大家好，我是两年砍柴。

亿欧智库的报告非常专业，最近我就读了一份新发布的《2026年中国AI芯片发展趋势报告》。内容其实不算多，但里面有几个信息，我是很有感触的。

注：文末附有报告的下载链接获取方式。

今天这篇文章还是一份研报的学习笔记，AI芯片相关的报告很多，有些观点大同小异，我主要是分享一下我认为这份报告里最值得看的几个变化。

最重要的三个数字

先看三个数字。

第一个数字：95% → 55% → 个位数。

2021年前后，NVIDIA在中国AI芯片市场的份额一度高达95%（绝对的“垄断”）2025，但2024年跌到了55%。而报告预计2026年这个数字会跌到个位数。也就只用了5年的时间，从“垄断”到“退场边缘”。这不是说英伟达做错了什么，而是规则变了。

第二个数字：1425亿 → 2500亿 → 1.34万亿。

2024年，中国AI芯片市场规模约1425亿元；2026年预计2500亿元；到2029年，预计将激增至1.34万亿元。前几年复合增速约28%，后几年直接拉到75%。看来这个整体市场的雪球还在扩大，并且是越滚越快。

第三个数字：40% → 86%。

2025年，中国AI芯片国产化率突破40%。据三方机构预测，到2030年，这个数字将升至86%。

三个数字放在一起，结论只有一个：国产AI芯片，正在从“配角”走向“主角”。

（数据来源：亿欧智库《2026年中国AI芯片发展趋势报告》）

市场发生了什么？

这种形式的变化都不是突然发生的。国产AI芯片走到今天，有多种因素在作用。

第一股力量，是外部的“倒逼”。

全球半导体管制，已经从“锁一家企业”，升级到“锁一整条产业链”。过去，管制是点名道姓：这家公司不能给你供货。现在管制的是“生态”：设备不能卖，售后不能做，先进封装不能碰，连“算力总量”都要被控制在一个比例以内。就好比过去是不让一个人买菜，现在是连菜市场、菜农、运菜车一起封了。

这，就是妥妥的穿透式长臂管辖！

有人说这是坏事。但从国内产业史上看，最强的国产替代，往往都是“封锁”给逼出来的。

第二股力量，是内部的“托底”。

十五五规划，首次把集成电路列为六大新兴支柱产业之首。这句话的分量，怎么强调都不过分。我特意查了下，国家大基金三期规划投资超过4000亿元，重点投向AI芯片等关键环节；央行科技创新再贷款额度，从8000亿元提升到1.2万亿元。

钱、政策、方向，全部到位。

第三股力量，是需求的“转向”。

AI算力需求，正在从“训练主导”转向“训练+推理并重”。而推理，恰恰是国产芯片的主场。

为什么？因为训练比的是“谁能把算力堆到极致”，推理比的是“谁能把成本压到最低、把响应做到最快”。在推理场景，国产芯片的优势开始显现——报告预测，中国推理芯片市场占比将达到62%。

需求变了，主场就跟着换了。

芯片世界的“换道超车”

更值得关注的，是技术路线本身正在发生的变化。

过去二十年，AI芯片的故事只有一条主线：GPU，GPU，还是GPU。英伟达把这条路线做到了极致，也把护城河挖到了极致。

但2026年，故事开始分叉了。报告里至少写了五条路线：

第一条，通用GPU。国产GPU从“可用”走向“好用”，头部企业的核心算子兼容率已突破95%，代码迁移的额外工作量，可以控制在20%以内。

第二条，专用架构（DSA/ASIC）。用“确定性换极致效率”——把模型推理的每一步都硬编码进芯片，换来近100%的硬件利用率和亚毫秒级的确定性延迟。

第三条，存算一体和类脑芯片。传统芯片的计算和存储是分开的，数据来回搬运，又慢又耗电。存算一体把计算塞进存储里，能效提升10-100倍；类脑芯片模仿人脑，超低功耗、自适应学习。

第四条，DPU。如果说GPU是算力的发动机，DPU就是算力的交通调度中心。它把网络、存储、安全的杂活全部接走，让GPU专心去算数。

第五条，先进封装。这是最聪明的一条路。既然单颗芯片做不大、做不大就会良率低、成本高，那就把芯片拆成一个个小模块，用不同工艺分别制造，再封装到一起（妙啊！）。英伟达最新的Vera Rubin平台，训练混合专家模型时，GPU数量可以减少到原来的四分之一。

所以我说：当单个芯片的路被堵死，人们就开始在系统和生态里找答案。而这个，恰恰就是俺们中国企业的强项。

真正的战场是生态

芯片之后，还有一道更深的坎：软件生态。

举个例子。全球90%以上的AI大模型训练和推理，都依赖英伟达的CUDA生态。开发者习惯了CUDA，就像你习惯了iPhone的操作系统。硬件换了，软件不换，那就等于白换。

报告里提到一个数据，说是：传统国产GPU集群的平均算力利用率不足40%，而英伟达GPU是80%以上。在芯片性能差不多的情况下，为什么实际表现却要差一倍？这还真不是硬件差距有多大，而是生态没跟上。

所以国产芯片厂商正在打一场生态攻坚战，三条路径同时推进（由此又进化出多个路线）：

一是兼容。先兼容CUDA，让开发者“零感知迁移”——接口兼容率突破95%，迁移工作量控制在20%以内。

二是垂直。不追求通用，只聚焦特定场景做到极致——比如推理、自动驾驶。

三是原生。从底层架构开始，构建完全自主的软件栈。这是最难的路，也是唯一能真正“自主可控”的路。

短期看，兼容是抢占市场的现实选择；长期看，原生才是构建自主根基的必然。

芯片是硬件，生态是软件；硬件决定能不能跑，生态决定跑多快。真正的护城河，从来都是软硬一体。

钱在流向哪里？

判断一个产业是不是真的起来了，最简单的办法，看钱。

一级市场：2025年，中国芯片一级市场投资事件超过1200起，虽然总金额回落，但结构发生了质变——资本从“追逐明星公司”转向“广撒网投细分赛道”。DSA、存算一体、硅光，成为最热的三条赛道。曦智科技甚至以“全球AI光算力第一股”的身份登陆港交所。

二级市场：2026年5月，AI芯片板块突破2100点。寒武纪股价一度突破1900元，创历史新高；2026年一季度，寒武纪营收28.85亿元，同比增长159.56%；海光信息营收40.34亿元，增长68.06%；摩尔线程营收7.28亿元，增长155.35%，实现盈利。

更值得关注的是互联网大厂。

阿里自研的“真武”系列芯片，累计出货56万片，服务400多家客户；百度的昆仑芯，外部业务的比重已经超过了内部；字节的SeedChip推理芯片，2026年计划产出10万颗；快手孵化的凌川科技，一款视频SoC芯片已经覆盖了快手99.7%的直播转码业务。

“模型+芯片+云”，成了大厂的新标配。

再看应用端。

智算中心建设火热——全国已有25个国家级、250多个地方级智算中心，但整体利用率不足40%，建设火热与利用不足并存。端侧AI则迎来了爆发：2026年，中国AI手机出货量预计1.47亿台，同比增长31.6%；AI PC出货587万台，同比增长166.4%；智能汽车舱驾一体的装车量，正在以43%的年复合增速狂奔。

芯片的春天，不是芯片自己的春天，而是整个应用生态的春天。

写在最后

国产AI芯片这场仗，硬件只是入场券，生态才是终局。

以上是我的学习笔记，希望对你有所启发！

此文，毕。

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