关键词：每周精选 | 算力 | 芯片
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2026年，AI芯片市场格局正在经历深刻变革。一方面，全球AI推理需求首次超过训练需求，推理芯片市场规模占比达58%；另一方面，国产AI芯片在政策支持和技术突破的双重驱动下加速崛起。本文盘点NVIDIA、AMD、华为和寒武纪四家企业的产品线与市场表现。
据TrendForce 2026年数据，全球AI芯片市场进入深度整合阶段。推理芯片市场规模首次超越训练芯片，占比达到58%。技术路线呈现多元化趋势：通用GPU、ASIC专用芯片、Chiplet架构和边缘NPU各有适用场景。
据IDC、摩根士丹利和Bernstein Research等多家机构数据，2026年中国AI芯片市场格局为：
| 厂商 | 2026年市场份额 | 主要产品 |
|------|---------------|----------|
| 华为昇腾 | 50%-62% | 昇腾910B/C/950系列 |
| AMD | 12% | MI300X/MI350/MI400系列 |
| 寒武纪 | 9%-14% | 思元590/690系列 |
| 海光信息 | 8% | 深算三号 |
| 百度/阿里 | 各约5% | 昆仑芯/含光/平头哥 |
英伟达因美国出口管制，2026年在华市场份额已降至约8%，接近历史最低点。
NVIDIA凭借CUDA生态在全球AI芯片市场保持领先地位。2026年，NVIDIA的产品线以Blackwell架构为核心，GB200 NVL72系统成为大模型训练的主流选择。然而，受美国出口管制影响，NVIDIA对华销售的H20等降级版芯片在性能上受到严格限制。
在中国市场，NVIDIA正通过与联想等本土合作伙伴加强渠道布局，试图守住剩余市场份额。联想已被传获得NVIDIA中国区核心分销权，依托其覆盖全国的政企渠道和完善的服务体系进行市场拓展。
NVIDIA的核心壁垒在于CUDA软件生态。经过十余年的积累，CUDA已成为AI开发的事实标准，海量开发者基于CUDA进行应用开发，形成了极强的用户绑定效应。
AMD的MI300X系列在2024年底已展现出接近H100的推理性能，价格约为NVIDIA同类产品的60%-70%。2026年，AMD推出MI350/MI400系列，直接对标NVIDIA Blackwell架构。其ROCm软件平台持续完善，对主流AI框架的兼容性大幅提升。
据TrendForce数据，AMD全球AI芯片市场占有率约12%，已获得Meta、微软等头部客户的AI计算集群订单。MI450系列推理性能较前代提升10倍，价格仅为NVIDIA同类产品的40%-60%。
在中国市场，AMD预计以12%的份额排名第二（仅次于华为昇腾），成为国产替代之外的重要选择。
华为昇腾是中国AI芯片市场的绝对领导者。2025年，昇腾系列出货81.2万张，占据国产AI加速卡49%的市场份额。2026年，随着昇腾950PR成为主力产品，华为整体市场份额预计达到50%-62%。
- 昇腾910B：在美国出口管制持续加码背景下的重要替代选择，性能接近A100水平
- 昇腾910C：2025年推出，在性能上接近A100水准，已被字节跳动、百度等大型企业纳入采购计划
- 昇腾950PR：2026年主力产品，单卡FP8算力达1P、FP4算力达2P，推理性能约为英伟达H20的2.87倍，定价7.2-7.5万元
华为围绕昇腾硬件打造了CANN（Compute Architecture for Neural Networks）软件栈，与CUDA形成竞争。虽然CANN在生态成熟度上与CUDA仍有差距，但在持续追赶中。据摩根士丹利研报，华为昇腾950、寒武纪思元690的算力表现对比英伟达H20高出50%至150%。
华为还计划2026年向韩国出口以昇腾950为核心的AI算力产品，标志着昇腾芯片开始出海布局。
寒武纪在2026年实现了业绩拐点。2025年财报显示，寒武纪营收暴增453%，首次实现盈利。2026年第一季度，寒武纪营收28.85亿元，同比增长159.56%；净利润10.13亿元，同比增长185.04%。
- 思元590：2025年出货近10万颗，2026年预计出货30万颗。为寒武纪当前主力产品，已获字节跳动等头部客户大额订单
- 思元690：下一代产品，算力表现对比英伟达H20高出50%至150%
寒武纪面临的主要挑战包括：
1. 产能竞争：中芯国际7nm级产能每月仅约2万片，华为昇腾每月需消耗1.5万片，留给寒武纪等其他厂商的仅约5000片。寒武纪49.44亿元存货（占营收75.4%）反映出其对"晶圆上机权"的拼命锁定。
2. 客户集中度：当前营收中字节跳动等头部客户占比极高，若下游互联网厂商资本开支节奏放缓，营收增速可能回落。
3. 竞争加剧：华为昇腾910B在整型算力上领先，海光信息深算三号实现单卡HBM3 128GB配置，技术差距快速缩小。
2026年AI芯片技术路线呈现明显分化：
- 通用GPU路线：NVIDIA、AMD主导，适合训练与复杂推理，生态完善但成本高、功耗大。寒武纪和海光信息也在此路线布局。
- ASIC专用芯片路线：针对特定场景优化，能效比高、成本低。博通、寒武纪等布局此路线，适合大规模推理部署。
- 全栈自研路线：华为昇腾为代表，从芯片架构到软件框架全链路自主研发，端到端可控。
- Chiplet架构：行业主流趋势，通过芯粒异构集成兼顾性能、成本与良率，缓解先进制程依赖。
竞争焦点集中在三大核心技术：HBM高带宽存储（带宽突破5TB/s）、软件生态（CUDA/ROCm/CANN三足鼎立）和能效密度（低功耗推理芯片更受市场青睐）。
摩根士丹利在2026年4月的报告中预测，到2030年国内AI芯片自给率将达86%，潜在总体市场规模约670亿美元。国产AI芯片销售额未来三年复合年增长率（CAGR）预计高达74%，到2028年销售额可能增长93%。
2026年，国产AI芯片行业正经历从技术研发向规模化、规范化转型的关键期。摩尔线程、沐曦股份、天数智芯等企业先后登陆资本市场，为企业持续投入研发与生态建设提供了资金支撑。产能争夺、资本运作和生态建设的三重博弈，将决定未来三年的市场格局。
编辑：AI资讯编辑部 | 发布时间：2026年6月16日
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