中國芯，殺破英偉達！

放在兩三年前，這幾乎不可想象。那時候訓練大模型，默認答案只有一個：搶英偉達的卡。國產芯片能跑跑推理，就已經算不錯。

現在，萬卡、萬億參數、訓練，三個最難的詞，都成了國產算力能做的事。

而這樣的故事，已經比比皆是。

9月，京東雲宣布建設由10萬張摩爾線程GPU組成的算力集羣，支撐大模型訓練、推理和具身智能。這是國內大型AI雲廠商第一次把國產GPU部署進10萬卡級的核心集羣。

7月的世界人工智能大會上，華爲披露，昇騰384超節點已商用落地750多套，用進了互聯網、運營商、金融、制造等20多個行業的核心業務。

4月24日，DeepSeek發布V4。當天，華爲宣布昇騰超節點全系列支持；寒武紀完成“Day 0”適配並開源代碼，這已是它連續第二次在DeepSeek新模型發布首日交卷。華爲還向路透社表示，V4的部分訓練過程用上了昇騰芯片。

而DeepSeek當時還曾對外表示：受限於高端算力，V4-Pro的服務吞吐有限，要等下半年昇騰950超節點批量上市，Pro版價格才會大幅下調。

一家中國頂級大模型公司的定價表，第一次和一款國產芯片的出貨節奏綁在了一起。

而在最新的採訪中，徐直軍還透露，基於華爲新計算架構的25.6萬卡規模集羣，已經在部署和測試中；面向訓練的950DT超節點，預計今年底或明年初規模供貨。他的判斷是，從明年開始，大量模型的訓練會構築在950DT超節點上。

同時，他還語氣堅定地強調：今天制約昇騰放量的，已經不是需求，而是供貨能力，“現在能產多少就供多少”。

IDC的數據，則給這句話做了注腳。上半年，IDC統計的11家中國廠商中，9家實現出貨增長，平頭哥、寒武紀、昆侖芯、海光的份額也分別達到約7%、5%、4%、3%；與華爲加起來，這五家本土廠商合計份額已約47%，明顯壓過英偉達的34%。

中國AI算力的主角，已經易位，國產AI芯片，正式從“備胎”變成了主力。

【換道逆襲】

英偉達在中國的失守，不是被一顆更強的單芯片打敗的。

論單芯片，華爲從不諱言差距。徐直軍就說得很直接：華爲的芯片設計沒有任何問題，只是仍受制於國內工藝。任正非也公開講過，華爲單芯片還落後美國一代，所以要用數學補物理、非摩爾補摩爾、用羣計算補單芯片。

逆襲的第一招：不在單芯片上硬拼，而在系統上換道。

過去的大規模AI集羣，靠網絡把一臺臺服務器連起來。規模越大，數據搬運和通信等待喫掉的效率就越多，卡買得再多，也有相當一部分在“空等”。

華爲這次發布的Peerium計算架構和靈衢總線（Unified Bus，簡稱UB），要解決的正是這個問題。靈衢用一套開放協議，把CPU、NPU、內存、SSD、網卡、交換機高速連在一起，櫃內櫃間一套標準，計算、存儲、網絡平等互聯，讓數十萬乃至百萬顆處理器像一臺計算機那樣協同工作。

徐直軍的判斷是：單芯片受制於工藝，但把多芯片互聯成一臺計算機，華爲已經處於全球領先。而這條路不是制裁之後才臨時起意——2018年華爲發布第一顆AI芯片和AI戰略，2019年又發布了超節點和集羣。

基於這套架構的超節點和集羣，能大幅提升模型算力利用率（MFU），也正是頭部模型廠商用昇騰950訓練最看重的一點：同樣的卡，幹更多的活，訓練成本反而下降，迭代速度加快。

光互聯上，華爲也走了自己的路。業界爭論多年的CPO和NPO，華爲很早就選了NPO。NPO的銅線連接約5釐米，比CPO的約5毫米長了一個數量級，但換來成本接近40%的下降，而且光引擎可單獨更換，出問題時，不會連帶整顆AI芯片報廢。

在國際光互聯論壇OIF最近一次NPO立項中，反對者已經寥寥無幾。

第二招：芯模協同。

到了DeepSeek V4這一代，DeepSeek更與華爲聯合定義昇騰超節點。基於V4-Pro，在8K輸入場景下，昇騰950超節點可在約20毫秒的輸出時延下，實現單卡解碼吞吐4700 TPS。

▲圖源：昇騰社區

模型爲芯片出題，芯片爲模型改架構，這是英偉達在中國已經很難再拿到的“攜手共進”。

第三招：大廠自研，自產自用。

阿裏的平頭哥、百度的昆侖芯，都是從自家雲和自家業務裏長出來的。

據路透社援引IDC數據，2025年全年平頭哥出貨約26.5萬顆，昆侖芯、寒武紀各約11.6萬顆。自家模型、自家雲、自家芯片，一旦形成閉環，替換英偉達就不再是採購問題，而是戰略選擇。

三招走下來，更大的一場變天來了：非GPU。

上半年，非GPU加速器出貨101.6萬顆，GPU出貨99.1萬顆。一個增長約80%，一個下降26%。

爲什麼會這樣？

中昊芯英創始人楊龔軼凡有個比喻：GPU出身圖形渲染，是一個“萬能工具箱”，什麼都能幹，但處理基於Transformer的大模型任務，效率並不是最高。更關鍵的是，沿着GPU路線追趕，等於在英偉達CUDA的主場踢球，還是要受制於人。

而大模型的計算，高度集中在矩陣乘法、注意力機制等少數核心算子上。專門爲此設計的NPU、TPU和各類專用架構，能把晶體管更多地花在刀刃上。谷歌TPU也已經用自家最強模型證明：這條路走得通。

對中國來說，這條路還多一層好處：它對先進工藝的依賴更小，對架構創新和系統工程的回報更大。這恰恰是中國的長處所在。

於是，今天中國AI芯片的版圖，已經清晰分成兩大陣營。

一邊是GPU路線：英偉達，以及海光、摩爾線程、沐曦等國產GPU。

另一邊是非GPU路線：華爲昇騰NPU、寒武紀MLU、百度昆侖芯XPU，還有清微智能的可重構芯片、中昊芯英的TPU。

清微智能是其中頗具代表性的一家。它脫胎於清華大學可重構計算實驗室，思路是在TPU之上再進一步，讓硬件結構跟着AI任務實時重組，業內因此叫它“高階TPU”。

它的第二代3D可重構芯片，用3D存算一體加四芯Chiplet集成，打通AI計算中最費時的數據搬運，在算力、時延和能耗之間取得更好的平衡，又不丟掉可重構芯片“一芯多用”的長處，讓算力（token）成本更低、更普惠。

一句話總結就是，中國AI芯片的逆襲，不是在英偉達的賽道上追上它，而是另修了一條賽道，並把越來越多的車開了上來。

【不可逆轉】

逆襲是如何完成的，爲什麼偏偏是這兩三年？

第一個原因，是美國的封鎖，把國產芯片推上了主場。

從A100、H100被限，到“特供版”A800、H800被禁，再到H20一度需要許可才能出口，英偉達的對華供貨一變再變。這的確在一定程度上卡了中國企業，但它在更大程度，讓中國企業一起下決心：別了，不確定、卡脖子的英偉達。

到2026年，風向甚至反了過來：美國松口放行H200，卻一顆也沒賣進中國。

徐直軍那句話，說出了中國客戶最真實的心態：不能今天說賣一顆給你，明天又說不賣給你。對中國客戶來說，供貨的確定性，比單卡性能更值錢。

第二個原因，是國家加持，疊加AI浪潮帶來的機遇。

2024年5月，注冊資本3440億元的國家集成電路產業投資基金三期成立。

2025年起新一輪AI基礎設施投入啓動，各地加速建設智算中心，很多項目都帶着採購國產技術的導向。韶關那個萬卡集羣，就是廣東“粵算計劃”的核心工程，被定位爲省級算力安全備份。

訂單有了，場景有了，國產芯片就有了在真實生產環境裏摔打、迭代的機會。

而且，AI芯片的突破，還不只是在硬件上，也已經延伸到了軟件生態的匹配。

英偉達最深的護城河，從來不只是GPU，而是CUDA。一代代算法工程師，是伴着PyTorch加CUDA成長起來的。

但海思首席科學家廖恆認爲，模型越來越細粒度，只用PyTorch已經寫不出效率，前沿實驗室紛紛轉向超大規模內核和新的編程語言，已不再像兩年前那樣看重CUDA。

國產陣營正抓住這個窗口，一層層補生態。

華爲在2025年8月宣布昇騰CANN全面開源。寒武紀靠自研的NeuWare軟件生態、融合算子庫和BangC編程語言，連續兩代在DeepSeek發布首日完成適配。

DeepSeek走得更遠。2025年8月，它在V3.1中採用了專爲下一代國產芯片設計的FP8精度格式；2026年9月30日，它又開源了面向昇騰平臺的全套底層基礎設施組件，從編譯工具、計算庫到分布式通信庫一應俱全——英偉達版有什麼，昇騰版就有什麼。

北京智源研究院牽頭的衆智FlagOS，幹的是更“底座”的活：做一套統一、開源的AI系統軟件棧，讓模型“一次開發，多芯運行”。目前它已適配18家廠商的32款芯片，寒武紀也已加入。

今年2月，面壁智能發布全模態模型MiniCPM-o 4.5，FlagOS讓它在發布當天就跑通六款芯片；在英偉達硬件上，FlagOS版本的端到端推理效率比CUDA版本還高出6.1%。

清微智能則在今年WAIC上，把可重構芯片、4K超節點和自研RAISA軟件棧放在一起展示，目標很明確：要讓客戶遷得過來、用得順手、長期留得住。9月，在中國算力大會上，它又與北京智源聯合開源發布了Open3D-PIMC。

Open3D-PIMC是全球首個面向3D算力芯片的編程模型與開源軟件框架，通過FlagOS可接入30多款國產芯片，補上了下一代3D算力芯片的軟件底座。

硬件可以被卡，生態一旦長成，就很難再被拔掉。

客戶的遷移成本已經付過，工程師的代碼已經寫在國產棧上；模型與芯片開始聯合定義，下一代模型從設計之初就爲國產算力優化。

這也讓這場突破，很難被逆轉。

徐直軍預計，全球AI算力的供需平衡要到2029年前後才能實現，中國可能更晚。這意味着，未來幾年國產AI芯片仍是賣方市場，產能每擴一分，就是份額多一分。而且，中國AI芯片也有望出海，走向世界。目前，華爲的靈衢協議就已對外開放，NPO正被推向產業標準，昇騰也已開始少量供給急需另一個選擇的海外客戶。

英偉達CEO黃仁勳一直在批評美國政府的出口限制措施，認爲這將迫使英偉達將中國價值500億美元的AI芯片市場拱手讓給華爲。

今年4月中旬，他更在訪談中談到，DeepSeek首先在華爲芯片上發布模型的那一天，對美國將是一個可怕的結果。

現在看，後果比他想的還要可怕。因爲，不只是華爲與DeepSeek，整個中國AI硬件和軟件，都在合璧形成自己的閉環與體系。

也是一旦形成，就再難逆轉的體系。

在美國封鎖的倒逼之下，AI芯片的長期格局，正在從“一個CUDA世界”，走向兩套體系並行。英偉達在中國失去的，不只是當下營收，更是下一代中國開發者和未來；而中國得到的，是一條從芯片、互聯、集羣到軟件、模型都能自己做主的完整鏈條。

不只是AI芯片，整個中國芯片都在以超出想象的速度崛起。

長鑫科技，今年上半年淨利潤776億元，已是中國第一、全球第四的DRAM廠商；長江存儲，今年一季度淨利潤334億元，NAND銷售額和出貨量已是全球第三；功率芯片，也在新能源車、光伏、儲能的拉動下加速補位。

目前，中國的先進制程、高帶寬內存依然被卡，英偉達的CUDA生態護城河也很深，但相比被封鎖的當年，我們已經取得了當時想都不敢想的成績。

當時，很多人覺得中國科技的天都要塌了，而這一路走來事實卻是，中國人不斷把美國科技的銅牆鐵壁給捅破了。

而若沒有美國的封鎖，高通、英偉達的先進芯片我們隨便買，華爲、寒武紀、阿裏平頭哥等等，大概率不會有過去幾年的投入力度，也走不到今天的高度。

還是那個道理——

封鎖，鎖不住一個想站起來的國家，只會逼出一個更強的對手。

【參考資料】

[1]華爲全聯接大會期間徐直軍、廖恆媒體交流紀要（2026年）

[2]《2026年上半年中國數據中心AI加速器市場統計》IDC

[3]《IDC報告顯示中國芯片廠商2025年拿下近41%的AI加速服務器市場》路透社

[4]《粵港澳大灣區首個“國芯訓國模”昇騰萬卡智算集羣上線發布》科技日報

[5]《華爲昇騰超節點支持DeepSeek V4模型，寒武紀也適配完成》澎湃新聞

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