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在严格的芯片出口管制的倒逼下,国产数据中心AI芯片的自主化进程正在加速。目前,国产AI芯片包括华为昇腾、百度昆仑芯、阿里平头哥、寒武纪等十余个品牌。
《财经》多方调研获悉,至少有九家中国AI芯片公司的出货量或订单量已超过1万卡。其中包括华为昇腾、百度昆仑芯等背靠科技大厂的企业,还包括寒武纪、沐曦、天数智芯、燧原科技等AI芯片上市和将上市企业,甚至包括曦望(Sunrise)、清微智能等仍在创业阶段的非上市公司。
其中出货规模大的AI芯片公司,累计出货量已在10万卡级别。出货量相对较小的AI芯片公司,如曦望、清微智能等2025年出货量或订单规模在1万卡以上。
国产推理AI芯片单价目前单卡价格约在3万-20万元不等。出货量或订单量达到万卡规模,这说明国产AI芯片的性能、稳定性和总拥有成本具备一定市场认可度。它开启的不只是规模竞争,更是围绕稳定性、软件生态和商业化服务的更深层次、更全方位的竞争。
一批大大小小的AI芯片公司出货规模快速增长,国产AI芯片的市场份额因此迅速攀升。
国际市场调研机构IDC 2025年10月数据显示,2025年上半年中国加速(即AI芯片)服务器市场规模达到160亿美元,出货超过190万张。其中英伟达约占62%市场份额,国产AI芯片约占35%市场份额。国产AI芯片需求持续增长,增长速度远超英伟达。
多位半导体产业人士对《财经》表示,2026年随着国产AI芯片的代工产能逐渐提升,国产AI推理芯片的出货量还将迎来一轮爆发式增长。
不过,万卡级出货量企业的批量出现,并不意味着国产AI芯片的竞争已经分出胜负,而意味着这一轮产业试错开始进入“规模化交付验证”阶段。

01 万卡出货量的中国AI芯片公司涌现
万卡级别出货量的国产AI芯片公司正在批量涌现。
华为昇腾、百度昆仑芯是出货规模最大的国产AI芯片。它们背靠大型科技公司,有稳定的客户。华为昇腾、百度昆仑芯性能表现突出,甚至已被用于部分模型训练场景。
国际市场调研机构IDC数据显示,2025下半年国产AI芯片中,华为昇腾市场份额位居国内第一,百度昆仑芯市场份额位居国内第三。
华为昇腾已经被用于电信运营商、科技公司的多个国产万卡集群。百度2025年2月点亮了昆仑芯P800万卡集群,并计划未来点亮三万卡集群。除了百度,一批金融、能源、制造等领域的大型企业都在采购百度昆仑芯。

寒武纪也是国内出货量最大的国产AI芯片之一。其主要客户包括国内大型互联网公司、电信运营商和金融机构等。
2025下半年-2026年初,沐曦、摩尔线程、天数智芯、燧原科技等AI芯片创业公司先后发布招股书。招股书显示,沐曦、天数智芯、燧原科技的累积出货量均已超过万卡。
沐曦招股书披露,截至2025年8月末,沐曦AI芯片累计销量超过2.5万卡,已在多个国家人工智能公共算力平台、电信运营商智算平台和商业化智算中心实现规模化应用。
天数智芯招股书披露,截至2025年6月30日,天数智芯已向金融、医疗、交通等行业的290名客户交付5.2万枚AI芯片。
燧原科技招股书披露,截至2025年9月,燧原科技AI加速卡及模组出货情况。经《财经》计算,燧原科技的AI加速卡及模组合计销量为9.72万张。
《财经》了解到,包括曦望、清微智能等仍未上市的国产AI芯片公司出货量或订单量也已经超过万卡。不过,它们和头部国产AI芯片公司的出货量仍存在明显差距。
曦望前身是商汤科技的大芯片部门,2024年底分拆独立运营,该公司目前专注AI推理芯片的研发与商业化。曦望的投资方包括三一集团旗下华胥基金、范式智能、杭州数据集团,IDG资本、高榕创投、无极资本等知名机构,以及诚通混改基金、杭州金投、杭州高新金投等国资相关基金。
曦望已经销售启望S1、启望S2等AI推理芯片,2026年将量产启望S3芯片。客户包括商汤科技、第四范式等企业。在1月28日产品发布会上,曦望方面披露2025年AI芯片交付破万卡,收入大幅增长。
清微智能是一家“清华系”的芯片创业公司。获得了国家集成电路产业投资基金(大基金)投资,且是首批国家级专精特新“小巨人”。《财经》了解到,截至2026年1月,清微智能的AI推理芯片订单量累计超过至少2万卡,客户包括部分地方城市的智算中心。
一些国产AI芯片创业公司目前更关注能用、可控以及出货规模,并非追求极致的峰值性能。
部分国产AI芯片创业公司并未像英伟达和头部国产AI芯片公司使用7nm(纳米)及以下的先进制程以及HBM(高带宽内存)内存。目前国产7nm(纳米)及以下的先进制程、国产HBM内存产能极其有限。因此,它们直接采用了更成熟且中国大陆本土产业链能够更快量产的12nm工艺制程和LPDDR(低功耗双倍数据率内存)系列内存。这类国产AI芯片的价格甚至可低至3万元/卡。
2025年12月,AI基础设施创业公司新智惠想创始人吴健对《财经》表示,他和十家以上的国产AI芯片企业都有接触。他预计2026年-2027年中国市场还会有多款国产AI推理芯片上市,2026年-2027年会迎来爆发。
02 部分国产AI芯片推理性能已超英伟达H20
目前,国产AI芯片的峰值性能和英伟达存在巨大差距。中国市场的AI芯片数量和美国市场也存在巨大差距。
降低国产AI芯片的推理成本,正在成为中国产业界的共同努力方向。因为当算力规模无法正面比拼时,决定差距的不是有多少芯片,而是每张芯片能吐出多少Token(词元)。
数据中心AI芯片的主要使用场景包括训练和推理。推理AI芯片的设计、使用门槛相对较低,这里是国产AI芯片突围的重要机会。IDC数据显示,2025年中国生成式AI IaaS(基础设施)市场,训练占比49.6%、推理占比50.4%。IDC预测,到2029年,训练占比将降至23.3%,推理占比将提升至76.8%。
因此,国产AI芯片公司普遍注重提升推理性能,“榨干”每一枚芯片的Token。Token是模型推理的基本单位。当算力规模受限时,每秒能生成多少Token(Token/s),直接决定了AI服务的响应速度、吞吐量和成本。这是衡量芯片实际推理效率的核心指标。
吴健表示,做好硬件适配、调度优化等工作,有可能将同样的芯片、同样的模型发挥出数倍甚至数十倍的Token吞吐性能。
曦望CEO(首席执行官)徐冰1月28日在产品发布会表示,2025年中国市场百万Tokens的推理成本已经降至1元。曦望的目标是在这个基础上用专用的推理芯片和系统架构,把百万Tokens的降低至1分级别。曦望相关人士对《财经》表示,目前曦望主打AI推理性能,下一代启望S3目标是,相比上一代产品AI推理性能提升十倍以上。
在门槛更低、使用更广泛的推理场景,部分国产AI芯片性能表现已接近或超过英伟达H20。H20是一款为了符合美国出口管制政策,性能被大幅阉割的“中国特供”AI芯片。
一位地方国企智算技术人士2025年12月曾对《财经》表示,他测试了华为昇腾910B、百度昆仑芯P800、阿里PPU等国产AI芯片的推理性能。百度昆仑芯P800、阿里PPU跑DeepSeek-R1和阿里千问等经过适配优化的模型,Token吞吐效率优于英伟达H20。
不过,在软件生态层面,国产AI芯片目前普遍面临适配慢、适配难的问题。不像英伟达的芯片一样,能被开发者快速适配市面上大部分模型。
一位国产AI芯片创业公司人士对《财经》表示,他们目前主要适配DeepSeek、阿里千问、Meta的Llama系列等主流模型,其他模型无法及时、全面兼顾。上述地方国企智算技术人士对《财经》表示,他所在的企业为国产AI芯片适配新模型,通常要一两个月。因此,往往无法第一时间用上最新的模型。
一位人工智能解决方案公司CEO甚至提到,Hugging Face(全球AI和大模型开源社区)上拥有超过200万款模型,而某国产AI芯片适配的模型数量只有几十款。
多位半导体产业人士对《财经》表示,万卡级出货量企业的出现,意味着这一轮产业试错正在进入“规模化交付验证”阶段。部分半导体产业人士的看法是,国产AI推理芯片市场正在出现与光伏产业早期相似的路径——在产业政策,以及产业引导基金、二级资本市场的推动下,多家厂商出货量迅速攀升。
一种乐观预期是,中国的AI推理芯片市场未来几年,将像中国的光伏产业一样,通过激烈的市场竞争跑出若干个具备国际竞争力的企业。
不过,另一种观点是,光伏是高度标准化的制造业产品,胜负最终由成本曲线与产能效率出清决定。AI芯片的产业发展逻辑由软件、硬件和生态共同决定,它的竞争节奏与淘汰机制和光伏产业存在本质差异。
国产AI芯片上游受限于芯片代工企业的产能,下游受限于软件生态。它的交付稳定性、软件栈成熟度与生态迁移成本,决定了“万卡之后”的复购与生存。中国AI芯片市场残酷的竞争甚至尚未真正开始。
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