国产AI芯片份额逼近五成，算力产业进入新阶段

发布时间：2026-09-24 04:01 更新时间：2026-09-24 04:01 阅读量：0

2026年9月，关于国产AI芯片与算力的讨论热度明显上升。美银美林当月发布的一份报告显示，中国AI加速器厂商2025年在国内的营收份额已达到约50%，而2024年这一数字还不足30%，报告预计到2028年有望逼近80%。其中华为以35.5%的份额成为国内领军者，英伟达仍以47%居首，但两者差距正在快速收窄。对于关注建站与服务器选型的站长来说，算力供给结构的变化，最终会传导到云主机价格、模型API成本和推理部署方案上。

超节点与万卡集群成为硬件主线

在硬件层面，国产厂商近期的动作集中在“超节点”与大规模集群两个方向。华为发布的昇腾960超节点采用NPO近封装光学技术，单节点可扩展至4096卡，FP8算力8EFLOPS，FP4算力16EFLOPS，HBM容量达1PB；此前的昇腾384超节点算力为300PFLOPS。中科曙光则发布了scaleX万卡超算集群，为国产万卡级AI集群系统首次真机亮相。寒武纪、海光信息在单卡性能上持续追赶，摩尔线程与沐曦股份接连登陆科创板，摩尔线程募资约80亿元、沐曦募资约40亿元，壁仞科技、燧原科技也在加快IPO步伐。中星微技术发布的“星光智能五号”则面向嵌入式场景，主打单芯片运行通用语言大模型和视觉大模型。

应用侧的落地案例也在增加。据了解，智谱GLM-5.3-Flash的线上流量已全部由10万张国产芯片承载，单Token成本达到与主流英伟达GPU相当的水平。这类信息对运维人员的参考意义在于：国产算力不再只停留在“可用”，而是在部分推理场景中开始具备成本竞争力，具体性能表现仍需以实际压测结果为准。

政策与产业数据勾勒算力增长路径

政策端同样密集。工信部、发改委联合印发的《电子信息制造业发展“十五五”规划》提出加强人工智能芯片与整机产品协同，巩固扩大AI芯片应用规模；《信息通信行业发展“十五五”规划》则提出到2030年我国智能算力规模较2025年增长超5倍，有序部署万卡、十万卡及以上智算集群，并加大力度适配国产算力芯片。工信部明确2030年前信息基础设施累计投资3.8万亿元。七部门印发的《促进平台经济大中小企业协同发展行动方案（2026—2028年）》提出推动算力资源开放，开展算力并网池化及互联工作。地方层面，广东印发了支持人工智能OPC创新发展的行动方案，提出打造绿色协同算力“一张网”，完善“算力券”制度以降低算力支出成本。

规模数据方面，国家发改委披露截至2026年3月底我国已建成智能算力规模达188.2万PFLOPS，为上年同期的2.5倍。弗若斯特沙利文预测，中国AI芯片市场规模将从2024年的1425亿元增至2029年的13368亿元。2026年上半年，海光信息、寒武纪、摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技、天数智芯、燧原科技等七家国产AI芯片公司合计收入约214.6亿元，接近上年同期的两倍。

需要清醒看待的是，高端训练芯片仍是短板。多数国产集群可以支撑推理，但能用于高强度大模型训练的集群数量有限，训练芯片涉及万卡级集群稳定性、高速互联、分布式协同等高门槛环节。生态方面，英伟达CUDA的全球开发者规模超过600万，国产厂商在开发者生态与工具链成熟度上仍处于爬坡期。中科院陈云霁提出“未来芯片性能由设计芯片的AI水平决定”，主张通过AI自动生成芯片来应对工艺限制，这一思路能否在工程上兑现，还需要时间验证。

对站长和运维人员而言，短期内更现实的变化是：随着国产芯片在推理场景的适配度提升，部分云服务商可能会推出基于国产算力的模型API与GPU实例，选型时建议先看官方文档中的芯片型号、框架版本与兼容性说明，再结合自身业务的并发量和成本做小规模测试，不要仅凭份额数据做决策。

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