阿里、字节、腾讯等互联网公司和AI公司粗略估算今年有6500亿砸向AI的资本开支，大部分都用于建设算力了。
如此大的投入和万众瞩目的“国产替代”，到底现在国内AI对算力卡的硬件需求量以及国产算力卡的供给量，是怎样的水平？
先说结论。2026年中国AI算力的总需求约300万片加速卡，而国产芯片的最大供给能力不到200万片，缺口高达百万片。而这其中真正能用来训练旗舰大模型的高端卡，缺口超过70%。
2026年中国AI资本开支的总盘子大致已经可以列出来。字节跳动2000亿，阿里1500亿，腾讯1500亿，百度、美团、京东等第二梯队合计600亿，仅互联网大厂就贡献了5600亿。再加上大模型创业公司350亿、三大运营商的450亿、各地政府智算园区的350亿，全年总投入约6500-7000亿。（以上数据并不代表最终全年支出，仅为估算）
这6500亿并非全部用来买卡。机房建设、电力配套、冷却系统、网络设备会占去55%左右，真正花在AI算力卡上的资金约2900-3200亿。
因为各大厂和公司具体的采购细节并不会完全公开，这里面自然有部分预算是要购买海外算力卡的。但资金总量在很大程度上代表了需求总量，简单机械地除以国产算力卡的价格，是可以从一定程度上反映需求，但不代表完全具体细致的反映。如果算力充足，这个数字还会更大。
再看供给端。2026年国产AI加速卡的总产能，乐观估计215万片，中性估计185万片，悲观估计只有160万片。这个数字不是拍脑袋来的，是由产业链的硬约束决定的。
在这里面华为昇腾是绝对主力，对外宣称2026年目标160万片，但产业链普遍认为实际可交付只有80-100万片。
剩下的产能比较分散。阿里平头哥30-40万片，全部阿里体系自用。寒武纪15-20万片，刚从台积电切换到中芯国际，产能正在重建。海光信息15-20万片，深算三号下半年才能够放量。百度昆仑芯10-15万片，主要服务内部业务。沐曦、壁仞、燧原三家加起来最多20万片。
所有厂商加起来，185万片就是全年能拿出来的物理极限。这意味着市场需求有40%是无法满足的。
国产算力卡的产能是否能达到预期，影响因素不仅是制造这一个环节。比如算力卡需要配的HBM内存，主要来源于韩国三星和SK海力士，目前是受限于全球产能不足，国产HBM尚未大规模量产。另一个首先因素是先进封装的产能，中芯国际N+2配套的CoWoS-S月产能不到台积电的四分之一，良率还在爬坡。
业内的算力分配大致是：20-30%用于预训练，70-80%用于推理、微调和内部业务。
而国产卡这边由于生态成熟度和高速互联的限制，能稳定支撑万卡以上预训练集群的只有华为昇腾一家。
其他厂商的芯片大多只能用于推理和中小模型微调。也就是说2026年185万片国产卡中，真正能投到旗舰大模型预训练的乐观估计只有30-40万片。
但是真正高端和最紧迫的需求又是旗舰大模型的预训练，仅字节、阿里、百度三家今年预训练的卡需求估计就超过100万片，这才是决定中国大模型现在硬件端紧缺的。
这也解释了为什么黑市上H100的价格能炒到30万一张。对于头部大模型公司来说能不能拿到足够的预训练卡，直接关系到能不能在GPT-5时代跟上第一梯队。
很多人认为国产卡和英伟达的差距在单卡性能上，但事实并不是这么简单的性能数字差异。
昇腾910C的FP16算力达到640TFLOPS，约为H100的65%，是H20的两倍多。从纸面参数看，910C已经具备了替代H100的潜力。
真正的差距在集群互联和软件生态。英伟达靠NVLink+NVSwitch构成的高速互联网络，以及成熟的CUDA生态，在万卡以上大集群的训练效率上比国产方案高出30-50%。
国内目前能够做到千卡以上集群的据说只有昇腾。华为的CloudMatrix384超节点方案虽然正在追赶，但要达到英伟达的水平还需要时间和大量的工程优化。
缺算力卡是中国AI产业必须面对Kaiyun官方入口的现实。好消息是产业链的短板正在被补齐，速度还是相当快的。
即将IPO的长鑫存储的HBM芯片已经流片，如果年底或者明年量产，起码能解决有无问题。中芯国际的先进封装产能正在快速扩张，华为公布的芯片发展新的路径，据说也是已经有成熟芯片应用了，阿里等巨头也在加大对软件生态的投入。
这也可以看得出来，以前AI初期靠算法和应用突破，有Deepseek时刻。但未来就得需要从软硬件设计到制造的全产业链能力。HBM、先进封装、软件生态这些卡点都必须要逐个突破，才能给AI的发展提供基础。
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