国产AI芯片加速突围，出货占比或超五成

据高盛近期发布的中国AI算力产业生态发展大会相关研报显示，在本土算力建设加速推进的背景下，预计到2026年，国产芯片的出货占比有望超过50%。其中，华为昇腾与阿里巴巴旗下的平头哥将成为核心供应力量。

据高盛分析，在高性能AI计算领域，英伟达（NVIDIA）依然保持领先地位。未来国内AI芯片市场或将呈现出“高端训练及通用AI由海外厂商主导，而本土应用与政策导向市场则加速引入国产方案”的双轨竞争格局。据该机构测算，至2026年，英伟达在国内AI芯片出货市场中的份额预计约为55%，继续稳居最大供应商位置；华为昇腾的份额预计达到20%，成为国产芯片的领头羊；平头哥则占据约7%的市场。剩余份额将由寒武纪、海光及其他国内外厂商瓜分。

在客户群体方面，受美国先进AI芯片出口管制政策的影响，国内云计算服务商、政府部门及相关企业采用国产AI算力方案的意愿显著增强。据高盛透露，华为昇腾主要服务于大型互联网企业及通用AI算力场景，预计2026年互联网企业的采购量将占其总出货量的63%左右，政府部门约占15%。平头哥的客户分布较为广泛，互联网企业采购占比约为23%。寒武纪的客户结构与华为相近，互联网企业需求占比约60%，政府采购约15%。海光则表现出较强的政企双轮驱动特征，政府相关采购比例高达35%。这表明，在政策引导、供应链安全及企业战略部署等多重因素作用下，国产芯片已逐渐成为国内云计算与政务市场的重要选择。

尽管国产AI芯片的出货量增长迅速，但在单芯片性能上与国际顶尖GPU相比仍有提升空间。据高盛以大模型推理吞吐量（Token生成能力）进行的对比，华为昇腾910B单台设备日均产出约4亿个Token，升级后的昇腾910C提升至约8亿个Token，而英伟达H800则高达约26亿个Token。这意味着昇腾910B的性能约为H800的六分之一，910C则约为三分之一。虽然910C相比前代有显著进步，体现了国产AI芯片在架构设计、互联技术及软件优化方面的持续努力，但距离全球顶尖水平仍有一定差距。当前，国产AI芯片的竞争核心已从单一的硬件性能，转向涵盖芯片、软件生态及应用部署的综合能力，包括大模型架构适配、开发工具链完善度以及与云计算平台的融合深度。

此外，算力成本与部署压力也是国产AI方案需要解决的问题。据高盛估算，在单位算力投入成本上，英伟达方案约为每EFLOPS 0.24亿元人民币，而华为方案约为0.51亿元人民币，是前者的两倍多；部分国产自主AI超节点方案的成本甚至超过1亿元人民币，达到英伟达方案的数倍。这种成本差异主要源于系统架构的区别。英伟达采用标准化GPU服务器构建算力中心，单机功耗与建设灵活性较好；而部分国产AI超节点方案采用高密度集成设计，虽然减少了设备数量，但对功耗、散热及数据中心基础设施的要求更高。例如，华为CM384超节点单机功耗约800kW，单台成本约1.35亿元人民币，这对数据中心的供电和散热系统提出了更严苛的要求。

在AI算力需求结构上，未来AI算力园区的主要负载将来自推理应用，预计占整体算力需求的50%以上。随着生成式AI商业化落地，智能客服、AI助手、企业知识管理等应用日益普及，大模型推理需要长期稳定的算力支持。相比之下，大模型训练占比约为20%至30%，主要用于基础模型开发和微调；AI全链路研发占比约10%至20%，涵盖芯片、架构及算法优化。这意味着未来AI芯片的竞争不仅在于训练能力，更在于能否以较低成本提供大规模、稳定的推理服务。

总体来看，国内AI算力产业正从追求单点芯片突破，迈向构建完整AI基础设施生态的新阶段。在政策支持和供应链安全需求的推动下，国产AI芯片的市场渗透率将持续上升。然而，在高端计算能力、软件生态成熟度、能效比及总体拥有成本等方面，国内厂商仍面临诸多挑战。未来，华为昇腾、平头哥、寒武纪等国产方案将通过政策市场、企业应用及本土云计算服务不断扩大市场份额，深化供应链自主化进程。