AI服务器专家交流-寒武纪/字节/华为昇腾/海光/阿里PPU/百度昆仑芯

会议要点

• 国产AI芯片出货与竞争格局
  
  2026年寒武纪目标50万张卡，阿里PPU、昇腾、昆仑芯均有高出货规划，其中两家H开头的公司实现目标难度最大。阿里 PPU N+1 工艺已量产，N+2 工艺扩产依赖产能支撑，昆仑芯以海外流片为主，产品“小而美”且落地性强。
• 超节点与算力供应趋势
  
  2025年超节点渗透率仅个位数，2026年预计升至10%-13%，2027年随场景拓展快速提升；英伟达H200国内供应存在版本代差，限制政策或定点放宽，国产芯片将持续承接算力替代需求。
• AI 服务器部件需求变化
  
  短期低核心数 CPU 满足 AI 服务器需求，长期高核心数 CPU 需求显著提升；存储需求年增 10%-15%，短期 SSD 主导，长期冷数据需求推动 HDD 用量反超；CPU、存储涨价对高端 AI 服务器采购影响有限。

Q&A

Q： 2026年寒武纪、昇腾、阿里PPU、昆仑芯均有高出货目标，哪家厂商实现目标的难度最大？
A： 2026年寒武纪目标50万张卡，阿里PPU、昇腾、昆仑芯也设定了较高出货规划，其中阿里实现目标信心充足，研发与项目管理能力行业领先，昆仑芯供应链布局完善，难度较低。挑战最大的是H1公司和H2公司，H1需保障产品稳定性、应对大客户交付、技术迭代与供应链管控，多重压力叠加。H2公司虽架构与研发实力强，但项目经验集中在国央企与政府端，缺乏大型互联网客户服务经验，规模化落地过程中面临的困难更多，整体达成目标的不确定性更高。

Q： 阿里巴巴PPU芯片2026年制程工艺将处于何种状态，量产节奏如何？
A： 阿里 PPU 芯片拥有 N+1、N+2 两个核心版本，工艺与量产进度差异明显。N+1 工艺版本已实现稳定量产且出货规模可观，是当前主力出货型号。N+2工艺版本处于量产初期，短期产量规模有限，扩产节奏依赖南方产能支持，产能爬坡过程相对漫长，无法快速形成大规模出货能力。2026年PPU芯片仍以N+1工艺版本为主力，N+2版本逐步推进产能建设，整体出货规模稳步提升，支撑阿里算力基础设施建设需求。

Q： 昆仑芯目前国内外流片情况如何，产品定位与市场策略有何特点？
A：昆仑芯当前国内流片规模较小，核心流片环节仍在海外开展，短期与三星的合作保持稳定，不会出现重大变动。产品定位偏向“小而美”，实际使用表现与宣传指标匹配度极高，未过度夸大性能，研发重心聚焦产品本身打磨，供应链与配套体系形成闭环且完善。市场宣传策略稳健，区别于部分厂商重宣传轻体验的模式，凭借稳定的产品性能与完善的供应链，在国产AI芯片市场占据差异化优势，出货与落地进度稳步推进。

Q： 字节跳动自研AI芯片有哪些技术路线，各路线最新进展如何？
A： 字节跳动自研AI芯片布局三条并行技术路线，推进节奏差异显著。与海外博通的定制合作路线受外部限制，有一定影响，具体情况看原文。与国内厂商合作路线进展顺利，预计2026年第二、三季度推出首轮规模化产品。纯自研路线战略地位高，核心团队常驻新加坡，整合海外与国内大厂研发资源，推进节奏稳健。目前国内合作与纯自研路线均顺利推进，成为字节算力布局的核心支撑。

Q： H1公司在中芯国际的生产排单、流片到交付的整体节奏是怎样的？
A： N+1、N+2工艺均已打通，在南方地区生产流程运行顺畅，核心产品已实现流片。但产品良率仍存在明显挑战，整体产能处于紧缺状态，无法满足大规模出货需求。从晶圆投片到最终产品交付，全流程周期接近三个月，整体周期偏长，交付效率受限。良率与产能问题叠加较长的交付周期，直接影响其2026年规模化出货目标的实现，也是其面临的核心供应链难题。

Q： 国产AI芯片超节点当前渗透率如何？2026、2027年发展趋势与客户接受度怎样？
A：2025年国产卡超节点渗透率仅为个位数，处于低位水平，多数厂商持保留态度，核心原因是价格偏高，且大厂担忧核心技术被供应商掌控。2026年渗透率预计提升至10%-13%，不会出现爆发式增长，仅实现温和提升。2027年渗透率将迎来快速提升，核心驱动力是价格下降、大厂自研能力落地，以及应用场景从推理拓展至轻度训练，国产单卡性能较弱的背景下，超节点可降低训练门槛，客户接受度将大幅提升。

Q： 2026年英伟达H200到货量与供应限制，会对国内大模型发展产生哪些影响？
A： 2026年国内大厂因 CUDA 生态技术惯性，仍会采购 H200 芯片，但普遍认为依赖英伟达模式不可持续。若下半年出现新供应限制，国内大模型训练算力将受到直接影响，延缓模型迭代进度。大厂判断未来供应限制将持续存在，国内可获得的英伟达芯片版本会落后海外一到两代，性能存在明显代差。即便有供应限制，大厂仍会通过自研或外部合作突破算力瓶颈，国产芯片替代将成为长期核心方向。

Q： 若国产模型与海外差距拉大，NVIDIA H200等高端GPU进口限制是否可能放宽？
A：高端GPU进口限制存在放宽可能性，但不会以公开、大规模的形式全面放开。未来放宽形式更倾向于定点定向，仅面向特定客户、重点行业或头部大型厂商开放，不会面向全市场普及。这种放宽方式既能缓解部分高端算力需求压力，支持重点大模型研发，又能避免全面放开带来的行业依赖问题，兼顾算力需求与供应链安全，是行业判断的主流政策走向。

Q： 当前AI服务器CPU、存储等关键部件供需、价格及国内可获取性如何？
A： AI 服务器 CPU、存储等关键部件存在涨价情况，但行业技术发展趋势不会改变，对整体出货量影响有限。高性能 AI 服务器如搭载 H200的机型，对部件需求具备刚性，即便每卡需配置40GB 存储，厂商仍会持续采购，模型研发回报远超部件涨价成本。搜索、广告、推荐等场景服务器对涨价敏感度更高，采购决策更为谨慎。国内市场部件可获取性稳定，厂商通过采购策略调整、配置取舍应对涨价，保障AI服务器生产交付。

Q： 当前 AI 服务器对 CPU 核心数的需求如何，未来高核心数 CPU 需求将怎样演变？
A：现阶段AI服务器对CPU核心数需求集中在Agent 场景的沙箱维护、任务调度、指令传输，低核心数CPU即可满足基础需求，算力消耗处于较低水平。长期来看，随着AI应用持续演进，大量运算任务将拆分至CPU执行，复杂Agent 场景需管理数百上千个模型，维持长时间沙箱环境，会大幅提升CPU资源消耗。多模态模型落地后，需数小时至十几小时持续计算，对高核心数CPU的依赖程度将显著提升，需求规模相应扩大。

Q： AI服务器存储需求现状与未来趋势如何，SSD与HDD需求将如何分化？
A：当前AI行业对存储依赖度极高，智能体记忆功能成为核心发展方向，推动存储需求持续增长，预计未来需求量年增10%-15%，数据存储从冷热分层转向个人智能体海量数据永久存储。产品需求分化明显，短期SSD需求占据主导地位，适配热数据高速读写需求。长期来看，冷数据存储需求急剧增加，HDD凭借成本优势，需求量有望超越SSD，成为增速更快的存储品类，存储市场结构将逐步向HDD倾斜。

Q： 2026至2027年寒武纪面临的核心挑战有哪些，竞争优势如何？

Q： 平头哥是否从台积电获取产能，短期竞争力与国内其他厂商相比如何？

Q： 寒武纪2026年预估55万片总产能中，是否包含海外代工产能，海外产能分配情况如何？

Q： 字节、阿里、腾讯等厂商在AI服务器CPU核心数、存储类型需求上有何差异？

Q： 超节点渗透率提升的核心驱动力是什么，2027年为何会迎来快速增长？

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