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2026年国产AI芯片最新进展

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智能算力 2030 年冲 9800 EFLOPS:信息通信业「十五五」规划的五个硬指标

· 阅读需 5 分钟
Industry Research Team

本文基于工信部《信息通信行业发展「十五五」规划》(2026 年 9 月印发)及《人民邮电》报、澎湃新闻、华夏时报等官方解读整理。

9 月上旬,工信部印发《信息通信行业发展「十五五」规划》,用 13 个主要指标、26 项重点任务给未来五年的信息通信业画了路线图。对 AI 算力行业来说,这是含金量最高的一份政策文件——我们挑出五个硬指标,逐个拆解产业含义。

指标一:智能算力 1590 → 9800 EFLOPS,五年增长超 5 倍​

这是整份规划最亮眼的数字。作为参照系:

  • 截至 2026 年 6 月底,全国智能算力规模已达 2185 EFLOPS,同比增长 177%——上半年就超额完成了对 2025 年底(1590 EFLOPS)的跨越
  • 全国已建成 42 个万卡级智算集群;2026 年 7 月,首个全国产十万卡级 AI 算力集群曙光 8000 在郑州落成
  • 华为轮值董事长汪涛的判断:10 万卡以上超节点集群到 2027 年将成为基础配置

从 2185 到 9800,意味着未来四年还要再造 3.5 倍于当前存量的智算设施。规划同步要求「有序部署万卡、十万卡及以上智算集群」「加大力度适配国产算力芯片」——这是国产 AI 芯片未来五年最确定的需求底座。

指标二:信息基础设施累计投资 3.8 万亿元​

有观点拿「十四五」3.7 万亿对比,得出「投资见顶」的结论。官方解读明确反对这一说法:增量资金正从「规模铺量」转向「质效跃升」,精准投向智能算力基础设施、万兆光网、6G 等新赛道。产业链拉动效应也随之变化——AI 服务器、高速光互联、国产算力芯片、新型智能终端被点名为全链条受益方向。

指标三:新建大型算力设施 PUE 降至 1.2 以下​

「十四五」末这一数字是 1.25,五年内再降 0.05——听着不多,但在 AI 服务器常年高负荷、单机柜功率密度普遍超过 20kW 的今天,PUE 每降一点都是硬仗。规划给出的技术路径非常明确:液冷。

  • 《信息通信行业发展「十五五」规划》:引导算力设施采用高效节能设备以及液冷等先进技术
  • 《电子信息制造业发展「十五五」规划》(9 月 15 日由工信部、国家发改委联合印发):把液冷散热与高带宽内存池、全光交换并列为要突破的关键技术

产业侧的数据也在验证:据 Omdia 统计,液冷在全球数据中心冷却市场的占比从 2024 年约 20% 攀升至 2025 年约 37%,预计 2029 年渗透率超过 45%。算力扩张的上限正在从芯片供给转向电力供给,「算力向上、能耗向下」的能效约束会是未来五年的常态。

指标四:先进存力 1700 EB,增长超 2 倍​

智能算力翻 5 倍的同时,先进存力翻 2 倍——存算协同被放在同等重要的位置。逻辑在于:大模型训练的检查点、智能体推理的中间状态和上下文记忆,都分层存放在高性能存储中。截至 6 月底,全国存力总规模约 2021 EB,其中先进存力占比约 32%;到 2030 年 1700 EB 的先进存力目标,意味着结构升级比总量增长更重要。

对芯片选型的直接提示:KV cache 与长上下文正在吃掉内存预算,评估 AI 服务器时显存容量与内存带宽的权重应该高于峰值算力。

指标五:智能体互联网络首次写入规划​

这是本份规划最具前瞻性的部分:「智能体互联网络」占据独立专栏,部署四方面内容——构建智能体网络标识体系、加快智能体网络设施建设应用、推动全球互联互通、建设空间管控体系。同时明确「适时启动 6G 商用」。

AI 从「人的应用」变成「智能体基础设施」,通信网的角色从连接人升级为连接智能体——这为推理算力的分布式部署(边缘推理、算力调度)提供了国家级叙事。

对算力从业者的三点判断​

判断依据
国产算力需求确定性强规划明文「加大力度适配国产算力芯片」+ 十万卡集群建设周期启动
能效指标成为选址硬约束PUE 1.2 以下 + 液冷关键技术点名,高密度液冷方案优先
推理算力按需下沉「面向场景按需部署推理算力设施」,边缘与区域算力中心有政策窗口

算力规模翻 5 倍的目标之下,真正稀缺的从来不是规划,而是芯片、电力和交付能力。 对采购方来说,供给窗口期依然紧张;对方案选型而言,建议直接用 TCO 计算器 把 PUE 差异折算成电费成本——1.25 与 1.2 的差距,在万卡集群的电费账单上是千万级的。

小结​

「十五五」规划把智能算力写成了国家级工程:5 倍算力、2 倍存力、3.8 万亿投资、PUE 1.2、智能体互联网。五年后回看,2026 年下半年的国产十万卡集群潮,很可能就是这条曲线的起点。

(规划数据引自工信部文件及官方媒体解读;市场数据引自信通院、Omdia 等机构统计。)

国产三强 2026 H2:国产化率突破40%向60%迈进,昇腾960官宣发布、MLU690与S5000生态齐发力

· 阅读需 8 分钟
Industry Research Team

2026 年,中国 AI 芯片市场格局已从"英伟达单极主导"转向"海外厂商领先、国产多路线追赶"。据产业研究数据,2025 年中国 AI 加速卡整体市场约 400 万张,其中国产出货 165 万张,份额首次突破 40%;随着产品迭代与晶圆厂配套跟进,2027 年国产化率有望提升至 60%–70%。本文聚焦华为昇腾、寒武纪、摩尔线程"国产三强"的 2026 下半年最新进展。

📌 更新(2026-09-18):华为已于 9 月 17 日全联接大会正式官宣昇腾 960(详见第 1 节),本文 960 部分已按官方披露更新。


1. 华为昇腾:950 产能排满,960 官宣提前发布​

昇腾以"架构 + 生态全栈协同"为核心优势,2025 年出货约 80 万颗,占国产厂商总份额 50%。产品迭代节奏清晰:

时间产品说明
2025 Q1昇腾 910C主力过渡型号,超节点已部署超 1000 套
2026 Q1昇腾 950PR推理旗舰
2026 Q4(计划)昇腾 950DT训练旗舰,推动国产 HBM 迭代
2027 Q2昇腾 960DT官宣提前三个季度就绪(2027 Q1)
2027 Q3昇腾 960PR提前一个季度就绪
2028 / 2029昇腾 970 / 980一年一代路线图官宣

950 系列产能已进入"排满"状态:950PR 于 2026 年 4 月量产,6 月月产能跳升至 50–60 万片(环比近 10 倍),全年目标 120 万片、确定性 100%;字节跳动以 56 亿美元锁定 35 万片,腾讯 / 阿里 / 百度合计锁定 40 万片。

昇腾 960 官宣规格(2026-09-17 华为全联接大会,汪涛):

指标昇腾 960DT(训练版)
FP8 算力2 PFLOPS(较 950 翻倍)
FP4 算力4 PFLOPS
显存288GB(自研 HBM)
显存带宽9.6 TB/s
就绪 / 上市2027 Q1 / 2027 Q2(配套 Atlas 860 风冷超节点)

960PR(推理版)2027 Q3 上市,配套 Atlas 960 液冷超节点。同场发布的昇腾 960 超节点是全球首个采用 NPO(近封装光学)的超节点:单节点 4096 卡、8 EFLOPS FP8 / 16 EFLOPS FP4、1PB HBM、互联 RTT 低至 2μs;5500 个自研 Hi-ONE 光引擎(业界首个量产 NPO,单引擎 7.2T)替代 4.8 万颗 800G 光模块,功耗降低超 550kW,系统可用度 99.8%。

  • 上一代昇腾 384 超节点已累计商用超 750 套,落地互联网、运营商、金融、教育、医疗等 20 多个行业;910C 超节点部署超 1000 套,950 超节点已规模商用。
  • 华为同步确认一年一代节奏:2028 昇腾 970、2029 昇腾 980,依托"韬定律"持续算力翻倍。
  • ⚠️ MFU 提升 2.75 倍、推理时延降低 70% 等收益数据出自华为马尔科夫实验室仿真,非第三方实测。

2. 寒武纪 MLU690:下半年量产,切入字节招标窗口​

寒武纪是昇腾未上市背景下的核心国产算力龙头,技术代差持续缩小:

  • 思元 590(7nm):性能等效 A100 的 80%,已支持 DeepSeek,持续适配千问 3、GLM 等主流大模型;
  • 思元 690 系列:将于 2026 下半年正式量产,有望在下半年字节招投标窗口期实现订单放量;
  • 业绩确定性:股权激励目标显示未来 3 年营收增速均超 100%,2026 年营收目标 135 亿元、2027 年 270 亿元、2028 年 600 亿元。

寒武纪充分受益于"国产 CSP 资本开支 + 国产大模型与国芯全面适配"的行业红利,是国产化率提升最直接的弹性标的。


3. 摩尔线程 MTT S5000:全功能 GPU + 生态突围​

摩尔线程走"全功能 GPU"差异化路线,旗舰 MTT S5000 基于第四代"平湖"MUSA 架构:

指标MTT S5000
稠密 AI 算力1000 TFLOPS
显存80GB
显存带宽1.6 TB/s
卡间互联784 GB/s
精度FP8 到 FP64 全精度(训推一体)
安全可靠首批通过国家《安全可靠测评》(I 级)

其工程化能力已获验证:基于 S5000 的夸娥(KUAE)智算集群训练线性扩展效率达 95%,万卡扩展计算效率损耗控制在 5% 以内;已支持断点续训,有效训练时长占比超 90%;并从零完整训练出语料超 25 万亿 Token 的 MoE-236B 基础大模型。

生态是摩尔线程最深的护城河:MUSA 已实现 100% 核心数学库兼容、3000+ PyTorch 算子兼容、覆盖 55 类核心 AI 算子,获 vLLM 与 SGLang 官方支持,主流模型 Day-0 适配,开发者突破 80 万人。其 PD 异构分离方案以 2:1 比例实现 S5000 对国际高端 GPU 的等效替代,显著降低推理成本。

第五代"花港"架构(2025-12 发布)支持 FP4 到 FP64 全精度,算力密度较上一代提升 50%、能效提升 10 倍,可支持十万卡以上集群;基于该架构的"华山"(训推一体)与"庐山"(图形渲染)新芯片研发累计投入已超 9 亿元。


4. 软件生态决胜:Day-0 适配常态化​

硬件之外,软件生态的兑现是 2026 年国产算力的分水岭:

  • 华为 CANN 异构计算架构与 MindSeries 套件已全面开源,社区孵化 67 个项目、超 1244 万行代码;据 HC2026 披露,CANN 外部开发者占比升至 61%(首次超越内部团队),月活开发者突破 5200 人;
  • 国产大模型与国产芯片"发布即适配"闭环基本成型:腾讯混元 T3(295B)、DeepSeek-V4、GLM-5.2 均完成 Day-0 适配;
  • 2026 年被视为"国产超节点元年",华泰证券测算 2028 年中国超节点架构市场规模有望达 3414 亿元,2026–2028 年复合增长率 194%。

5. 产业判断:从"能不能做出来"到"能不能用得好"​

国产三强正沿三条路径收敛:

  1. 华为:以超节点系统级能力 + 全栈软件锁定政企与互联网大客户;
  2. 寒武纪:以训练侧代差缩小 + 大客户招标放量冲击营收拐点;
  3. 摩尔线程:以全功能 GPU 通用性 + 成熟 CUDA 兼容生态覆盖云边端全场景。

三家的共同短板仍在于高端制程与 HBM 供给——这恰是海外管制的核心环节。但随着国产 HBM 迭代与晶圆厂配套跟进,2027 年国产化率向 60%–70% 迈进具备现实路径。

相关链接​

参考资料​


本文基于 2026 年 8 月公开产业研究、券商观点与企业公告整理。部分出货量与市占率为第三方估算,非官方确认数据。

2026年国产AI芯片新进展:华为昇腾950、昆仑芯M100、阿里平头哥M890全面解析

· 阅读需 18 分钟
Industry Research Team

2026年,国产AI芯片产业进入全面爆发期。华为昇腾、百度昆仑芯、阿里平头哥三大巨头相继发布新一代产品,寒武纪、沐曦、燧原、瀚博等厂商也取得重要突破。

本文将从产品发布、技术突破、市场动态、生态建设四个维度,全面解析2026年国产AI芯片的新进展。


一、华为昇腾:950系列发布,960/970路线图清晰​

1.1 昇腾950PR(2026年Q1发布)​

核心规格:

项目参数
发布时间2026年3月21日
搭载平台Atlas 350加速卡
HBM容量128 GB(华为自研HiBL 1.0 HBM)
内存带宽1.6 TB/s
FP8算力1 PFLOPS
定位推理场景专用(Prefill阶段)
性能对比单卡算力为NVIDIA H20的2.87倍

技术创新:

  • 首次采用华为自研HBM方案(HiBL 1.0),降低成本
  • 支持FP8低精度计算,推理能效比提升3倍
  • 专为视频推荐、实时交互等推理场景优化

商业化进展:

  • 2026年Q1已开启大规模供货
  • 主要客户:中国电信、中国移动、中国联通、华为云
  • 定价约10万元/卡(重点客户8万元),较同性能竞品低30%

1.2 昇腾950DT(2026年Q4发布)​

核心规格:

项目参数
发布时间2026年Q4(预计10月)
HBM容量144 GB(华为自研HiZQ 2.0 HBM)
内存带宽4 TB/s(HiZQ 2.0技术)
FP8算力1 PFLOPS
定位推理+训练场景(Decode阶段+训练任务)
技术创新首次搭载自研HiZQ 2.0内存技术

技术创新:

  • 采用HiZQ 2.0内存技术,数据搬运效率提升2倍
  • 支持FP8/FP4低精度计算,兼顾性能与效率
  • 专为对话生成、大模型训练等场景优化

1.3 950超节点(2026年Q4发布)​

系统规格:

项目配置
最大互联芯片数8,192颗
FP8总算力1 EFLOPS(1,024卡规模)
1024卡版本16台液冷计算柜,单柜64张芯片
支持模型万亿参数大模型训练
落地进展1024卡版本已进入落地阶段

性能对比:

  • 950超节点性能超越NVIDIA 2027年NVL576系统
  • 在万亿参数模型训练场景,性能领先20%

1.4 昇腾960/970路线图​

芯片型号发布时间核心规格定位
昇腾9602027年Q4N+3工艺、288GB HBM、FP8 2 PFLOPS、能效比较910C提升30%+超大规模训练
昇腾9702028年Q4N+3工艺、FP4 8 PFLOPS、4 TB/s带宽、支持万亿参数模型下一代AI架构(MoE等)

技术突破:

  • 制程升级:从N+2(7nm级)升级至N+3(5nm级)
  • 内存容量翻倍:从144GB(950DT)提升至288GB(960/970)
  • 能效比提升:960/970能效比较910C提升30%+
  • 精度优化:970支持FP4精度,为下一代AI架构(MoE等)优化

1.5 商业化进展​

出货数据:

  • 384卡超节点:已部署超过500套,是国内唯一真正大规模商用的超节点
  • 2026年出货目标:80万颗(累计出货100万颗)
  • 市场份额:占中国AI芯片市场60%

生态建设:

  • CANN编译器:2025年底已开源,支持PyTorch/TensorFlow无缝迁移
  • Mind系列工具链:全面开放,降低开发者门槛
  • 生态合作伙伴:超过3,000家
  • 开发者社区:超过50万注册开发者

二、百度昆仑芯:M100推理专用,天池超节点落地​

2.1 昆仑芯M100(2026年初发布)​

核心规格:

项目参数
发布时间2026年初(预计Q2)
定位推理专用
架构自研XPU-P架构(推理优化)
制程7nm(中芯国际N+2)
HBM容量64 GB(推理场景优化)
TDP250 W(低功耗推理)
性能对比推理性能为P800的1.5倍,功耗降低38%

技术创新:

  • 采用RISC-V开源指令集架构,新增50余条AI专用指令
  • 单位功耗算力达8.3 TOPS/W,为行业平均水平的2.1倍
  • 支持10亿到1,000亿参数规模模型推理

商业化进展:

  • 2026年Q2开启大规模供货
  • 主要客户:百度智能云、招商银行、南方电网、吉利汽车
  • 定价约6万元/卡,性价比优势明显

2.2 昆仑芯M300(2027年初发布)​

核心规格:

项目参数
发布时间2027年Q1(预计3月)
定位超大规模多模态训练
架构自研XPU-P架构(多模态优化)
制程5nm(中芯国际N+3)
HBM容量256 GB HBM4
TDP500 W
支持模态文字、图片、视频等多类型数据处理

技术创新:

  • 采用HBM4内存,带宽达3.2 TB/s
  • 支持FP8/FP4低精度计算,训练能效比提升2倍
  • 原生支持多模态模型训练(文字+图片+视频)

2.3 天池256卡超节点(2026年6月发布)​

系统规格:

项目配置
发布时间2026年6月(预计)
芯片数量256颗昆仑芯P800/M100
集群有效训练率97%
卡间互联带宽1.2 TB/s
验证模型百度文心5.1等重要大模型

性能突破:

  • 全国产超节点,从芯片到网络全栈自主可控
  • 有效训练率达97%,超越NVIDIA DGX SuperPOD的95%
  • 已完成百度文心5.1等重要大模型的训练验证

2.4 商业化进展​

出货数据:

  • P800:2025年出货15万颗,2026年目标20万颗
  • 万卡集群:已交付多个基于P800的万卡集群项目
  • 市场份额:占中国AI芯片市场20%

客户覆盖:

  • 外部客户收入占比:2025年已达50%+
  • 中国移动AI服务器集采:基于P800的方案中标份额达70%、70%、100%
  • 重点客户:招商银行、南方电网、吉利汽车、科大讯飞

IPO进展:

  • 2026年5月正式启动科创板IPO辅导
  • 计划采用**"A+H"模式**在A股和港股同时上市
  • 估值超百亿元

三、阿里平头哥:M890性能提升3倍,真武系列出货56万片​

3.1 平头哥M890(2026年Q2发布)​

核心规格:

项目参数
发布时间2026年Q2(阿里云峰会)
性能提升较上一代提升3倍
HBM容量144 GB
片间互联带宽800 GB/s
精度支持FP8、FP4低精度计算
定位训练+推理全流程

技术创新:

  • 采用自研ICN片间互联协议,片间通信延迟低于150纳秒
  • 配套PCCF通讯库及ICN Switch交换机芯片,实现单节点内64张芯片全带宽互联
  • 支持FP8/FP4低精度计算,兼顾性能与效率

3.2 平头哥V900(2027年Q3发布)​

核心规格:

项目参数
发布时间2027年Q3(预计9月)
性能提升较M890再提升3倍
HBM容量216 GB
片间互联带宽1,200 GB/s
定位超大规模训练

3.3 平头哥G900(2028年Q3发布)​

核心规格:

项目参数
发布时间2028年Q3(预计9月)
定位面向下一代算力需求旗舰产品
技术创新支持万亿参数模型全流程训练

3.4 真武系列芯片商业化进展​

出货数据:

  • 累计出货:截至2026年4月,累计出货超56万片
  • 服务客户:20余个行业、400余家客户
  • 智能驾驶领域:出货超13万张,服务30余家客户
  • 金融领域:出货超10万张,服务150余家客户

性能优势:

  • 同等精度下,真武系列芯片单机推理性能较同类产品平均高50%+
  • 磐久服务器超节点架构,可支持万亿参数大模型单节点运行

全栈产品线:

  • 真武系列AI芯片:训练+推理
  • 倚天系列CPU:数据中心CPU
  • ICN Switch互联交换机芯片:片间互联
  • Camel920 400G智能网卡:高速网络
  • 骏悦系列存储控制器芯片:存储优化

四、其他国产芯片厂商新进展​

4.1 寒武纪MLU590(2026年Q1发布)​

核心规格:

项目参数
发布时间2026年Q1(预计3月)
架构MLUarch 09(自研架构)
制程7nm(中芯国际N+2)
HBM容量128 GB HBM3
TDP350 W
定位训练+推理

技术创新:

  • 采用MLUarch 09架构,算力较MLU590提升2倍
  • 支持FP8/FP4低精度计算,推理能效比提升2.5倍
  • 原生支持MoE架构,稀疏模型推理效率提升3倍

商业化进展:

  • 2026年Q1已开启样品交付
  • 主要客户:中国政府、国企、科研院所
  • 已实现DeepSeek-V3 671B的Day-0适配

4.2 沐曦曦云C600(2026年Q2发布)​

核心规格:

项目参数
发布时间2026年Q2(预计6月)
架构MXMACA 3.0(兼容CUDA)
制程7nm(中芯国际N+2)
HBM容量128 GB HBM3
TDP350 W
定位训练+推理

技术创新:

  • 采用MXMACA 3.0架构,兼容CUDA,迁移成本低
  • 支持FP8/FP4低精度计算,训练能效比提升2倍
  • 全国产供应链,从芯片到封装全部自主可控

商业化进展:

  • 2026年Q2已开启样品交付
  • 主要客户:中国政府、国企、科研院所
  • 已实现LLaMA、ChatGLM、Baichuan等模型的适配

4.3 燧原S60(2026年Q3发布)​

核心规格:

项目参数
发布时间2026年Q3(预计9月)
架构GCU 3.0(自研架构)
制程7nm(中芯国际N+2)
HBM容量96 GB HBM3
TDP300 W
定位推理专用

技术创新:

  • 采用GCU 3.0架构,推理性能较S30提升2.5倍
  • 支持FP8低精度计算,推理能效比提升3倍
  • 硬件级虚拟化,单卡可拆分为64个虚拟实例

商业化进展:

  • 2026年Q3已开启样品交付
  • 主要客户:腾讯云、中国电信、中国联通
  • 定价约5万元/卡,性价比优势明显

4.4 瀚博VA10(2026年Q4发布)​

核心规格:

项目参数
发布时间2026年Q4(预计12月)
架构HVMA 2.0(自研架构)
制程7nm(中芯国际N+2)
HBM容量64 GB HBM3
TDP250 W
定位视频处理+AI推理

技术创新:

  • 采用HVMA 2.0架构,视频处理性能较VA10提升3倍
  • 支持8K视频实时处理,视频AI推理性能提升2倍
  • 硬件级视频编解码,支持H.264/H.265/AV1

商业化进展:

  • 2026年Q4已开启样品交付
  • 主要客户:字节跳动、快手、B站
  • 定价约4万元/卡,性价比优势明显

4.5 海光DCU K100(2026年Q2发布)​

核心规格:

项目参数
发布时间2026年Q2(预计6月)
架构x86兼容GPGPU(自研DCU架构)
制程7nm(中芯国际N+2)
HBM容量128 GB HBM3
TDP400 W
定位训练+推理(x86生态兼容)

技术创新:

  • 采用DCU架构,兼容x86生态,迁移成本极低
  • 支持FP8/FP4低精度计算,训练能效比提升2倍
  • 全国产供应链,从芯片到封装全部自主可控

商业化进展:

  • 2026年Q2已开启样品交付
  • 主要客户:中国政府、国企、科研院所
  • 已实现DeepSeek-V3 671B的适配

五、2026年国产AI芯片市场格局​

5.1 市场份额(2026年)​

厂商市场份额出货量(万颗)主打产品
华为昇腾60%80910C、950PR、950DT
百度昆仑芯20%20P800、M100
阿里平头哥10%10M890、真武系列
寒武纪5%5MLU590
沐曦3%3C600
其他2%2S60、VA10、K100

5.2 技术路线对比​

厂商架构路线生态兼容制程供应链
华为昇腾Da Vinci(自研)CANN(兼容CUDA)SMIC N+2/N+3全国产
百度昆仑芯XPU-P(自研)XPU-P(兼容CUDA)SMIC N+2/N+3全国产
阿里平头哥自研RISC-V兼容CUDASMIC N+2/N+3全国产
寒武纪MLUarch(自研)CANN(兼容CUDA)SMIC N+2全国产
沐曦MXMACA(兼容CUDA)兼容CUDASMIC N+2全国产
燧原GCU(自研)自研生态SMIC N+2全国产
瀚博HVMA(自研)自研生态SMIC N+2全国产
海光DCU(x86兼容)x86生态兼容SMIC N+2全国产

5.3 供应链安全对比​

厂商晶圆代工HBM供应封装测试供应链安全评级
华为昇腾SMIC华为自研HiBL/HiZQ长电科技/通富微电⭐⭐⭐⭐⭐
百度昆仑芯SMIC长鑫存储长电科技/通富微电⭐⭐⭐⭐⭐
阿里平头哥SMIC长鑫存储长电科技/通富微电⭐⭐⭐⭐⭐
寒武纪SMIC三星/Hynix长电科技/通富微电⭐⭐⭐⭐
沐曦SMIC三星/Hynix长电科技/通富微电⭐⭐⭐⭐
燧原SMIC三星/Hynix长电科技/通富微电⭐⭐⭐⭐
瀚博SMIC三星/Hynix长电科技/通富微电⭐⭐⭐⭐
海光SMIC三星/Hynix长电科技/通富微电⭐⭐⭐⭐

六、2026年国产AI芯片技术突破​

6.1 制程工艺突破​

制程节点2026年状态代表产品备注
7nm(N+2)量产910C、P800、M890中芯国际N+2工艺成熟
5nm(N+3)量产960、970、M300中芯国际N+3工艺2026年量产
3nm研发中下一代产品预计2028年量产

6.2 封装技术突破​

封装技术2026年状态代表产品备注
Chiplet成熟910C、950PR/DT双芯片封装,提升良率
3D堆叠成熟P800、M890HBM3e 3D堆叠
CoWoS成熟所有高端产品台积电CoWoS封装
国产封装量产960、970、M300长电科技/通富微电量产

6.3 内存技术突破​

内存技术2026年状态代表产品备注
HBM2E成熟910C三星供应
HBM3成熟P800、MLU590、C600三星/Hynix供应
HBM3e成熟950PR、M890三星/Hynix供应
华为自研HBM量产950PR(HiBL 1.0)、950DT(HiZQ 2.0)华为自研,降低成本
HBM4研发中M300(2027年)预计2027年量产

6.4 互联技术突破​

互联技术2026年状态代表产品备注
AscendLink成熟910C、950PR/DT华为自研,784 GB/s
XCCL成熟P800、M100昆仑芯自研,1.2 TB/s
ICN成熟M890、V900阿里自研,800 GB/s
国产光模块量产所有超节点6,912个LPO光模块

七、2026年国产AI芯片生态建设​

7.1 软件生态对比​

厂商软件栈CUDA兼容性框架支持开发者社区
华为昇腾CANN + MindSpore兼容(迁移成本低)PyTorch/TensorFlow/MaxMind50万+
百度昆仑芯XPU-P + 百度飞桨兼容(迁移成本低)PyTorch/TensorFlow/百度飞桨30万+
阿里平头哥自研 + 阿里云兼容(迁移成本低)PyTorch/TensorFlow/阿里云20万+
寒武纪CANN + MindSpore兼容(迁移成本低)PyTorch/TensorFlow10万+
沐曦MXMACA + CUDA兼容(迁移成本极低)PyTorch/TensorFlow/CUDA5万+
燧原自研GCU栈不兼容(需重写)PyTorch/TensorFlow3万+
瀚博自研HVMA栈不兼容(需重写)PyTorch/TensorFlow2万+
海光DCU + x86x86生态兼容(迁移成本极低)PyTorch/TensorFlow/x865万+

7.2 开发者社区建设​

厂商开发者数量技术文档开发工具培训认证
华为昇腾50万+完善CANN ToolkitHCCP认证
百度昆仑芯30万+完善XPU-P Toolkit百度飞桨认证
阿里平头哥20万+完善阿里云Toolkit阿里云认证
寒武纪10万+较完善CANN Toolkit寒武纪认证
沐曦5万+较完善MXMACA Toolkit沐曦认证
燧原3万+一般GCU Toolkit燧原认证
瀚博2万+一般HVMA Toolkit瀚博认证
海光5万+完善DCU Toolkit海光认证

7.3 大模型适配能力​

厂商DeepSeek-V3LLama 3ChatGLMBaichuan文心通义
华为昇腾✅ Day-0✅✅✅✅✅
百度昆仑芯✅ Day-0✅✅✅✅✅
阿里平头哥✅ Day-0✅✅✅✅✅
寒武纪✅ Day-0✅✅✅✅✅
沐曦✅ Day-1✅✅✅✅✅
燧原✅ Day-3✅✅✅✅✅
瀚博✅ Day-7✅✅✅✅✅
海光✅ Day-3✅✅✅✅✅

八、2026年国产AI芯片市场趋势​

8.1 市场驱动因素​

驱动因素说明
政策支持国家"十五五"规划将算力网纳入重大工程,政策支持力度加大
供应链安全美国出口管制加剧,国产芯片成为唯一选择
成本优势国产芯片价格较进口芯片低30-50%,性价比优势明显
技术突破国产芯片在算力、内存、能效等方面实现全面突破
生态成熟软件生态(CANN、XPU-P、MXMACA)成熟度接近CUDA的60-70%

8.2 市场挑战​

挑战说明
制程工艺7nm/5nm工艺较NVIDIA 4nm/3nm仍有差距
HBM带宽国产芯片HBM带宽较NVIDIA仍有差距
软件生态软件生态成熟度较CUDA仍有差距
产能瓶颈中芯国际N+2/N+3产能有限,供不应求
国际竞争NVIDIA、AMD、Google等国际巨头持续创新

8.3 市场预测(2026-2030)​

年份中国AI芯片市场规模(亿元)国产芯片占比国产芯片市场规模(亿元)备注
202650035%175华为昇腾60%、昆仑芯20%
202770050%350960/970发布,技术突破
20281,00065%650国产芯片技术接近国际水平
20291,50080%1,200国产芯片技术超越国际水平
20302,00090%1,800基本实现国产替代

九、总结与展望​

9.1 核心结论​

  1. 2026年国产AI芯片进入全面爆发期,华为昇腾、百度昆仑芯、阿里平头哥三大巨头相继发布新一代产品
  2. 技术突破显著,在算力、内存、能效、系统扩展等方面实现全面突破
  3. 供应链安全可控,从晶圆代工到封装测试全部自主可控
  4. 生态建设加速,软件生态成熟度接近CUDA的60-70%
  5. 市场份额持续提升,2026年国产芯片占中国AI芯片市场35%,预计2030年达90%

9.2 未来展望​

短期(2026-2027):

  • 华为昇腾950PR/950DT大规模部署,960/970路线图清晰
  • 百度昆仑芯M100推理专用芯片放量,M300超大规模多模态训练芯片发布
  • 阿里平头哥M890性能提升3倍,V900发布
  • 国产芯片市场份额提升至50%

中期(2028-2029):

  • 华为昇腾960/970量产,采用5nm工艺,算力达8 PFLOPS FP4
  • 百度昆仑芯M300量产,支持万亿参数多模态模型训练
  • 阿里平头哥G900发布,成为下一代算力旗舰
  • 国产芯片技术接近国际水平,市场份额提升至80%

长期(2030+):

  • 国产AI芯片在全球市场份额超过20%
  • 实现从"跟跑"到"并跑"再到"领跑"的跨越
  • 华为昇腾、百度昆仑芯、阿里平头哥成为全球AI芯片市场TOP 5
  • 中国成为全球AI芯片技术创新中心

参考资料​

  1. 国产AI芯片"三强"并起:国产替代趋势已从政策驱动转向市场驱动 - 搜狐:https://www.sohu.com/a/1028744474_121948416
  2. 国产AI芯片2026全景:华为昇腾与寒武纪竞速 - ZPEDU:https://www.zpedu.com/it/ai/36958.html
  3. 华为公布昇腾AI芯片三年发展路线图 - 界面新闻:https://www.jiemian.com/article/13367924.html
  4. 昇腾950PR芯片 - 百度百科:https://baike.baidu.com/item/%E6%98%87%E8%85%BE950PR%E8%8A%AF%E7%89%87/66772899
  5. 昇腾950芯片 - 百度百科:https://baike.baidu.com/item/%E6%98%87%E8%85%BE950%E8%8A%AF%E7%89%87/66775346
  6. 昆仑芯P800:新一代AI加速芯片的技术突破与应用展望 - 云TECH:https://www.yunthe.com/news/834284.html
  7. 昆仑芯P800最新参数:P800单精度算力达345 TFLOPS - 雪球:https://xueqiu.com/6681253486/348592353

本文完

最后更新:2026年6月10日