解语樱木

8月10日，市场调研机构TrendForce发布了一份报告。报告里说，2026年中国高端AI芯片市场，国产解决方案的份额将接近90%。留给英伟达、AMD这些海外厂商的空间，只剩一成左右。

投行Bernstein的预测更直接——英伟达在中国AI半导体市场的份额，可能从2025年的约40%下降到2026年的8%左右。华为一家的份额就可能超过50%。

什么概念？两年前，英伟达在中国AI芯片市场可是占了95%的份额，近乎垄断。从95%到55%再到8%——这条曲线几乎是一条断崖。

这场市场重构的速度，远超所有人的预期。

一、黄仁勋亲口承认：市场让给华为了

今年5月，英伟达发布财报后，CEO黄仁勋接受CNBC采访。他说了一句让整个行业震动的话——英伟达已经 “基本将中国AI芯片市场让给了华为” 。

黄仁勋的原话是：“中国市场的需求非常大，华为实力非常强劲。他们去年创下了纪录，未来一年也很可能表现非凡。由于我们退出了这个市场，中国本土芯片企业生态的发展也相当不错。”

他还跟投资者交了底——对华销售先进芯片的审批“不要抱有任何期望” 。英伟达的财务规划，已经完全剔除了中国市场的贡献。

一个曾经贡献英伟达数据中心收入超过五分之一的巨大市场，就这么没了。

二、算力需求在暴涨，国产芯片在填坑

英伟达退出留下的市场空白有多大？先看需求端。

国家数据局的数据显示，截至2025年底，全国智能算力规模达到159万PFLOPS。到2026年3月底，这个数字已经涨到188万PFLOPS。三个多月增加了近30万PFLOPS。

1 PFLOPS等于每秒1000万亿次浮点运算。188万PFLOPS的算力规模，意味着中国对AI芯片的需求在以指数级速度膨胀。

钱也都在往里砸。TrendForce预计，2026年字节跳动、腾讯、阿里巴巴、百度四家大型云服务商的资本开支合计将同比增长超过80% 。大量资金涌向AI数据中心和算力基础设施。

光腾讯一家，2026年第二季度的资本开支就达到527.8亿元，同比增长176%。字节跳动的AI基础设施支出预算更是直接上调到了2000亿元。

需求摆在这儿，英伟达又卖不进来，国产芯片只能顶上。

2025年全年，中国AI芯片出货400万片，国产占比从2024年的30%攀升到41%。到了2026年，TrendForce预计高端AI芯片出货量将达500万片，同比增长83%。90%的国产份额意味着——约450万片来自本土厂商，留给海外厂商的只剩50万片。

三、华为是主力，但不是唯一

国产替代的盘子里，华为昇腾是绝对的主力。

2025年，华为昇腾出货81.2万张，占国产总出货量的49.2%，近乎“半壁江山”。摩根士丹利预测，2026年华为昇腾将占据国内AI加速芯片市场62%的份额。

产品层面，昇腾950PR于2026年4月量产。华为方面介绍，Atlas 350加速卡的单卡算力达到英伟达H20的2.87倍。HBM容量112GB，是H20的1.16倍。这还是目前国内唯一支持FP4低精度推理的产品。

华为之外，寒武纪、海光信息也在快速跟进。摩根士丹利预计寒武纪2026年将占14%的份额。野村报告指出，目前国内能支撑超节点的主流高端AI芯片，主要是华为昇腾950、海光DCU3、寒武纪MLU590三款，单卡在FP8精度下的算力均能达到1PFLOPS。

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四、不只是华为，还有摩尔线程们

除了华为、寒武纪这些老面孔，国产GPU阵营还在快速扩容。

8月9日，摩尔线程发布2026年半年度报告，营收17.36亿元，同比增长147.42%，已经超过去年全年。公司上半年研发投入7.69亿元，同比增长38.16%。

更重要的是商业化的突破。2026年3月，摩尔线程签下了6.6亿元的夸娥智算集群大订单。这是国产GPU赛道规模领先的单体集群商业化合同之一。它的意义在于——摩尔线程不再只是卖零散的芯片，而是具备了面向大型算力项目的系统级解决方案能力。

产品层面，旗舰AI训推一体智算卡MTT S5000已经规模化量产。基于它打造的夸娥智算集群，在北京、无锡、杭州等多地智算中心完成了部署交付。

万卡级集群是检验通用GPU综合实力的试金石。夸娥智算集群的稠密大模型训练算力利用率达到60%，多机分布式训练线性扩展效率可达95%，集群有效训练时间占比超过90%。这意味着国产硬件已经具备了承载国内大模型产业发展的底层算力能力。

目前，包括华为昇腾、寒武纪、海光信息、摩尔线程、沐曦股份、昆仑芯、平头哥真武、天数芯在内的8家国产AI芯片品牌，均已适配DeepSeek V4。

五、性能有差距，但场景里能打

客观说，现阶段不少国产算力芯片的绝对纸面性能，跟英伟达的顶尖产品还有差距。

但这里有两个关键变化正在发生。

第一，算力的主战场正在从训练转向推理。

联想集团董事长杨元庆指出，当前约70%-80%的AI算力用于训练，20%-30%用于推理。但“未来这一趋势会倒过来，用于推理的AI算力将占到70%以上”。

推理的算力逻辑跟训练完全不同。推理不要求单卡算力登顶，它要的是成本、能效和规模化部署的可能性。这些需求，正好是国内AI芯片厂商的机会窗口。

TrendForce的数据显示，北美五大云服务商2026年的AI训练算力预计增长56%，而推理算力将暴增122%。中国市场更陡峭——IDC预测，到2029年推理算力占比将接近八成。

第二，软件生态的差距正在缩小。

过去真正让英伟达难以被替代的，不只是GPU硬件，还有围绕CUDA积累多年的软件生态——模型库、算子库、开发工具。

现在情况在变。国产芯片厂商开始跟模型开发者同步推进。DeepSeek V4发布后，至少8家国产AI芯片厂商公布适配方案，短短数日便有超过百家企业实现“Day 0”适配。模型和芯片同步开发，正在成为新常态。

六、政策的推手也在加速

除了市场需求，政策层面也在强力推动国产替代。

2025年8月，监管划定红线：新建数据中心本地芯片采购占比不得低于50% 。三个月后，国有资金项目完全禁止采购英伟达、AMD等海外加速器。

进入2026年，政策继续加码。6月发布的2万亿算力网格计划明确要求，底层芯片国产占比须达80% 。工信部硬性规定，2026至2027年新建算力机房国产芯片占比底线50%。

5月，中国信息安全测评中心与国家保密科技测评中心联合发布公告，首次将9款国产AI芯片纳入“安全可靠等级”I级认证体系。这份名单包括华为海思、阿里平头哥、壁仞等7家厂商的产品。认证结果将成为政企及关键领域单位采购AI芯片时事实上的准入目录。

七、一个时代的句号，另一个时代的开始

TrendForce自己都没想到变化这么快。

去年12月，这家机构预计2026年国产AI芯片在国内高端市场的份额约为50% 。到了今年8月，这个数字被上调到了接近90%。不到一年时间，预期翻了将近一倍。

从95%到55%再到8%，英伟达在中国市场的份额曲线，几乎是一条断崖式的下行线。

黄仁勋说，英伟达已经把中国市场让给了华为。这句话不只是说说而已——数据已经证明了这一点。

2025年中国AI芯片出货400万片，英伟达220万张占55%，华为昇腾81.2万张占20%。一年时间，英伟达的份额从95%腰斩到55%。2026年，这个数字可能进一步跌到8%。

国产芯片正在一步步接替英伟达留下的海量市场份额。

GPU在中国，正在从“稀缺品”变成“可替代品”。

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