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国产AI芯片三国杀:华为昇腾、寒武纪、海光,谁能填上英伟达留下的坑?

国产AI芯片三国杀:华为昇腾、寒武纪、海光,谁能填上英伟达留下的坑?

英伟达在中国AI加速卡市场的份额,已经从制裁前的95%,跌到了2025年的55%。

这啥概念?相当于一个常年考年级第一的学霸,突然被挤到了中游。而把他挤下来的,不是某一个对手,而是一群国产芯片的集体突围。

华为昇腾、寒武纪、海光。

这三家,正在上演一场国产AI芯片的「三国杀」。


一、华为昇腾:训练推理双料龙头

2025年,华为昇腾出货81.2万颗,占据中国AI加速卡市场20%的份额。

这个数字意味着什么?

意味着在国产阵营里,昇腾已经是一骑绝尘。阿里平头哥26.5万颗、寒武纪近10万颗、海光信息虽然增长快但基数更小——昇腾一个人的出货量,比后面几家加起来还多。

更关键的是,昇腾950PR已经做到了训练和推理双覆盖。

训练,是大模型「学习」的过程,需要海量的算力和极高的并行效率。推理,是模型「干活」的过程,需要低延迟和高吞吐。能把这两件事同时做好的芯片,全球也没几家。

英伟达的H100/H200是标杆,但买不到。昇腾950PR,成了国内大厂唯一的选择。

字节跳动、阿里、腾讯,已经采购了数十万颗950PR。DeepSeek-V4的技术报告里,第一次把华为昇腾和英伟达并列写进了硬件验证清单。

这不是「能用」,是「好用」。

华为甚至已经开始向韩国出口昇腾算力产品——那可是拥有三星、SK海力士的全球半导体高地。2026年出货目标100万颗,野心不小。

但昇腾的问题也很明显。

生态。CUDA用了十几年建立起来的开发者习惯,不是一朝一夕能撼动的。昇腾的CANN架构虽然在追赶,但迁移成本依然是很多中小企业的门槛。

华为的策略是,绑定头部客户,从云服务商切入。只要字节、阿里、腾讯这些大厂的云服务跑在昇腾上,下游的开发者自然会跟过来。

这是典型的「自上而下」打法。


二、寒武纪:从亏损王到A股新股王

如果说昇腾是稳扎稳打的正规军,寒武纪就是一部商业化的「爽文」。

2024年,寒武纪还在连续亏损。2025年,单季净利超10亿,市值突破7100亿,取代茅台成为A股新股王。

这种反转,太戏剧性了。

寒武纪的核心产品是思元系列,主打推理场景。2025年思元590出货近10万颗,2026年预计冲到30万颗。

推理市场有个特点,客户分散、场景多样、定制化需求高。不像训练市场被几家云大厂垄断,推理市场有无数中小企业、边缘设备、垂直行业的机会。

寒武纪的策略是「农村包围城市」——先从推理切入,积累客户和场景,再慢慢往训练渗透。

这个策略奏效了。

摩根士丹利的报告显示,寒武纪在中芯国际的代工生产已逐步稳定,产能瓶颈正在被打通。DeepSeek-V4同样适配了寒武纪的芯片,生态建设开始提速。

但寒武纪的风险也很清晰。

过度依赖单一客户。财报里那个神秘的「大客户A」,贡献了绝大部分收入。一旦这个大客户的订单波动,业绩就会剧烈震荡。

另外,寒武纪在超大规模模型训练上的积累,还是弱于昇腾。推理是「走量」的生意,训练才是「卡位」的战场。要想真正挑战英伟达,训练能力必须补上来。


三、海光:最低调的玩家,最务实的路径

相比昇腾和寒武纪的高调,海光信息要低调得多。

但低调不代表没实力。

海光的DCU系列,最大的卖点是「迁移门槛最低」。

它采用了类CUDA架构,对英伟达生态的兼容性最好。很多原本跑在英伟达GPU上的应用,迁移到海光DCU上几乎不用改代码。

这在国产化替代的大背景下,是个巨大的优势。

2025年,海光营收突破40亿,在金融、电信、互联网等行业的AI推理场景规模化落地。对于那些「不想折腾、只想平滑迁移」的企业来说,海光是最省心的选择。

但海光的短板也很明显。

在超大规模模型训练这个场景,集群稳定性和多卡通信延迟,目前仍落后于昇腾。这是架构层面的差异,短期内难以弥合。

海光的定位,更像是「替代英伟达存量应用的最优路径」,而不是「定义下一代AI芯片的引领者」。

这个定位没什么不好。在国产替代的早期阶段,能平滑迁移、快速落地,本身就是最大的价值。

但长期来看,如果只能在别人定义的赛道里追赶,天花板是看得见的。


四、三国杀的终局,远未到来

2025年,国产AI芯片合计份额达到41%。

这个数字背后,是华为昇腾的龙头地位、寒武纪的业绩爆发、海光的务实落地,以及阿里平头哥、百度昆仑芯等玩家的各自突围。

但41%不是终点,甚至不是中场。

英伟达虽然份额腰斩,但55%依然是个庞大的数字。更重要的是,英伟达在高端训练芯片上的技术优势,短期内还没有被真正撼动。H100/H200买不到,但黑市流通、海外代购、云服务商转售,各种灰色渠道依然存在。

国产芯片的真正考验,在于2026年。

当英伟达的中国市场份额进一步压缩,当国产芯片必须从「替代」走向「引领」,当大模型从「能跑」变成「跑得快、跑得省」,才是真正的硬仗。

华为昇腾需要证明,CANN生态可以追上CUDA。

寒武纪需要证明,它不只是「推理专精」,也能在训练战场分一杯羹。

海光需要证明,兼容路线不是终点,而是通往自主架构的跳板。


五、写在最后

很多人问,国产AI芯片什么时候能彻底取代英伟达?

我觉得这个问题本身就有问题。

取代不是目标,好用才是。

英伟达的CUDA生态用了十几年才建成,国产芯片的生态建设,不可能一蹴而就。但只要昇腾、寒武纪、海光们能在各自的赛道上持续迭代,只要DeepSeek们能在国产芯片上跑出世界级的效果,只要越来越多的开发者和企业愿意给国产芯片一个机会——

那个「彻底取代」的时刻,自然会来。

不是因为它必须来。

而是因为我们真的做到了。


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