谁在生产国产AI芯片?

本文是《中国AI产业链》系列的第七篇。

系列已发布：

2.解析阿里巴巴的AI资本开支：1238亿的流向与逻辑

3.腾讯的AI Capex为什么偏低，以及它仍是一个核心指标吗？

4.字节、阿里、腾讯：三种AI CapEx策略的横向深度对比

5.华为去年出货70万颗昇腾意味着什么？

6.DeepSeek为什么突然开始融资了？

00. 写在前面

前面几篇文章，我们一直在追踪中国AI产业链的两条主线。

在需求侧，是字节、阿里、腾讯这些CSP，它们买芯片、建数据中心、训练大模型、开发AI应用。按照此前估算口径，三家公司在2025年的AI资本开支合计约3500亿元。今年5月，DeepSeek也传出首次外部融资消息，最新消息融资规模可能达到700亿人民币，资金用途指向AI产品开发、算力基础设施和人才留存等。

在供给侧，是英伟达和国产算力两条线。英伟达仍然是中国AI算力的一个难以忽视的外部供给方；而在国产算力内部，华为昇腾已经成为最核心的供给侧底座。按照此前整理的国产AI芯片出货口径，昇腾已经占到国产出货的接近一半，剩余份额由平头哥、昆仑芯、寒武纪、海光等公司瓜分。

但这个供需关系的成立，依赖有人真能把AI芯片造出来。英伟达的芯片自不必多说，最核心的先进制程和封装主要依赖台积电。但国产的AI芯片是谁生产的呢？

目前中国大陆高端AI芯片的前道制造主线，仍然高度集中在中芯国际。但是，中芯国际的先进制程产能和良率到了什么水平？它能不能支撑华为昇腾、寒武纪、昆仑芯、平头哥等国产AI芯片的持续放量？如果中芯仍然是单点瓶颈，那么国产AI算力的供给安全，是否就卡在它的产能、设备和良率上？更值得关注的是，调研过程中出现了一条暗线，华为和深圳正在推动一张更靠近华为自身需求的芯片制造网络。它目前进展到了什么程度？能不能在中芯国际之外，撑起另一条路径呢？

01. 中芯国际的先进制程产能

据路透社报道，华为2026年计划出货约75万颗昇腾950PR。但中芯国际的客户不只有华为。除了昇腾，寒武纪、海光、百度昆仑芯、阿里平头哥、壁仞、沐曦、摩尔线程等国产AI芯片设计公司，也都需要先进制程产能。部分券商和产业链口径认为，2026年中国大陆先进AI芯片需求可能进入百万颗级别，甚至达到120万—150万颗区间。

那么中芯国际，能够提供足够的产能吗？中芯国际并不披露先进制程的单独月产能，市场上对其先进节点月产能的估算，从2万片/月到 4.5万片/月不等，口径差异很大。但无论取哪个口径，结论都是类似的，先进制程产能是稀缺资源。

以华为950PR为例，来做一道粗略估算。950PR采用中芯国际N+3（大致等效6-7nm）产线。一片标准12英寸晶圆有效面积约70000mm²，理论上能切出约127颗Die（芯片裸片）。但关键变量是良率。TrendForce 2025年12月估算N+3工艺良率约20%。就按照按20%良率算：每片晶圆合格的芯片die数为127×20%≈25颗；75万颗÷12个月=每月需要62500颗；62500÷25 =每月需要2500片晶圆专门给华为950PR。

2500片/月听起来不多，但华为在中芯国际不只造950PR，还有910C、麒麟手机SoC、鲲鹏服务器CPU。再加上寒武纪、海光、昆仑芯、平头哥的需求，中芯国际先进节点每月可能需要分配超过1万片晶圆给AI芯片客户。

如果总产能只有2-4万片/月，AI芯片就要吃掉25%-50%。剩下的还要给手机SoC、消费电子等其他客户。产能分配极度紧张，几乎没有余量。现在的卡点不是中芯能不能做出先进芯片，中芯已经证明能够做出来，真正的问题是能不能高良率地做出来。

那良率现在到底达到了多少呢？中芯国际没有公开披露先进制程的良率。外部报道和产业链口径大致指向N+2（大致等效7nm）已经比早期明显改善，可能进入40%-60%区间；N+3仍处于爬坡阶段，部分机构估算仍在20%附近。如果良率能从20%爬到40%，同样的晶圆产出就能翻倍，产能紧张会立刻缓解；如果良率长期卡在20%，所有客户都要排队等。从20%到40%，N+2用了大约半年，N+3如果能复制这个速度，2026年底前有望接近40%。但N+3比N+2多了更多工序步骤，产能爬坡可能更慢。而且N+3在大面积Die（例如昇腾950PR约500-600mm²）上的良率表现，和小面积Die（例如麒麟手机芯片约100-120mm²）上很不同，面积越大，良率下降越快。

为什么良率这么难爬？根本原因是物理设备约束。台积电的先进节点，是建立在EUV光刻机之上。中芯在先进节点上无法获得EUV，只能依赖DUV多重曝光。没有EUV，越往先进节点走，光刻、刻蚀、沉积、量测、清洗等步骤都要被反复放大。工艺窗口变窄，成本和良率压力同时上升。

能做出来，和高良率、大规模、低成本地生产制造出来，不是同一回事。

02. 华为昇腾的芯片库存

上面的分析可能会让人觉得说，中芯国际先进产能虽然紧张，但毕竟还在扩产，良率也在爬坡，问题似乎只是时间。但这里还有两个更复杂的变量。

首先是华为过去两年的出货，并不完全来自中芯国际。SemiAnalysis在2025年9月发布的《Huawei Ascend Production Ramp》中提出一个重要判断，华为此前通过第三方渠道积累了规模可观的台积电制造的die库存，SemiAnalysis将其称为“台积电的Die Bank”。这个判断在公开报道中也能找到侧面对应。路透社2025年4月报道，台积电曾为算能科技（Sophgo）生产大量芯片，TechInsights拆解后发现其设计与华为昇腾910B高度匹配，认为这些芯片很可能最终流向了华为。

这意味着，华为过去两年昇腾的部分出货，很可能来自一批台积电制造的高良率die库存，而不完全来自中芯国际当期产能。这批库存的重要性在于, 它既提高了华为昇腾的短期出货能力，也在客观上减轻了中芯国际先进节点的当期压力。如果这批台积电die bank在2026年中前后显著消耗，那么华为后续新增高端AI芯片供给，将更大比例依赖大陆本土制造体系。

不过，最近又出现了第二个变量。英伟达芯片重新进入中国市场的政策窗口，似乎正在重新打开。特朗普访华、黄仁勋同行之后，美国侧已经对部分英伟达AI芯片出口中国释放松动信号。路透社报道称，英伟达已经获得美国政府出口H200到中国所需的许可，但黄仁勋也表示，访华期间并没有就H200在中国销售达成即时协议，中国监管批准仍未落地。因为虽然美国侧批准已经取得，但中国实际进口许可和销售落地仍存在不确定性。

这说明，现在的局面比较像是美国侧可能放开英伟达芯片供应到中国，但中国侧仍在观望是否要采购。这会带来一个微妙变化，如果H200/H20等合规英伟达芯片能够重新进入中国市场，那么中国CSP不一定所有新增算力都要立刻转向昇腾，也不一定所有国产AI芯片设计公司都要挤占中芯的先进节点产能。短期看，这会缓解华为和中芯的部分压力，但这并不改变长期方向。

因为许可证不是稳定的供应链。美国可以现在选择放开，也可以在未来重新收紧。中国可以批准采购，也可以出于安全和产业政策考虑限制采购。对中国AI产业链来说，英伟达的阶段性回归更像是一个窗口期，而不是风向的彻底逆转。更重要的是，华为和中国本土制造体系要解决的，是长期的主权算力问题。只要中美关系仍然可能反复，中国AI产业链就不可能把高端大模型的训练和推理的命门重新完全交给英伟达。

台积电Die Bank支撑了过去两年，英伟达H200打开了一个新的窗口。但库存会消耗，窗口也可能关闭。真正决定长期供给安全的，仍然是中国大陆自己的先进制造体系能否接住需求。

03. 华为的隐形制造网络

如果中芯国际仍是当前中国大陆唯一公开可验证的7nm产线，那么按常理，华为似乎只需要全力支持中芯就够了。但现实并没有这么简单。过去几年，华为做了一件更复杂、也更值得关注的事，它开始通过深圳国资、新凯来（SiCarrier）、新的专用设施和相关设备链，组织一张更靠近华为自身需求的芯片制造网络。

去年5月，英国《金融时报》基于Planet Labs卫星图和多方采访，报道华为正在深圳观澜主导一组先进半导体制造工厂。其中至少一处由华为直接运营，其他的由新凯来和昇维旭（SwaySure）等主体运营，并得到深圳支持。这些工厂主要是为了生产7nm级手机芯片和昇腾AI芯片。

这件事的意义在于，华为正在试图把芯片设计、制造设备、工艺验证、封装测试和系统产品更紧地组织在一起。在公开层面，华为仍然没有晶圆厂，但或许华为正在通过更分散的方式搭建其制造侧的能力，而新凯来是其中最关键的节点之一。路透社报道称，新凯来成立于2021年，虽然成立时间不长，但已在2025年的上海国际半导体展览会上展示了覆盖刻蚀、CVD、ALD、量测等多个环节的设备产品线。新凯来由深圳拥有，但与华为关系密切，市场普遍将其视为华为供应链中的重要设备公司。美国BIS在2024年12月将新凯来列入实体清单时，标注的别名之一是“Huawei Starlight Engineering Department”，即华为的星光工程部。但路透社同时强调，新凯来展示的许多设备仍处在开发阶段，尚未全面达到成熟量产状态。

这说明，华为和深圳推进的是一张还在成形中的制造网络。这张网络大致包含三层。第一层，是专用制造设施。FT报道提到的深圳观澜相关工厂，目标指向7nm级芯片和昇腾AI芯片。第二层，是设备和工艺验证平台。新凯来公开展示的产品覆盖刻蚀、检测等多个环节。路透社还报道，其专利和产品线目标是成为更完整的一站式半导体设备平台，但多数产品仍需要长期验证。第三层，是系统整合牵引。华为不是只需要一颗芯片，而是需要把芯片装进 Atlas、CloudMatrix 和昇腾集群里。任正非此前也公开承认，华为单芯片仍落后一代，但可以通过集群计算、非摩尔路径和系统工程来弥补。换句话说，华为要的不是传统意义上的代工关系，而是从芯片设计到系统产品的端到端协同。

在2026到2027年这个关键窗口期，中芯国际仍然是公开可验证的主力。华为的隐形制造网络是一个Plan B，但这个Plan B还没有完全成熟。

04. 华为为什么要自己搞？

如果中芯国际的先进制程产能在扩，良率也在爬坡，趋势看起来正在改善，那么问题就来了，华为为什么还要通过深圳、新凯来和一系列专用设施，去搭建自己的隐形制造网络？分析来看，主要原因大致有以下4个。

首先是中芯国际的先进产能不够分，这是最直接的驱动力。前面已经算过，中芯的先进制程产能是稀缺资源。华为很可能是中芯先进节点上优先级最高的客户，但中芯是一家上市公司，不可能把所有先进产能都给华为一家，寒武纪、海光、百度昆仑芯、阿里平头哥、壁仞、沐曦、摩尔线程等国产AI芯片设计公司，也都在排队。

第二个重要的原因可能是华为想要的设计制造整合深度，在独立代工厂里实现不了。台积电和苹果的合作是半导体行业最深度的设计制造协同，苹果的芯片设计团队和台积电的工艺团队联合办公，在设计阶段就针对特定节点做定制化优化。华为和中芯当然会有深度协同，但这种协同仍然难以等同于设计、工艺、封装、系统全部围绕一个客户目标重构的内部闭环。华为可能想要的更可控的端到端制造能力，但独立代工厂中芯目前做不到。

再有就是中芯追赶速度赶不上需求爆发的速度。中芯国际在7nm上的进步已经很快了，从2023年首次量产到2025年良率爬到40-60%，在没有EUV的条件下是全球历史上最快的速度之一。但台积电也没有停下来等。台积电已经量产3nm，2nm即将投产。中芯国际的N+3在台积电的视角里是2018年的技术。差距不是在缩小，是在扩大。更关键的是DUV路线有明确的天花板，每进一代工艺，多重曝光步骤指数级增加、成本指数级上升、良率指数级下降。华为可能判断，与其等中芯国际慢慢爬到瓶颈，不如自己另起一条线，哪怕早期良率不高，成本更高，只要能增加总产出量、形成备用产能、积累工艺经验，就有战略价值。

最后一个原因还有深圳的支持。华为隐形制造网络的背后，不只是企业行为，也有明显的地方产业政策力量，深圳提供了土地、资金、政策支持。但这不是深圳单方面想要造芯片，才培育出来的产业和企业。如果没有华为这样的确定性需求方，没有海思/昇腾这样的设计和系统牵引，没有Atlas、CloudMatrix和政企智算中心这样的终端场景，深圳也很难独自培育一套先进制造网络。

华为搭建隐形制造网络，是因为目前的中芯还不足够完全撑起国产AI芯片的制造。需求侧爆炸，供给侧在追赶，但追赶速度跟不上需求爆发的速度。而且，华为搭建这张网络这件事本身，就是中芯重要性的旁证。如果中芯先进节点产能充足、良率稳定、交付确定，华为没有必要花这么大成本，去组织一套更靠近自己需求的制造体系。华为用行动表达了它对国产AI芯片制造瓶颈的判断，中芯可能是主力，但不能是唯一答案。

05. 从3500亿的AI资本开支，到一台光刻机

把前面四个部分叠加在一起，可以看到一个关键时间窗口。

2024-2025年，华为靠台积电Die Bank和中芯国际的双源供应，完成了约130万颗昇腾出货。2026年上半年，Die Bank逐步消耗，中芯国际N+3工艺开始量产950PR。2026年下半年，Die Bank见底，华为对中芯国际的依赖度进一步上升，而华为的隐形制造网络最早也要到这个时候才能开始试产。2026年下半年到2027年上半年这12个月，可能是中国AI算力供给最紧张的窗口期。不只是华为，整个国产AI芯片阵营的出货节奏，都取决于中芯国际的产能扩张和良率爬坡能否跑赢需求的增长。

与此同时，另一个变量正在出现。中国第二大晶圆代工企业华虹集团旗下的华力微电子，在2025年启动了7nm制程研发，计划2026年底前实现每月数千片晶圆的初始产能，壁仞科技已在其产线进行流片。如果顺利，华虹将成为继中芯国际之后中国大陆第二家拥有7nm量产能力的代工厂。但在2026年的时间窗口内，华虹的每月数千片和中芯国际的每月数万片仍不在同一个量级。

加上华为正在推动的隐形制造网络，中国7nm AI芯片制造正在从中芯国际一家独撑，逐渐向中芯做主力，华虹补充，和华为自建的路径变化。但在2026年，后两条路都还在起步阶段。中芯国际仍然是唯一在规模化运转的主力。

而这个制造体系的天花板，目前卡在一个物理约束上，即EUV光刻机。全球只有ASML一家能制造，而美国禁止它向中国出售。新凯来的关联企业正在中芯国际试机首台国产浸没式DUV光刻机，但目标节点是28nm，距离7nm级量产可能还需要到2030年前后。

英伟达H200的阶段性回归可能缓解部分压力，但正如前面分析的，许可证不是稳定的供应链。真正决定长期供给安全的，仍然是大陆本土的先进制造体系。

华为显然已经意识到了这一点，而且正在从更深的层面去回应这个约束。就在今天，华为董事、半导体业务部总裁何庭波在2026国际电路与系统研讨会上正式发表"韬（τ）定律"，提出以"时间缩微"替代"几何缩微"，不再追求把晶体管做得更小（这是摩尔定律和EUV光刻机所服务的方向），而是通过逻辑折叠等创新技术，压缩信号传播时延，在现有制程基础上持续提升芯片性能。华为称基于这一路径，过去六年已设计并量产381款芯片。今年秋季将发布完整采用逻辑折叠技术的新一代麒麟芯片。

这是华为首次将"非摩尔路径"从模糊的战略方向升级为有名字、有理论框架、有量产验证的正式技术路线。它不会消除EUV封锁带来的制程差距，台积电3nm和中芯国际准6nm之间的物理鸿沟仍然存在。但它说明华为正在系统性地构建一条绕过这个差距的替代道路。从芯片设计端的韬定律和逻辑折叠，到系统架构端的群计算和超节点，到制造端的隐形网络和新凯来设备链，所有动作指向同一个目标，在没有EUV的条件下，建立一套可持续演进的算力体系。

回看这个系列的七篇文章，从字节的1500亿AI资本开支，到阿里腾讯的需求侧博弈，到华为70万颗昇腾的供给侧爬坡，到DeepSeek融资700亿证明Scaling Law没有失效，再到中芯国际一条7nm产线上的良率，一条完整的脉络浮出水面。

最终的约束不在钱上，字节阿里腾讯不缺钱。不在模型上，DeepSeek已经证明了算法效率。不在芯片设计上，华为海思、寒武纪、海光、昆仑芯、平头哥、壁仞、沐曦、摩尔线程，都在设计国产AI芯片。约束在芯片制造的物理极限上。而华为刚刚发表的韬定律，是对这个物理极限最直接的一次正面回应，承认差距存在，但拒绝接受差距不可逾越。

从3500亿AI CapEx到一台光刻机，再到一条试图绕过光刻机的新路径，这是中国AI产业链的脉络，也是这个系列要讲的核心故事。

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