过去几年，中国国产 AI 芯片长期处于边缘位置，主要应用于成本可控、供应稳定的「推理」侧，如政务、金融与工业质检等场景。 然而，随着美国出口管制升级，辉达 (NVDA-US) 旗舰产品 A100、H100 乃至特供版 H20 相继断供，辉达在中国的市占率从 95% 暴跌至趋近于零。 这道被焊死的供给闸门，迫使中国 AI 芯片产业在 2026 年迎来转型元年，正式发起从「推理」向「训练」巅峰的系统性跨越。 中国国产替代率突破四成根据数据，2025 年中国 AI 服务器市场交付的 400 万颗 GPU 中，国产芯片占比已提升至 41%。

在需求端，中国人工智能大模型的日均 Token 调用量在 2026 年 3 月已突破 140 万兆次，需求呈指数级爆炸。 在此背景下，华为升腾 (Ascend) 已成为中国国产算力的底层基石，2025 年出货量达 81.2 万张，位居国产第一，且其 910 系列是目前唯一能大规模支撑高端训练的本土方案。 互联网巨头的差异化布局面对算力缺口，各大科技厂策略各异。 字节跳动采实用主义，训练侧重金采购华为升腾，推理侧则导入寒武纪与天数智芯，并同步开发自研的 SeedChip 推理芯片。 百度走全链路自研路线，旗下的昆仑芯已完成独立分拆，估值高达 500 亿美元，外部客户收入占比超过五成。

另外，阿里巴巴则通过平头哥半导体构建「芯片 + 云端 + 开源模型」的生态系，其真武 PPU 累计出货量已突破 60 万片，位居市场第二。 腾讯则采取投资绑定模式，深度扶持燧原科技，并将其加速卡广泛应用于微信语音转文本等上百个内部场景。 技术突破与面临的主要挑战尽管中国国产芯片在单卡性能上有所突破，且多款芯片已获得政府安全可靠认证，但转型之路仍面临「三大坑洞」：软件生态壁垒：辉达的 CUDA 生态系是深厚的护城河，国产厂商如摩尔线程虽推出 MUSA 试图无缝迁移，但整体编译器与工具链的完备度仍是软肋。 供应链风险：先进制程与封装技术 (如 CoWoS) 高度依赖外部供应，在制裁风险下，制程代差短期内难以消除。

商业闭环尚未成型：目前芯片厂商多依赖互联网大厂的资本支出 (CapEx) 存活，但 AI 应用端何时能实现规模化获利仍是未知数。