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過去幾年，中國國產 AI 晶片長期處於邊緣位置，主要應用於成本可控、供應穩定的「推理」側，如政務、金融與工業質檢等場景。 然而，隨著美國出口管制升級，輝達 (NVDA-US) 旗艦產品 A100、H100 乃至特供版 H20 相繼斷供，輝達在中國的市占率從 95% 暴跌至趨近於零。 這道被焊死的供給閘門，迫使中國 AI 晶片產業在 2026 年迎來轉型元年，正式發起從「推理」向「訓練」巔峰的系統性跨越。 中國國產替代率突破四成根據數據，2025 年中國 AI 伺服器市場交付的 400 萬顆 GPU 中，國產晶片占比已提升至 41%。
在需求端，中國人工智慧大模型的日均 Token 調用量在 2026 年 3 月已突破 140 萬兆次，需求呈指數級爆炸。 在此背景下，華為昇騰 (Ascend) 已成為中國國產算力的底層基石，2025 年出貨量達 81.2 萬張，位居國產第一，且其 910 系列是目前唯一能大規模支撐高端訓練的本土方案。 網際網路巨頭的差異化布局面對算力缺口，各大科技廠策略各異。 字節跳動採實用主義，訓練側重金採購華為昇騰，推理側則導入寒武紀與天數智芯，並同步開發自研的 SeedChip 推理晶片。 百度走全鏈路自研路線，旗下的昆崙芯已完成獨立分拆，估值高達 500 億美元，外部客戶收入占比超過五成。
另外，阿里巴巴則透過平頭哥半導體構建「晶片 + 雲端 + 開源模型」的生態系，其真武 PPU 累計出貨量已突破 60 萬片，位居市場第二。 騰訊則採取投資綁定模式，深度扶持燧原科技，並將其加速卡廣泛應用於微信語音轉文字等上百個內部場景。 技術突破與面臨的主要挑戰儘管中國國產晶片在單卡性能上有所突破，且多款晶片已獲得政府安全可靠認證，但轉型之路仍面臨「三大坑洞」：軟體生態壁壘：輝達的 CUDA 生態系是深厚的護城河，國產廠商如摩爾線程雖推出 MUSA 試圖無縫遷移，但整體編譯器與工具鏈的完備度仍是軟肋。 供應鏈風險：先進製程與封裝技術 (如 CoWoS) 高度依賴外部供應，在制裁風險下，製程代差短期內難以消除。
商業閉環尚未成型：目前晶片廠商多依賴網際網路大廠的資本支出 (CapEx) 存活，但 AI 應用端何時能實現規模化獲利仍是未知數。