唯物的中国芯片产业深度观察

一个“全面替代”的时刻或许已经来了。

过去一周，西方媒体和社交媒体都在讨论一个问题，有消息称中国有国家资金支持的新建数据中心项目，都必须使用国产AI芯片。

英伟达听到这一消息，大概已经心如死灰。一线希望，眼见要破灭。

CEO黄仁勋一直卖力地游说白宫“放行”旗舰芯片Blackwell，并努力向中国释放友善信号——“中国会赢得AI竞赛”。2022年，英伟达在中国AI芯片市场份额高达95%。2025年上半年，这一数字为54%。

消息曝光后，中国相关上市公司股价大幅拉升，市场对国产高端AI芯片需求再度扩大的预期升温。

在中美贸易摩擦持续的情况下，全面替代有其必然性。也正是在“兵分两路”的趋势下，中美AI芯片的竞争超越了单纯的技术比拼，演变为两条截然不同的技术路线和商业生态之间的全面角逐。

01

风向已变

黄仁勋在中美之间“走钢丝”的计划算是泡汤了。

上星期有传言，美国总统川普和中国国家主席习近平在韩国会谈期间，可能会达成协议，允许英伟达向中国出售“精简版”Blackwell芯片。

然而，传言终未成真。

11月5日，路透社报道上述消息，黄仁勋的销售计划至此落空。



黄仁勋/截图自英伟达官网

这一消息并不算“令人震惊”，中国的国产替代计划一直在稳步推进。

2025年4月，中国政府强调，面对新一代人工智能技术快速演进的新形势，要充分发挥新型举国体制优势，坚持自立自强，政府将支持AI芯片的研发和生产。

2025年7月，中国互联网监管机构国家互联网信息办公室约谈英伟达，要求该公司就对华销售的H20算力芯片“后门”风险问题进行说明。

那时“中国特供版”H20刚刚被“放行”，黄仁勋甚至跑到台积电，连夜追加了30万颗芯片的订单。

即使美国愿意卖，中国并不愿意买。

风向已变。

据政府招标文件显示，自2021年以来，中国人工智能数据中心项目已获得超过7000亿人民币的国家资金支持。中国的大多数数据中心都获得了某种形式的国家资金。不过，尚未得知有多少项目会受到新规的影响。

另据消息人士称，有些原计划部署英伟达芯片的数据中心项目已经在动工前被叫停。

中国民营企业也不再寄望于英伟达。

9月，阿里展示了搭载自主研发芯片的AI服务器。华为“破天荒”公布，在2028年之前推出4款AI产品。此前，华为从未公开AI芯片发展路线图。



根据规划，2026年至2028年期间，华为将分阶段推出四款昇腾系列芯片/图源：界面新闻

腾讯也公开表示，响应政府号召，并根据成本等客户的要求，区分使用国产产品和海外产品。

在中国AI芯片市场，海外产品主要来自英伟达、AMD和英特尔。

根据中原证券基于美国伯恩斯坦数据（Bernstein Data）的数据调查显示，英伟达的中国AI芯片市场占有率从2024年的66%降至2025年的54%。

中国企业华为的存在感大幅增加，市场份额将从23%扩大至28%。

02

“国货”崛起

中国AI芯片，基本上实现了“能用”到“好用”的跨越。

比如，华为昇腾910C和寒武纪思元590等产品在算力密度、能效比和成本方面，已与国际领先水平相当，甚至在某些场景下实现超越。这一突破提供了更强大的端侧AI算力支持，正在重塑消费电子产品的智能体验。

华为昇腾910C采用的7nm（N+2）工艺，晶体管数量达到530亿，通过双die封装设计，将两颗昇腾910B整合到一起，实现了性能提升。

业界估测，910C在FP16精度下的单卡算力能达到800TFLOPS左右，约为英伟达H100芯片的80%。在昇腾910C的超节点CloudMatrix384中，384颗昇腾910C NPU和192个鲲鹏CPU通过超高带宽、低延迟的统一总线（UB）网络互连，计算效率全面超越英伟达H100和H800。

在消费电子领域，虽然昇腾910C主要应用于数据中心，但其边缘端产品昇腾310B已在工业场景取得显著成效。昇腾310B采用8W超低功耗设计，实现32TOPS INT8算力，原生支持OPC-UA、Modbus等15种工业协议。



华为昇腾芯片

寒武纪思元590芯片采用Chiplet技术，动态电压频率调整（DVFS）技术使边缘设备功耗降低35%，能效比较传统架构提升50%。

在医疗影像分析场景中，思元590驱动的AI诊断系统已进入多家三甲医院，将肺部CT读片时间从30分钟压缩至3分钟。

在边缘计算场景中，国产AI芯片也展现出强大的竞争力。

像寒武纪MLU220边缘加速卡功耗仅为8.25W，INT8算力为8TOPS，远低于英伟达Jetson Xavier NX（21TOPS）的功耗，同时保持相近的算力水平。这种高能效比的设计对于智能手表等电池供电的消费电子设备尤其重要。

值得注意的是，国产AI芯片的替代并非简单的硬件更换，更涉及整个软件生态的重构。

像华为昇腾通过CANN提供迁移英伟达CUDA代码的工具。天数智芯等公司也采用了类似策略，通过兼容方案和自动化代码迁移工具来降低生态门槛。

03

兵分两路

随着英伟达、AMD和英特尔的旗舰AI芯片逐渐淡出中国市场，中美两国AI芯片的竞争已经超越了单纯的技术比拼，演变为两条不同的技术路线和商业生态。

“美国路线”的特点是，性能强悍，生态壁垒高。美国路线以英伟达为代表，不断突破半导体制造工艺，打造出性能绝对领先的通用GPU，同时构筑起软件护城河。

其芯片迭代特别快，英伟达目前凭借Blackwell芯片，持续定义AI算力的天花板。CUDA软件生态系统，绑定了全球数百万开发者，用户习惯和生态粘性都很难被复制。



英伟达Blackwell

尽管技术领先，但英伟达已经失去了最大的买家——中国市场。

“中国路线”的特点是，集群突破，自主可控。由于无法获得最先进芯片，中国的竞争策略具有强烈的实用主义和举国优势色彩。

集群架构突破，指的是华为通过CloudMatrix等技术，将数百甚至数千颗国产芯片高速互联，形成一个庞大的算力集群，用数量优势弥补单点性能的不足，从而在系统级性能上对标国际顶尖产品。

集群模式功耗巨大，但中国在廉价能源特别是绿色电力上的优势，有效对冲了这一劣势。同时，强有力的产业政策和巨大的内需市场为国产芯片提供了宝贵的“练兵场”。

不过，软件生态依然是中国AI芯片的短板，如何从“能用”发展到让客户觉得"好用”“爱用"，是中国企业下一步必须攻克的难题。



可以判断，未来，中美将各自形成基于不同技术底座和软件栈的AI算力体系。中国市场的独特需求将催生更多定制化的芯片和解决方案。

而且，中国在AI推理芯片、存算一体等新兴领域投入巨大。这些架构创新有望从根本上解决能耗和效率瓶颈，是变局的关键。

英伟达CEO黄仁勋近日称，中国在AI领域仅落后“纳秒级”，这既反映了中国追赶的速度够快，也说明了技术壁垒的确存在。这场AI芯片竞争将是持续的动态博弈，任何时候认为“躺赢”都为时过早。