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国产AI算力芯片发展动态

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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

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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。

华为昇腾910C深度解析:规格、部署与性能全览

· 阅读需 10 分钟
Industry Research Team

华为昇腾910C(Ascend 910C)作为华为第三代昇腾AI芯片,采用创新的双芯片(Chiplet)封装技术,于2025年5月开启大规模供货,成为国产AI算力的中坚力量。

本文将从技术规格、部署案例、性能对比、市场定位四个维度,全面解析这款国产旗舰AI芯片。


一、核心技术规格​

1.1 芯片架构与制程​

项目参数
架构Da Vinci(双小芯片封装)
制程工艺SMIC N+2(7nm级)
封装方式Chiplet(2× Ascend 910B 计算芯片)
晶体管数量约530亿个
芯片尺寸约800mm²(估算)

技术创新点:

  • 采用双Die Chiplet封装,将两颗910B芯片整合,突破单芯片良率瓶颈
  • 通过无中心I/O die设计,两颗计算芯片直接互联,降低通信延迟
  • 使用SMIC N+2工艺,实现7nm级性能,保障供应链自主可控

1.2 算力性能​

精度算力对比参考
BF16800 TFLOPS约NVIDIA H100的60%
FP16~800 TFLOPS同精度下接近H100性能
INT8~1600 TOPS推理场景优势明显
FP32未公开训练场景主要用BF16/FP16

性能特点:

  • 在BF16精度下达到800 TFLOPS,成为国产AI芯片算力新标杆
  • 相比910B,算力提升约1倍(双芯片叠加+架构优化)
  • 不支持FP8精度(NVIDIA Blackwell的优势领域)

1.3 内存与互联​

项目参数
HBM类型HBM2E(8个模块)
内存容量~128 GB(双芯片合计)
内存带宽784 GB/s
互联协议Huawei AscendLink(自研)
互联带宽单向400 GB/s(双向800 GB/s)

内存优势:

  • 128GB大容量支持千亿参数模型全流程训练
  • 784 GB/s带宽为HBM2E方案中的高端配置
  • 自研AscendLink协议,支持384颗芯片全光互联

1.4 功耗与能效​

项目参数
TDP(双芯片)~310 W
能效比(BF16)~2.58 TFLOPS/W
对比H100功耗约为H100的45%,能效比接近

能效优势:

  • 在相同算力下,功耗显著低于NVIDIA H100(700W)
  • 采用7nm级工艺,能效比较910B提升约30%
  • 适合大规模集群部署,降低数据中心PUE压力

二、关键部署案例​

2.1 CloudMatrix 384超节点​

系统规格:

项目配置
芯片数量384颗Ascend 910C
机柜数量16个(12个计算柜 + 4个网络柜)
HBM总容量~49 TB(128GB × 384)
互联方式全光网状网络
光模块数量6,912个LPO光模块
系统级BF16算力~300 PFLOPS

性能对比:

  • CloudMatrix 384的总BF16算力超过NVIDIA GB200 NVL72(72颗B200)
  • 在大模型训练场景,384颗910C的线性扩展效率达85%以上
  • 支持万卡级集群平滑扩展,满足超大规模训练需求

部署进展:

  • 截至2026年6月,已部署超过500套CloudMatrix 384超节点
  • 主要客户:中国电信、中国移动、中国联通、华为云、科大讯飞等
  • 应用场景:大模型训练、智能客服、自动驾驶仿真、科研计算

2.2 DeepSeek-V4-Pro全参数后训练​

突破意义:

2026年6月5日,深圳河套学院AI训练平台联合哈尔滨工业大学(深圳)、深圳市大数据研究院、华为、深智城AI算力平台,基于昇腾910C算力集群,完成1.6万亿参数DeepSeek-V4-Pro大模型的全参数后训练。

技术亮点:

  • 全球首批在国产算力平台上跑通万亿参数大模型全参数后训练
  • 验证昇腾910C在超大规模模型训练场景的成熟度
  • 证明国产AI芯片已具备替代进口芯片的能力

性能数据(官方披露):

  • 训练吞吐量:约H100集群的60%(BF16精度)
  • 内存利用率:92%(128GB HBM2E大容量优势)
  • 互联效率:384颗芯片线性扩展效率85%+
  • 稳定性:连续训练30天无故障

2.3 商业化部署案例​

案例1:某省大数据中心(300 P FLOPS算力中心)​

  • 建设规模:300 P FLOPS AI算力(约1,000颗910C)
  • 应用场景:政府大模型、城市大脑、智慧交通
  • 部署时间:2025年9月
  • 投资规模:约2亿元(120台服务器)

案例2:华为云AI训练平台​

  • 芯片数量:超过10,000颗Ascend 910C
  • 服务客户:超过500家企业
  • 模型支持:盘古大模型、第三方开源模型(LLaMA、ChatGLM等)
  • 全球化部署:中国、东南亚、中东、拉美

案例3:科大讯飞智慧教育​

  • 部署规模:256颗Ascend 910C
  • 应用场景:智慧教育大模型、语音识别、机器翻译
  • 性能提升:相比910B,训练速度提升90%

三、性能对比分析​

3.1 与NVIDIA H100对比​

项目Ascend 910CNVIDIA H100备注
BF16算力800 TFLOPS~1,300 TFLOPS910C约为H100的60%
HBM容量128 GB80 GB910C多60%
HBM带宽784 GB/s3.35 TB/sH100带宽优势明显
TDP310 W700 W910C功耗仅为H100的45%
制程7nm(SMIC N+2)4nm(TSMC)H100制程更先进
软件生态CANN(兼容CUDA)CUDAH100生态更成熟
供货情况中国自主可控受出口管制910C无供应链风险

结论:

  • 在纯算力上,910C约为H100的60%
  • 在内存容量上,910C领先60%,适合大模型训练
  • 在能效比上,910C显著优于H100
  • 在供应链安全上,910C完胜

3.2 与Ascend 910B对比​

项目Ascend 910CAscend 910B提升幅度
架构双芯片Chiplet单芯片-
BF16算力800 TFLOPS~400 TFLOPS+100%
HBM容量128 GB64 GB+100%
TDP310 W310 W持平(单芯片功耗)
制程SMIC N+2SMIC N+2相同
良率~40%~30%+33%

结论:

  • 910C通过双芯片封装,实现算力、内存容量翻倍
  • 良率从910B的30%提升至40%,降低制造成本
  • 在相同功耗下,性能提升100%,能效比显著优化

3.3 推理性能(DeepSeek模型实测)​

测试环境:

  • 模型:DeepSeek-V3(671B参数)
  • 硬件:Ascend 910C vs NVIDIA H100
  • 精度:BF16
  • 批次大小:64

测试结果:

指标Ascend 910CNVIDIA H100比例
推理速度(tokens/s)8,50014,20060%
首token延迟(ms)12085141%
功耗(W)31070044%
成本(万元/卡)~10~1856%

结论:

  • 910C推理速度为H100的60%,但功耗仅为44%
  • 在成本敏感场景,910C的性价比优势明显
  • 对于中国市场的国产化需求,910C是唯一选择

四、市场定位与竞争优势​

4.1 目标市场​

核心市场:

  1. 中国政府与国企:国产化替代、数据安全、自主可控
  2. 大模型创业公司:成本敏感、算力需求大
  3. 运营商与云服务商:大规模部署、能效要求高
  4. 科研与教育:超大规模计算、人才培养

边缘市场:

  1. 自动驾驶:端到端大模型训练
  2. 智慧医疗:医学影像分析、药物研发
  3. 金融科技:风险控制、智能投顾

4.2 竞争优势​

优势说明
自主可控SMIC N+2工艺 + 华为自研架构,无供应链风险
大内存容量128GB HBM2E,支持千亿参数模型全流程训练
高能效比310W TDP实现800 TFLOPS,能效比接近H100
系统级扩展CloudMatrix 384超节点,总算力超GB200 NVL72
软件生态CANN兼容CUDA,降低迁移成本
成本优势约10万元/卡,比H100低约44%

4.3 竞争劣势与改进方向​

劣势改进方向
单芯片算力下一代910D将采用3nm工艺,目标翻倍
HBM带宽950系列将采用自研HBM(HiBL 1.0),带宽提升至4 TB/s
软件生态持续投入CANN + MindSpore,扩大开发者社区
制程工艺与SMIC深度合作,推进N+3(5nm级)工艺量产

五、2026年出货计划与市场预测​

5.1 出货计划​

时间出货量累计出货主要客户
2025 Q2-Q420万颗20万颗华为云、中国电信
2026 Q1-Q230万颗50万颗中国移动、中国联通、科大讯飞
2026 Q3-Q430万颗80万颗政府项目、大模型创业公司
2027年100万颗180万颗全球市场(东南亚、中东、拉美)

产能瓶颈:

  • SMIC N+2工艺产能约10万片/月,其中Ascend 910C约占30%
  • 2026年计划出货80万颗,需要约40万片晶圆,产能利用率需达80%+
  • 华为通过与SMIC深度合作,优先保障910C产能

5.2 市场预测​

中国AI芯片市场(2026年):

  • 总规模:约500亿元
  • 国产芯片占比:约35%(175亿元)
  • Ascend 910C市场份额:约60%(105亿元,约80万颗)

全球AI芯片市场(2026年):

  • 总规模:约2,000亿美元
  • 华为份额:约5%(100亿美元)
  • 增长驱动:中国市场国产化 + 一带一路国家出口

六、总结与展望​

6.1 核心结论​

  1. 昇腾910C是国产AI芯片的里程碑产品,在算力、内存、能效、系统扩展等方面实现全面突破
  2. CloudMatrix 384超节点证明国产芯片已具备替代进口芯片的能力
  3. DeepSeek-V4-Pro训练成功验证910C在超大规模模型训练场景的成熟度
  4. 2026年出货80万颗,预计占据中国AI芯片市场60%份额

6.2 未来展望​

短期(2026-2027):

  • 910C持续放量,出货量突破100万颗
  • CloudMatrix 384部署超过1,000套
  • 软件生态(CANN + MindSpore)成熟度接近CUDA的70%

中期(2028-2029):

  • 下一代910D量产,采用3nm工艺,算力目标1.6 PFLOPS BF16
  • 950系列(PR/DT)成为推理市场主力,市场份额超过30%
  • 960/970发布,采用N+3工艺,支持万亿参数模型

长期(2030+):

  • 华为昇腾系列成为全球AI芯片市场TOP 3
  • 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

参考资料​

  1. 华为昇腾910C - 百度百科:https://baike.baidu.com/item/%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E6%98%87%E8%85%BE910C/67777523
  2. 华为昇腾系列AI芯片详细参数对比(2025-2028)- 电子工程专辑:https://www.eet-china.com/mp/a486527.html
  3. 华为昇腾910C算力集群发力,国产芯片成功完成万亿级AI大模型训练 - QQ新闻:https://news.qq.com/rain/a/20260608A0526U00
  4. 华为昇腾910C完成DeepSeek V4 Pro训练 - 虎嗅网:https://www.huxiu.com/ainews/12966.html
  5. 华为昇腾910C实测效率超H100,AI Infra软硬件协同亮剑万卡集群 - CNBlogs:https://www.cnblogs.com/wujianming-110117/p/18939581

本文完

最后更新:2026年6月10日