過去幾年，中國國產 AI 晶片長期處於邊緣位置，主要應用於成本可控、供應穩定的「推理」側，如政務、金融與工業質檢等場景。
然而，隨著美國出口管制升級，輝達 (NVDA-US) 旗艦產品 A100、H100 乃至特供版 H20 相繼斷供，輝達在中國的市占率從 95% 暴跌至趨近於零。這道被焊死的供給閘門，迫使中國 AI 晶片產業在 2026 年迎來轉型元年，正式發起從「推理」向「訓練」巔峰的系統性跨越。
中國國產替代率突破四成
根據數據，2025 年中國 AI 伺服器市場交付的 400 萬顆 GPU 中，國產晶片占比已提升至 41%。在需求端，中國人工智慧大模型的日均 Token 調用量在 2026 年 3 月已突破 140 萬兆次，需求呈指數級爆炸。
在此背景下，華為昇騰 (Ascend) 已成為中國國產算力的底層基石，2025 年出貨量達 81.2 萬張，位居國產第一，且其 910 系列是目前唯一能大規模支撐高端訓練的本土方案。
網際網路巨頭的差異化布局
面對算力缺口，各大科技廠策略各異。字節跳動採實用主義，訓練側重金採購華為昇騰，推理側則導入寒武紀與天數智芯，並同步開發自研的 SeedChip 推理晶片。百度走全鏈路自研路線，旗下的昆崙芯已完成獨立分拆，估值高達 500 億美元，外部客戶收入占比超過五成。
另外，阿里巴巴則透過平頭哥半導體構建「晶片 + 雲端 + 開源模型」的生態系，其真武 PPU 累計出貨量已突破 60 萬片，位居市場第二。騰訊則採取投資綁定模式，深度扶持燧原科技，並將其加速卡廣泛應用於微信語音轉文字等上百個內部場景。
技術突破與面臨的主要挑戰
儘管中國國產晶片在單卡性能上有所突破，且多款晶片已獲得政府安全可靠認證，但轉型之路仍面臨「三大坑洞」：
軟體生態壁壘：輝達的 CUDA 生態系是深厚的護城河，國產廠商如摩爾線程雖推出 MUSA 試圖無縫遷移，但整體編譯器與工具鏈的完備度仍是軟肋。
供應鏈風險：先進製程與封裝技術 (如 CoWoS) 高度依賴外部供應，在制裁風險下，製程代差短期內難以消除。
商業閉環尚未成型：目前晶片廠商多依賴網際網路大廠的資本支出 (CapEx) 存活，但 AI 應用端何時能實現規模化獲利仍是未知數。
