增长数据：壁仞营收暴涨近20倍
2026年上半年，国产AI芯片企业交出了一份集体爆发的成绩单。
壁仞科技上半年实现营业收入12.36亿元，同比增长1997.6%，增幅在四家国产GPU上市公司中位列第一。公司94.5%的营收来自智能计算解决方案，已完成互联网大客户供应商引入认证并开始批量交付产品，与上海仪电、中兴通讯等联合发布的“光跃”光互连GPU超节点已实现数千卡规模部署。
摩尔线程以17.36亿元营收领跑，同比增长147.42%，仅用六个月就超越了2025年全年的营收规模。沐曦股份营收13.24亿元，同比增长44.67%，实现半年度账面盈利。
这场集体爆发的背后，是高端算力严重的供不应求。据行业调研数据，2026年国产AI芯片需求规模约400万颗，实际交付约300万颗，存在百万级产能缺口，部分企业订单已排至3年后。
华为的统治地位：六成市场与一个性能算式
在这轮国产替代中，华为昇腾系列处于绝对中心。
据摩根士丹利5月发布的报告，华为预计将在2026年占据中国本土AI加速器市场62%的份额。英国《金融时报》援引知情人士消息，华为依据在手订单预估2026年AI芯片营收将达120亿美元，较2025年的75亿美元增长约六成，订单以3月开始量产的昇腾950PR为主。
但市场份额的领先与性能的绝对领先是两回事。华为昇腾910C在推理任务中的性能约为英伟达H100的60%至70%。而在训练场景中，昇腾950PR的FP4吞吐量仅为英伟达Blackwell世代B300的约七分之一。
华为的策略是扬长避短。公司将昇腾定位为AI推理应用的主要硬件，锁定大模型生成回应所需的运算需求。DeepSeek近期表示，其最新V4模型已采用昇腾950PR进行推理运算，但多数训练仍依赖英伟达芯片完成。
制造瓶颈：中芯国际的良率难题
性能差距背后，是更底层的制造约束。
中芯国际是目前中国最先进的晶圆代工厂，其7nm工艺（N+2）已投入量产，5nm工艺（N+3）于2025年12月进入量产阶段。但良率问题始终存在。据报告，昇腾910C在中芯国际7nm工艺上的良率估计在20%至40%之间，而全球领先代工厂的成熟节点良率普遍在90%以上。
高盛在2026年8月的预测中给出了一条改善路径：中芯国际的良率有望在2030年达到50%，2035年达到75%。在此之前，单位成本居高不下，大规模产出受到制约。
中芯国际之所以能推进到7nm乃至5nm，依赖的是较老的深紫外光刻设备，通过多重曝光技术来弥补缺乏极紫外光刻机的不足。这种技术路径的代价，直接反映在良率数据上。
软件生态：CUDA的护城河仍在
硬件之外，软件生态是另一道需要跨越的壁垒。
英伟达CUDA平台积累了数十年的模型、算子和开发工具，这是其难以被替代的核心原因之一。国产芯片即便性能达到可用水平，也往往需要等模型发布后，再投入大量工程资源进行迁移和适配。
不过，这一局面正在改变。DeepSeek V4发布后，据不完全统计，至少8家国产AI芯片厂商公布了适配方案；到V4 Flash发布时，短短数日内便有超过百家企业实现“Day 0接入”。美团今年发布的LongCat-2.0则声称在从训练到推理全程使用国产算力，训练峰值超过5万张国产算力卡。
市场格局：从50%到90%的预测跃升
市场研究机构对国产芯片的预期正在快速上调。
TrendForce在2026年8月发布报告，将2026年中国高端AI芯片市场中，国产解决方案的份额预测从去年12月的约50%大幅上调至接近90%，留给英伟达、AMD等海外方案的市场空间可能仅剩一成。投行Bernstein同样预测，英伟达在中国AI半导体市场的份额可能从2025年的约40%下降到2026年的约8%。
国家数据局披露的数据显示，截至2025年底，全国智能算力规模达到159万PFLOPS，到2026年3月底进一步增长至188万PFLOPS。TrendForce预计，2026年字节跳动、腾讯、阿里和百度四家大型云服务商的资本开支合计将同比增长超过80%，大量资金继续流向AI数据中心和算力基础设施。
（智算芯能前沿网综合）
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