腦子裏只有一個問題，沒有英偉達的卡，我們還能不能繼續做AI。

然後，過了三年。

這三年裏發生了太多事情，華爲昇騰、寒武紀、摩爾線程、沐曦等等，這些名字從概念終於變成了真正能開始做AI的硬件，這個過程有多痛苦，可能只有在裏面的人知道了。
DeepSeek V4原本計劃年初發布，爲了適配國產算力硬是推遲了好幾個月。

不過即使是DeepSeek V4，正式發佈的時候，也只做到了推理側適配國產算力，訓練階段還有英偉達的影子。

但今天，我覺得這是一個階段的里程碑，美團把這訓練這層最難的事給啃下來了，5萬張國產卡，從零開始預訓練。
堆出了一個1.6萬億參數的MoE模型，而且是100萬上下文，這個應該也是值得鼓掌的。

這其中的難點，也自不必說了。

模型能力坦誠的講，離頂級模型還是一些的差距，我簡單測試了一下，純Agent和Coding能力，大概在Claude Opus 4.6左右的水平，沒到頂尖水平，但依然值得我給出最高的讚譽。

因爲，一年以後呢，我們是不是可以憑藉國產算力，真的做出真正一線的頂級模型呢？

這兩個萬億疊在一起，終於構成了一個完整的循環。
模型側證明國產芯片是能訓萬億參數的前沿模型的，芯片側證明這個市場大到足以撐起萬億市值。
供給創造了需求，需求反哺了供給。

所以我才說，今天這個時間點有一種歷史感。

我希望，未來有一天，我們可以不再受制於人，不用再怕被封號、再戰戰兢兢。
我們每一個用戶，也都能享受到最頂級模型的智能平權。

會有這一天的。
一定會的。