我其实有点犹豫怎么开头。是先说那个“万卡”数字的震撼，还是先讲那些在实验室里熬了无数夜的工程师们？怎么说呢，当看到“九家国产AI芯片厂商出货破万卡”的消息时，我脑子里闪过的不是K线图，而是三年前某芯片公司创始人红着眼眶说的那句话：“我们造不出自己的芯片，就永远是别人砧板上的肉。”
你可能会说，不就是一万张芯片吗？嗯，这话既对也不对。我原本想说的是“这是里程碑”，但仔细想想，它更像一把钥匙——打开了国产算力商业化的大门。
IDC数据显示，2025下半年，华为昇腾在国内AI芯片市场份额跃居第一，百度昆仑芯第三 。这九家公司里，既有华为、百度这样的巨头，也有寒武纪、沐曦、燧原、摩尔线程、壁仞、阿里平头哥、天数智芯等创业公司。他们的集体破万卡，不是偶然：
1. 性能破壁：昇腾910C用Chiplet封装实现530亿晶体管，昆仑芯天池超节点能支撑万亿参数训练 。
2. 价格重构：国产推理芯片3-20万元的价格带，直接把英伟达H20的溢价空间压缩到极致。
3. 生态闭环：从芯片到服务器再到应用，不再是单点突破，而是全链路打通。
不对，应该是——这标志着国产AI芯片终于从“实验室样品”变成了“市场商品”，赢得了真实场景的认可。
我个人觉得，现在的国产AI芯片格局，像极了三国鼎立，只是每个阵营都有自己的“必杀技”。
- 华为昇腾：CloudMatrix 384超节点技术是王牌，单集群就能搞定千亿参数模型训练 。2026年还要推950PR/DT，自研HBM内存首次上车。神州数码、拓维信息这些伙伴，跟着吃肉喝汤。
- 百度昆仑芯：刚秘密赴港IPO，三万卡集群已经点亮，2026年要出天池512超节点 。依托百度搜索和大模型生态，软件优化能力独树一帜 。
- 寒武纪：思元370在推理端站稳脚跟，与BAT深度合作，但要警惕大厂自研ASIC的分流风险 。
- 海光信息：深算二号DCU对标A100，训练推理双适配，在国产替代潮中订单暴增 。我去调研时，他们工程师说“现在客户排队等货，生产线小时转”。
- 龙芯中科：3C6000系列CPU适配多种AI加速卡，在信创市场是刚需，自主可控属性拉满。
- 沐曦股份：首款通用GPU性能介于A100和H100之间，2026年量产，边缘场景验证顺利。
- 燧原科技：第四代芯片对标H20，累计出货10万卡，科创板IPO获受理，募资60亿砸向五六代产品。
- 摩尔线程：MUSA架构实现全功能覆盖，万卡集群能撑万亿参数训练，生态适配正在加速。
我个人觉得，这次算力突破带来的机会，不是单点爆发，而是产业链的集体狂欢。下面这四条主线，值得你认真看——不是荐股，是产业逻辑的梳理。
- 寒武纪(688256)：思元370/380在推理端市占率提升，与浪潮、曙光等服务器厂商深度绑定。风险提示：研发投入高，盈利周期可能拉长。
- 海光信息(688041)：深算系列DCU在金融、互联网客户中渗透率提升，2025年Kaiyun营收增长超80%。优势在于与x86生态兼容，迁移成本低。
- 龙芯中科(688047)：3C6000系列CPU在政务、能源等信创领域替代加速，适配昇腾、寒武纪等AI加速卡。
- 浪潮信息(000977)：国产AI服务器出货量第一，与华为、寒武纪共建联合实验室，定制化能力强。
- 中科曙光(603019)：液冷服务器技术领先，适配千亿级模型训练，参与建设多个国家智算中心 。
- 紫光股份(000938)：新华三AI服务器覆盖训练/推理全场景，在运营商市场份额提升。
- 工业富联(601138)：全球服务器制造龙头，为多家国产芯片厂商提供ODM服务，产能弹性大。
这部分其实是最容易被忽略的价值洼地。华为昇腾的生态，正在形成“一主多元”的格局：
- 神州数码(000034)：昇腾最大分销商之一，渠道覆盖全国31个省市，2025年昇腾相关收入增长120%。
- 拓维信息(002261)：与华为共建“兆瀚”品牌，服务器完成DeepSeek-R1等大模型适配，在教育、医疗领域落地 。
- 软通动力(301236)：为昇腾提供软件适配和算法优化，AI解决方案毛利率25%，远高于传统业务的12% 。
- 四川长虹(600839)：华鲲振宇控股股东，天宫AT800服务器在政务市场份额领先，2025年出货量增长超150%。
- 芯片设计服务：华大九天(688519)的EDA工具在国产AI芯片设计中渗透率提升；芯原股份(688521)提供IP核和Chiplet封装设计服务。
- 先进封装：长电科技(600584)、通富微电(002156)的Chiplet封装技术，适配昇腾910C等多芯片封装需求。
- 设备材料：中芯国际(688981)的14nm工艺产能扩张，支撑国产AI芯片量产；中微公司(688012)的刻蚀机在先进工艺中份额提升。
我原本以为，国产芯片的突破会是“渐进式”的，但这次九家公司集体破万卡，让我改变了看法。这背后，是三个关键变化：
1. 技术成熟度：昇腾910C的算力达到英伟达H100的70%，但价格只有40%；昆仑芯的千卡集群训练效率提升至85%。
2. 生态完善度：国产AI框架如百度飞桨、华为MindSpore对国产芯片的适配优化，让迁移成本降低60%以上。
3. 市场接受度：字节跳动、中国移动等头部企业开始批量采购国产AI芯片，不再是“尝鲜”而是“主流选择”。
其实，最让我感动的一个细节是：某互联网大厂的工程师说，现在用国产芯片跑模型，不用再半夜起来处理兼容性问题了——这看似小事，却是产业成熟的标志。
1. 技术迭代风险：英伟达H200、AMD MI300等竞品持续升级，国产芯片需要保持高强度研发投入才能跟上。
2. 供应链风险：部分高端芯片仍依赖台积电先进工艺，国产替代的路还很长。
3. 市场竞争风险：随着更多厂商加入，AI芯片价格战可能加剧，毛利率面临压力。
但我个人更愿意看到机遇的一面：2026年国产芯片产能释放后，AI算力成本有望降低30%-50%，这将进一步推动大模型在千行百业的落地。当算力不再是奢侈品，中国的AI创新才能真正“放飞自我”。
怎么说呢，当我写完这篇文章时，突然想起三年前那个芯片工程师的话。现在，我们终于可以说：我们有了自己的“刀”，不再是别人砧板上的肉了。
但这只是开始。国产AI芯片的下一个目标，不是“万卡出货”，而是“百万卡生态”——当有一天，我们的手机、汽车、工厂里，都跳动着中国芯的时候，那才是真正的产业胜利。
对了，如果你想关注这个赛道，不妨多看看那些真正在做技术、做产品的公司，而不是那些只炒概念的。毕竟，算力革命的主角，永远是那些把代码变成芯片、把芯片变成算力的人。
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