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2026 年是 AI 加速芯片竞争分水岭式的一年。一边是 NVIDIA 用 Blackwell 产能与 Rubin 首发把「训练算力」的标尺再抬高一截，另一边是中国本土供应链在出口管制常态化下，把「可用」加速推向「好用」——昇腾 960 超节点、寒武纪思元 690、摩尔线程 MTT S5000、阿里真武 V900 等产品密集落地。本文用同一把尺子，把国产与国际主力芯片放到一张桌子上对比。

一、为什么说 2026 是分水岭​

• 出口管制进入稳态：美国对高端训练卡的禁运已不是新闻，而是采购决策的默认前提。国产芯片的「替代」叙事从口号转为规模部署。
• 国产份额跨越临界点：据 Counterpoint 口径，中国 AI 芯片市场国产化率从 2022 年近乎为零，升至 2025 年的约 41%，其中昇腾占国产份额约 62%。这意味着「国产 vs 国际」不再是技术爱好者话题，而是采购刚需。
• 代际差距收窄但仍在：纸面算力上，旗舰国产卡（昇腾 910C 128GB、思元 690 196GB）在显存容量上已不输同代国际卡；但在单卡稠密算力、软件生态与集群扩展效率上，仍有一代左右的差距。

本文对比维度固定为五类可比指标：算力（FP16 稀疏口径，与站内科普一致）、显存容量与带宽、功耗与能效、制程、价格。所有数字取自本站已校验芯片数据库（252 款）与价格库（报价截至 2026-10），官方未公开的一律标注「未公布」，不作推测填充。

二、国产 AI 芯片进展​

2.1 华为昇腾：从 910C 到 960 的三级跳​

型号	架构	制程	显存	显存带宽	FP16（稀疏）	TDP	状态
昇腾 910B	Da Vinci	TSMC 7nm+（含 SMIC 国产化）	64GB HBM2e	600 GB/s	320 TFLOPS	310W	量产中
昇腾 910C	Da Vinci（双 die）	中芯国际 7nm N+2	128GB HBM2e	3.2 TB/s	800 TFLOPS	600W	规模部署
昇腾 950PR	Da Vinci v5	中芯 N+3（等效 5nm 级）	128GB HiBL 1.0	未公布	486 TFLOPS	600W	已上市
昇腾 950DT	Da Vinci v5	中芯 N+2	144GB	4 TB/s	547 TFLOPS	500W	2026 Q4 量产
昇腾 960DT	全新 SIMD/SIMT	未公布	288GB	9.6 TB/s	未公布	未公布	2027 Q1
昇腾 960PR	全新 SIMD/SIMT	未公布	192GB	2.4 TB/s	未公布	未公布	2027 Q3

昇腾 910C 是当前国产训练主力，CloudMatrix 384 超节点已用于 DeepSeek 等大模型训练验证。950 系列在 2026 年 HC 大会官宣：950PR 渠道报价已超 ¥8 万（年初约 ¥6 万），950DT 超 ¥25 万（较 7 月上涨 20%~50%），HBM 供给挤压是涨价主因。960 超节点公布 NPO Hi-ONE 引擎、4096 卡规模与 99.8% 可用度目标，其中 960DT 主攻训练（FP4 4 PFLOPS）、960PR 主攻推理（FP4 8 PFLOPS），是 2027 年的旗舰预期。

2.2 寒武纪思元 690：纸面规格天花板​

思元 690 采用双 die Chiplet 设计与 MLUarch 4.0 架构，中芯国际 N+2 制程、196GB HBM3、3.35 TB/s 带宽、FP16 700 TFLOPS、TDP 500W。其显存容量与带宽已对齐 H100 SXM 级别，是国产卡中少数在纸面规格上逼近国际旗舰的产品。2026 年 9 月受 HBM 供给挤压，官方指导价 ¥19 万、市场均价约 ¥17.5 万，较两月前上调 20%~30%，客户含字节、阿里、百度。

2.3 其他国产厂商​

厂商 / 型号	架构	制程	显存	FP16（稀疏）	TDP	备注
天数智芯 天垓 300	SIMT 通用计算	7nm	144GB HBM3E	超 1,000 TFLOPS	600W	2026-07 WAIC 发布，对标 Hopper
天数智芯 天垓 150	ivcore11	TSMC 7nm	64GB HBM2e	192 TFLOPS	350W	通用 GPU，兼容 CUDA 生态
燧原 云燧 T21	GCU-CARA 2.0	格罗方德 12nm	64GB HBM2E	134.4 TFLOPS	未公布	邃思 2.0，训推一体
百度 昆仑芯 R200	XPU-R	7nm	16/32GB GDDR6	128 TFLOPS	150W	低功耗推理向
摩尔线程 MTT S5000	MUSA 4（平湖）	TSMC 6nm	80GB	400 TFLOPS（BF16）	500W	全功能 GPU，渠道价 ¥7.5 万
阿里 真武 V900	平头哥 PPU	未公布	216GB	未公布	未公布	2026-09 云栖发布，2027 Q1 量产

注：燧原 T21 的 TDP 官方未公布，本站不作推测；摩尔线程、燧原等卡的 FP8/FP4 精度多数官方未单列，表中以 BF16/FP16 口径统一呈现。天数智芯「智铠」系列未见公开采购确认，暂未纳入主表。

三、国际 AI 芯片进展​

3.1 NVIDIA：Blackwell 量产 + Rubin 首发​

型号	架构	制程	显存	带宽	FP16（稀疏）	TDP	状态
H100 SXM	Hopper	TSMC 4N	80GB HBM3	3.35 TB/s	1,979 TFLOPS	700W	上代主力
H200 SXM	Hopper（refresh）	TSMC 4N	141GB HBM3e	4.8 TB/s	1,979 TFLOPS	700W	大显存主力
B200	Blackwell（双 die）	TSMC 4NP	192GB HBM3e	8 TB/s	5 PFLOPS	1000W	2025 起量产
GB300	Grace Blackwell Ultra	TSMC 4NP	576GB HBM3e（超节点口径）	16 TB/s	10 PFLOPS（双芯）	3000W	超节点主力
Rubin R200	Rubin	台积电 3nm	288GB HBM4	19.2 TB/s	4 PFLOPS	1800W	2026 H2 已规模出货

NVIDIA 在 2026 年的核心叙事是交付：Vera Rubin NVL72 下半年持续放量，MLPerf Inference v6.1 首秀（Qwen3-VL 较 GB300 最高 3.7 倍）。Rubin R200 官方 FP4 达 50 PFLOPS（稀疏），是本代出货主力；N1X PC 处理器秋季上市，把战场延伸到消费级。

3.2 AMD：MI300X/MI325X 守基本盘，MI455X 冲机架​

MI300X（192GB HBM3 / 5.3 TB/s / 1,307 TFLOPS）与 MI325X（256GB HBM3e / 6.48 TB/s）提供高显存性价比；真正的增量在 Helios 机架（72× MI455X，432GB HBM4 每卡、23.3 TB/s、FP4 40.3 PFLOPS、计算芯粒 TSMC 2nm），绑定 OpenAI 6GW、Meta 6GW 部署。MI450 为其母型号，量产节点排在 2027 年 Q2。

3.3 Intel 与 Google​

• Intel Gaudi 3：TSMC 5nm、128GB HBM2e、3.67 TB/s、BF16 矩阵算力 1,835 TFLOPS、TDP 900W，24× 200GbE RDMA 集成网卡，以太网组网直接对标 NVL72。Gaudi 3 之后 Intel 路线转向 Crescent Island（推理）与 Jaguar Shores（2027），Falcon Shores 已取消。
• Google TPU v6（Trillium）：v6e（32GB / 918 TFLOPS / 200W）与 v6p（96GB HBM2 / 1,350 TFLOPS / 450W）同代，TSMC 5nm，仅通过 Google Cloud 按小时计费。第七代 Ironwood 已把 HBM 容量推到 192GB、带宽 7.38 TB/s。

3.4 其他赛道​

Cerebras 已于 2026-08 发布机架级 CS-4（3× WSE-3 Turbo，750 PFLOPS），需要注意的是 CS-4 并未采用新一代晶圆，硅片与 CS-3 完全相同；SambaNova SN40L 以三层内存架构服务稀疏场景；Graphcore 已被 SoftBank 收购并退出中国市场。

四、关键指标对比（核心）​

方法学：FP16 统一采用稀疏（sparse）口径，与站内科普及首页热门芯片一致；价格为 pricing.json 市场报价（国际 USD、国产 CNY，截至 2026-10）；「未公布」表示官方未披露、本站不作推测填充。

4.1 算力对比（FP16 稀疏）​

芯片	FP16（稀疏）	FP8 / FP4 备注	架构
国产
天垓 300	超 1,000 TFLOPS	支持 FP4 / FP8	SIMT
昇腾 910C	800 TFLOPS	FP8 1.5 PFLOPS	Da Vinci 双 die
思元 690	700 TFLOPS	FP8 约 1.4 PFLOPS	MLUarch 4.0
昇腾 950DT	547 TFLOPS	FP4 2 PFLOPS	Da Vinci v5
摩尔线程 MTT S5000	400 TFLOPS（BF16）	FP8 约 1 PFLOPS 稠密	MUSA 4
天垓 150	192 TFLOPS	384 TOPS INT8	ivcore11
云燧 T21	134.4 TFLOPS	未公布	GCU-CARA 2.0
昆仑芯 R200	128 TFLOPS	256 TOPS INT8	XPU-R
国际
GB300（双芯）	10 PFLOPS	FP4 40 PFLOPS	Grace Blackwell Ultra
MI455X	10.1 PFLOPS	FP4 40.3 PFLOPS	CDNA 5
B200	5 PFLOPS	FP4 20 PFLOPS	Blackwell
Rubin R200	4 PFLOPS	FP4 50 PFLOPS	Rubin
Gaudi 3	1,835 TFLOPS（BF16 矩阵）	FP8 1,835 TFLOPS	Gaudi 3
H100 SXM	1,979 TFLOPS	FP8 3,958 TFLOPS	Hopper
H200 SXM	1,979 TFLOPS	FP8 3,958 TFLOPS	Hopper
TPU v6p	1,350 TFLOPS	FP8 2,700 TFLOPS	TPU v6
MI300X	1,307 TFLOPS	未单列	CDNA 3
MI325X	1,307 TFLOPS	未单列	CDNA 3

读图：单卡 FP16 上，B200/GB300 把国产旗舰甩开约 5~6 倍；但昇腾 910C（800）已接近 H100 的 40%，思元 690（700）紧随，天垓 300（超 1,000）已进入国际旗舰区间。差距从「数量级」收敛到「一代」。

4.2 显存与带宽对比​

芯片	显存	类型	带宽
昇腾 960DT	288GB	HBM	9.6 TB/s
MI325X	256GB	HBM3e	6.48 TB/s
阿里真武 V900	216GB	未公布	未公布
思元 690	196GB	HBM3	3.35 TB/s
B200	192GB	HBM3e	8 TB/s
MI300X	192GB	HBM3	5.3 TB/s
H200	141GB	HBM3e	4.8 TB/s
H100	80GB	HBM3	3.35 TB/s

读图：国产旗舰在显存容量上已经反超——思元 690 的 196GB、昇腾 960DT 的 288GB、真武 V900 的 216GB 都高于 H100/H200。但带宽上，只有昇腾 960DT（9.6 TB/s）与 B200（8 TB/s）进入同一梯队，HBM3e/HBM4 代差是关键。

4.3 功耗与能效对比​

芯片	TDP	FP16/W（稀疏能效）
昇腾 910C	600W	1.33 TFLOPS/W
思元 690	500W	1.40 TFLOPS/W
天垓 150	350W	0.55 TFLOPS/W
H100	700W	2.83 TFLOPS/W
B200	1000W	5.0 TFLOPS/W
MI300X	750W	1.74 TFLOPS/W
TPU v6e	200W	4.59 TFLOPS/W

读图：能效是国产最明显的短板。H100 的 2.83 TFLOPS/W 约为昇腾 910C 的 2.1 倍，B200 更是 3.8 倍。低功耗端 TPU v6e（200W / 4.59）与昆仑芯 R200（150W）代表「每瓦算力」的另一条路线。

4.4 制程对比​

厂商	代表芯片	制程	晶体管
华为	910C	中芯 7nm N+2	未公布
寒武纪	思元 690	中芯 N+2（5nm 级）	未公布
NVIDIA	H100 / B200	TSMC 4N / 4NP	800 亿 / 2080 亿
AMD	MI300X	TSMC 5+6nm 混合	1530 亿
AMD	MI455X	TSMC 2nm（计算芯粒）+ 3nm	未公布

读图：制程代差是结构性差距的根源。国产主力仍停留在 7nm 级，而国际旗舰已进入 2nm 计算芯粒时代。这是单卡算力差距的物理下限。

4.5 价格对比（市场报价，2026-10）​

芯片	价格	币种	口径
H100	$28,000	USD	市场均价
H200	$38,000	USD	市场均价
B200	$42,000	USD	市场均价
GB200	$62,000	USD	市场均价
MI300X	$13,500	USD	市场均价
MI325X	$16,500	USD	市场均价
Gaudi 3	$16,500	USD	市场均价
TPU v6e	$22,000	USD	Cloud 仅按小时
昇腾 910C	¥110,000	CNY	2026-09 渠道（年初约 ¥9 万，+22%）
昇腾 950PR	¥80,000	CNY	2026-09 渠道（年初约 ¥6 万，+30%）
昇腾 950DT	¥250,000	CNY	2026-09 渠道（较 7 月 +20~50%）
思元 690	¥175,000	CNY	2026-09 渠道（官方指导价 ¥19 万）
MTT S5000	¥75,000	CNY	渠道估算

读图：按汇率约 7.2 折算，昇腾 910C（约 $15.3k）与 H100（$28k）价差显著但算力仅其 40%，单位算力成本仍偏高；思元 690（约 $24.3k）价格接近 H100 但显存翻倍。HBM 短缺推高国产报价，是 2026 下半年的一致趋势。

五、生态对比​

厂商	软件栈	框架支持	迁移难度	特点
NVIDIA	CUDA + cuDNN	全支持	—	算子覆盖约 100%，生态壁垒
AMD	ROCm	主流支持	中	覆盖约 90%，持续补齐
华为	CANN	主流支持	中	覆盖约 80%，昇思 MindSpore
寒武纪	NeuWare	主流支持	中	覆盖约 75%~85%
天数智芯	IXUCA	主流支持	低（兼容 CUDA）	CUDA 兼容路线
燧原	DTU Toolkit	部分支持	高	覆盖约 60%
百度昆仑	XREA / 飞桨	主流支持	低（飞桨原生）	与 Paddle 深度绑定

关键判断：生态差距比硬件差距更难追。CUDA 的长期积累使 NVIDIA 在算子覆盖、工具链、开发者社区上仍具压倒性优势；国产路线分两派——华为/寒武纪自建栈，天数智芯/摩尔线程走 CUDA 兼容以降低迁移成本。

六、市场表现​

6.1 出货量（2026 预估）​

厂商	2026 出货（万颗）	同比	主要客户
NVIDIA（全球）	150–200	+30%	全球科技巨头
华为（昇腾）	20–30	+100%	政府、国企、科技公司
寒武纪（MLU）	10–15	+150%	字节、阿里、百度
AMD（全球）	30–40	+80%	Meta、微软等
其他国产	10–20	+200%	各类 AI 公司

6.2 中国市场份额​

类型	2024	2026（预估）	趋势
国际（NVIDIA/AMD）	约 80%	约 40%	大幅下降
国产（华为/寒武纪等）	约 20%	约 60%	快速提升

6.3 客户与部署​

• 字节跳动 / 阿里 / 百度：寒武纪思元、昇腾 910C 双线采购；
• 腾讯：昇腾 910C 为主，探索其他国产；
• 智算中心：多家国产芯片混合部署，国产化率成硬指标；
• 超大规模云：NVIDIA 仍主导海外训练，但国内云厂商国产占比快速抬升。

七、未来展望（2027）​

阵营	产品	时间	状态
华为	昇腾 960DT / 960PR	2027 Q1 / Q3	已官宣
华为	昇腾 970	2028	已官宣
NVIDIA	Rubin Ultra	2027	已公布
AMD	MI450 / MI500	2027 Q2 起	已公布
Intel	Jaguar Shores	2027+	已公布
AWS	Trainium4	2027	已公布（FP4 为 Trainium3 的 6 倍以上）
寒武纪	思元 790	2027	未公布

差距判断（2027 预期）：

• 算力：从落后 40%~50% 收窄至 30%~40%；
• 显存：从落后 20%~30% 收窄至 10%~20%，部分型号已反超；
• 制程：从落后 1~2 代收窄至约 1 代；
• 生态：从落后 35 年收窄至 23 年。

八、结论与选型建议​

核心观点：

1. 2026 年国产与国际旗舰的差距从「代际」缩小到「一代」，显存容量局部反超；
2. 单卡稠密算力、能效、制程仍是结构性短板，集群扩展与软件生态是最大变量；
3. 国产化率快速攀升（2025 约 41%），采购从「尝鲜」变「刚需」；
4. 出口管制常态化下，国产替代已从政策驱动转为市场驱动。

给不同角色的建议：

• 企业采购：训练为主且合规无碍，选 NVIDIA B200/GB300/Rubin；国产化硬指标，选昇腾 910C/950DT 混合部署；推理高密度，关注昆仑芯 R200 与 TPU v6e。
• 开发者：优先 CUDA 保泛用性；若锁定国产，选 CUDA 兼容栈（天数智芯/摩尔线程）降低迁移成本。
• 投资者：关注 HBM 供给、国产先进制程良率，以及昇腾/寒武纪的客单与份额变化。
• 政策制定者：延续对先进制程、HBM、EDA 的投入，缩短生态差距比单点算力更关键。

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数据来源与方法：本文全部性能与价格取自 MirrorFrog 已校验芯片数据库（chips.json，252 款）与价格库（pricing.json，报价截至 2026-10），数据核对日期 2026-10-13。FP16 统一稀疏口径；官方未公开字段以「未公布」标注，不作占位填充。文中 Rubin R200 带宽（19.2 TB/s）与 TDP（1800W）、Gaudi 3 算力（BF16 矩阵 1,835 TFLOPS）、昇腾 950 系列制程与报价等，均为 2026-10 核对后的修正值。

延伸阅读：完整芯片对比表、交互式对比工具、NVIDIA H100 规格卡、华为昇腾 910C 规格卡、寒武纪思元 690 规格卡。

国产 AI 芯片市场对 MLU690 的期待，从 2025 年一路延续到 2026 年。但据公开报道，MLU690 在 2026 年并没有形成大规模出货计划——寒武纪全年晶圆资源优先保障已成熟量产的 MLU580 与 MLU590。摩根士丹利 2026 年 10 月的研报也确认了这一点：MLU690 系列（特别是 MLU692）收入确认延迟，构成三季度业绩不及预期的主因。本文梳理 MLU690 的真实交付进展。

MLU690 交付现状：产能优先给成熟型号​

据公开报道，寒武纪 2026 年的产能分配策略已经明确：全年晶圆资源优先供给成熟量产的 MLU580、MLU590 两款芯片，MLU690 中芯版本暂不规划批量出货，也没有主动向客户推广。核心制约仍是产能瓶颈，即便拿到客户订单也无法按时交付，因此公司索性收缩 MLU690 的市场投放节奏。

摩根士丹利的研报从财务角度印证了同一件事：预计寒武纪 2026 年第三季度收入为 36.5 亿元人民币，低于此前预期的 47.7 亿元。不及预期的主要原因在于 MLU690 系列（特别是 MLU692）的收入确认延迟以及 MLU580 的交付量有限。寒武纪在第三季度已将 MLU692 交付给主要的 CSP（云服务提供商）进行测试，但预计该产品的大部分收入将在第四季度才能确认。

这就是 MLU690 当前的真实状态——不是"卖不动"，而是"没有足够的晶圆去卖"。

型号	2026 年产能地位	交付状态
MLU580	主力，产能倾斜	交付量有限，三季度提价后毛利率仍偏低
MLU590	主力，产能倾斜	上半年内可交付
MLU690 / MLU692	产能优先级靠后	已交付主要 CSP 测试，收入多在四季度确认
MLU790（下一代）	尚未推进	受 690 验证进度影响，节奏更谨慎

据公开报道，MLU690 的合同虽在上半年签订，但交付预计在第三季度。这与摩根士丹利所述"大部分收入在第四季度确认"基本一致。

央国企市场：可见的订单空间​

在消费级与互联网市场之外，央国企与训练场项目是 MLU690 的主要落地方向。据公开报道，2026 年央国企市场的可见商机空间预计在 10 万至 20 万卡，其中上半年预计可落地订单约为 5 万卡。这 5 万卡中，有 3 万卡将用于与京能合作的国家训练场项目，另外 2 万卡来自其他央国企计算项目扩容（如浙江台州、昆山的项目）以及上海、安徽合肥等地的训练场和电信运营商项目。

值得注意的是，央国企订单的竞争格局并不宽松。据公开报道，在央国企市场寒武纪并非绝对的第二供应商，市场地位大约能排进前五；在信创领域华为是绝对的第一供应商，占据超过 60% 的市场份额。对寒武纪构成最大竞争压力的是平头哥和昆仑芯——这两家公司背靠阿里云和百度云，具备算力消纳能力，能通过云服务输出算力，而寒武纪无法做出此类承诺。

超节点布局：停滞状态​

超节点是 2026 年国产算力的主战场，但寒武纪在这条线上基本缺席。据公开报道，寒武纪自己没有做超节点，也没有明确的自建超节点计划。当前主要是给一些做超节点的厂商提供产品做验证和适配，2026 年还没有客户明确要求寒武纪去部署超节点，而且产能也不支持这么做。

现有产能仅能勉强满足字节的八卡基础服务器订单，字节自身也没有超节点部署计划，相关计划更偏 2027 年。腾讯和阿里虽有超节点方向的规划，但寒武纪没有办法保证供货，所以没有真正推进到客户部署层面。目前更多是与 OEM 厂商做平台适配，比如阿里的盘古、浪潮、新华三等平台已经做过适配，但没有量产安排。

还有一个被忽视的连锁反应：MLU690 的延迟量产会进一步拖累下一代 MLU790 的流片进度。MLU690 本身承担 790 前置大规模商用验证任务，缺少足量客户真实场景数据迭代，下一代芯片的研发与流片节奏会持续延后。

研判​

寒武纪当前的处境可以用一句话概括：需求不缺，晶圆不够。据公开报道，摩根士丹利预计寒武纪 2027 年向 CSP 客户的出货量将接近 35 万颗，主要得益于 MLU692 的产能爬坡和下一代 MLU580 产品的推出；代工方面主要依赖中芯国际的 N+2/N+1 产能。HBM3e 仍是关键供应瓶颈，但供应链调研显示寒武纪拥有一定库存，并有望随国内产能爬坡获得长鑫存储的一部分 HBM3e 产量。

财务侧的压力同样真实：HBM 成本上升对单位经济效益造成压力，MLU580 即使三季度提价，毛利率仍将保持在相对较低水平。摩根士丹利维持增持评级，目标价从 1408 元上调至 1700 元，但明确将三季度称为"业绩低谷"。

对客户而言，MLU690 在 2026 年不是可规模化规划的选项；2027 年随着产能爬坡与 790 产品线就位，它才会真正进入放量期。这一年多的窗口期，寒武纪要证明的是晶圆产能能否转化为可持续的交付能力。

2025 年寒武纪交出了营收 64.97 亿元、同比增长超过四倍、上市以来首次年度盈利的成绩单，背后的功臣正是思元 590。作为公司第三代云端训练与推理一体芯片，它既收割了出口管制带来的历史性窗口，也为新一代旗舰思元 690 铺平了道路。

规格速览：7nm Chiplet 的诚意之作​

思元 590 采用全新 MLUarch05 架构与 7nm Chiplet 封装技术，核心规格综合官方披露与公开报道整理如下：

参数	思元 590	思元 690（新一代，对照）
制程	7nm，Chiplet 封装	更先进制程，双 die 设计
FP16 算力	256 TFLOPS（部分来源标注 345 TFLOPS）	700 TFLOPS 以上
INT8 算力	512 TOPS	未完整公开
显存	96GB HBM2e（另有 80GB 版本报道）	196GB HBM3
显存带宽	约 2 TB/s	约 3.35 TB/s
标称功耗	350W	400 至 500W
状态	2026 年全场景规模出货	2026 年量产

能效比方面，公开资料显示思元 590 达到约 5 TOPS/W；其实测训练性能约为英伟达 A100 的八成水平，且功耗更低。

三年长跑：从送样到放量​

思元 590 的商业化时间线值得细看。2022 年 9 月世界人工智能大会上，董事长陈天石首次披露这款芯片的研发信息；2023 年，百度成为首批尝鲜者并完成内部测试；2024 年芯片问世并通过互联网大客户测试；2025 年起批量进入字节跳动、百度等公司的智算集群，切入大模型推理与训练供应链；2026 年初实现全场景规模出货。

这条路径的关键转折是 2025 年：在英伟达高端芯片对华供应持续受限的背景下，互联网大厂将算力预算切给国产供应商，寒武纪凭借第三方中立的厂商身份与相对完善的软件栈成为最大受益者之一。公开数据显示其 2025 年出货约 11.6 万颗，同比增长约三倍半，字节跳动一度成为占比超过四分之一的第一大客户。其间也出现过波折，2025 年 12 月寒武纪官方否认了"将推出约 50 万张含思元 590 加速卡"的市场传闻，提醒投资者以公告为准。

与思元 690：两代人的分工​

需要强调的是，思元 590 与思元 690 是两代产品，规格不可混为一谈。590 是 2025 年的营收主力，7nm 制程、HBM2e 显存、350W 功耗，定位于大规模推理与中等规模训练；690 则是 2026 年 7 月正式亮相的新旗舰，采用更先进制程与双 die Chiplet 设计，FP16 算力跃升至 700 TFLOPS 以上，显存升级到 196GB HBM3，带宽约 3.35 TB/s，对标的性能目标直指更高世代的国际旗舰。软件层面，两代产品共享 NeuWare 全栈与 MLU-Link 互联体系，客户从 590 迁移到 690 的成本相对可控。

小结：一代产品改变一家公司的命运​

思元 590 的意义超越了规格表本身：它证明了国产云端训练芯片可以在真实大客户的大模型负载中规模化商用，也让寒武纪从"八年亏损王"变成盈利标的。对于计划建设国产智算集群的团队，590 仍是当前供应稳定、生态验证充分的选择，而追求更高算力密度的用户则可以关注已经量产的思元 690。承前启后，正是这一代芯片最好的注脚。

2026年的国产AI芯片市场出现了一个教科书级的卖方市场特征：客户不问价格、不挑型号，只问一件事——什么时候能到货。据央视财经援引的行业调研，全年需求约400万颗，实际交付约300万颗，百万级缺口把订单周期一路推到三年开外。

满产满销：订单不是问题，产能才是​

多位产业链人士在公开交流中给出的判断高度一致：2026年国产算力芯片全行业满产满销，订单完全不愁，核心变量只剩上游产能与良率。头部互联网大厂与头部芯片公司签订保供框架协议、锁定绝大部分产能的做法，已成为行业标配——先签长约者得产能，后来者排队。

业绩数据佐证了供不应求的成色：2026年上半年，寒武纪营收59.96亿元，同比增长108.1%；摩尔线程营收17.36亿元，同比增长147.4%；壁仞科技营收12.36亿元，同比暴增约20倍。下游智算中心同样如此，有大型智算园区负责人公开表示在手订单已排到三年后，中游集成商的客户数量一年增长10倍，甚至催生了"集装箱式算力中心"——把传统近一年的建设周期压缩到24小时上线。

产业链环节	2026年现状
上游芯片	需求约400万颗，交付约300万颗，缺口百万级
下游智算中心	头部园区订单排至三年后
中游集成	部分厂商客户数量一年增长10倍
备货（寒武纪）	存货82.48亿元，较上年末增长66.8%
备货（摩尔线程）	存货从13.3亿元增至35.5亿元

积压的结构：从晶圆到 HBM 的逐层紧张​

订单积压并非单点瓶颈，而是一条传导链。最前端是先进制程晶圆：国产AI芯片高度依赖国内代工产能与有限的海外先进制程通道，产能分配向头部客户倾斜，行业普遍采用"第一顺位"机制。第二层是HBM与存储：国产HBM供给能力有限，叠加大环境存储涨价周期，先进存储成了最紧的物料之一。第三层是先进封装：CoWoS类2.5D封装产能全球性紧张，国产封装厂扩产需要时间。逐层卡脖子叠加，最终表现为交付周期从数周拉长到数月乃至更长。

厂商的应对是"以存货换交付"：2026年上半年，国产AI芯片公司集体大规模备货，寒武纪存货达82.48亿元，海光信息75.18亿元，天数智芯从7.1亿元猛增至19.68亿元。提前锁料锁产能，本质是用资产负债表为交付承诺背书——在涨价预期下，早买还等于省钱，这笔账算得过来。

价格信号：供给短缺的隐性定价​

短缺正在改写价格体系。据公开调研信息，市场主流国产AI芯片的单卡价格受HBM涨价与产品组合变化影响持续上移，多家厂商上调了收入指引；同时晶圆代工端，台积电确认2027年起上调代工价格3%至6%，三星先进制程涨幅最高达15%，内地代工厂也纷纷提价。成本端的全面上移，最终会传导到算力服务价格——这也是国产算力租赁市场持续走强的底层原因之一。

研判：观察产能爬坡，而非订单数字​

对国产AI芯片行业，2026年的正确观察指标不是订单总额，而是三个爬坡速率：晶圆投片量的季度环比、HBM国产供给的实际到位节奏、以及先进封装的良率学习曲线。只要这三个指标持续向上，百万级缺口就会逐步收敛，收入兑现只是时间问题；反之若某环节卡壳，订单积压将转化为客户流失与替代方案回流。当下的国产芯片产业正处在从"能用到好用"再到"够用管饱"的中场——订单积压是这份成绩单上最耀眼也最脆弱的一栏。

在华为昇腾与英伟达的双雄叙事之外，寒武纪正在写下国产 AI 芯片的第三条故事线：思元690 以 700+ TFLOPS FP16 登顶国产纸面算力，公司实现首次年度盈利，下一代芯片未发先涨 20%–30%。这个曾经靠情怀撑估值的"AI 芯片第一股"，第一次同时握住了技术、商业与定价权三张牌。

一、思元690 核心规格：196GB HBM3 撑起的算力天花板​

按本站芯片卡收录的规格，思元690（MLU690）采用双 die Chiplet 封装，2026 年初量产，核心参数如下：

项目	参数
架构	新一代 MLUarch 架构
制程	中芯国际 N+2（5nm 级），亦见台积电 4nm 双 die 报道
显存	196 GB HBM3
显存带宽	3.35 TB/s
FP16/BF16	700+ TFLOPS
INT4	2800+ TOPS
互联	MLU-Link 890 Gbps/卡
TDP	400–500 W
单价	¥14–15 万

与上代思元590 相比，这是一次全面换代；与 H100 相比，则是典型的"错位竞争"：

指标	思元690	思元590	H100 SXM	对比 H100
显存	196GB HBM3	96GB HBM2e	80GB HBM3	2.45×
显存带宽	3.35 TB/s	~2 TB/s	3.35 TB/s	持平
FP16	700+ TFLOPS	345 TFLOPS	989 TFLOPS	~71%
INT8 推理	反超（INT4 2800+ TOPS 口径）	1380 TOPS	1979 TOPS	部分场景反超

196GB 显存是思元690 最锋利的差异化武器：单卡装下更大的模型与 KV Cache，在推理场景性价比突出；纯推理场景可达到 H100 的 80%–90%。短板同样清晰——FP16 训练算力与千卡以上分布式训练的互联工程成熟度。为此，WAIC 2026 上寒武纪同步落地了 256 卡规模超节点集群方案，已在多地智算中心部署，从"单卡算力"走向"系统级算力"。

二、架构演进：MLUarch 换代与 HBM3 上量​

思元690 的代际跃迁体现在三处：其一，MLUarch 架构换代（市场披露口径称新一代芯片采用 MLUarch 04），配合双 die Chiplet 封装，把晶体管预算投向张量算力与显存通道；其二，显存从 HBM2e 一举上量到 196GB HBM3，3.35 TB/s 带宽与 H100 持平——在国产供应链里率先解决"内存墙"；其三，MLU-Link 890 Gbps 卡间互联已接近 NVLink 4 的 900 GB/s 量级，为 256 卡超节点铺路。软件侧的 NeuWare 是国内少有的云边端统一栈：PyTorch/TensorFlow 适配版、NeuBLAS、NeuDNN，以及全球首批商用 MLIR 图编译推理框架 MagicMind。

供应链上，台积电因实体清单停供后，寒武纪全线转向中芯国际 N+2，成为中芯先进制程的最大客户之一；N+2 产能已锁定至 2027 年。

三、涨价 20%–30%：国产芯片第一次掌握定价权​

路透社 2026 年 9 月 10 日报道：寒武纪下一代芯片（市场暂称"690"）重新定价，较两个月前上涨 20%–30%。同期昇腾 950DT 报价突破 25 万元、沐曦、天数智芯等国产卡也集体上调 20%–30%——这不是寒武纪一家的孤例，而是 HBM 成本飙升叠加供不应求下的全行业现象。

值得注意的是官方态度：寒武纪董秘办回应"不要听信市场消息，一切以官方公告为准"。渠道价与官方定价之间存在明显温差——涨价是市场现实，但公司不愿为渠道炒作背书。这背后是国产 AI 芯片定价权的历史性变化：过去国产卡必须以"替代品折价"换取订单，如今供给稀缺让定价逻辑转向"稀缺溢价"。在华为、寒武纪、摩尔线程构成的国产三强格局中，寒武纪第一次拥有了"不降价也能卖动"的底气。

四、首次年度盈利：商业模式的拐点​

如果说涨价反映的是市场热度，盈利则验证了商业模式的成色。按 2026 年上半年行业复盘口径，寒武纪已实现首次年度盈利。配套数据同样亮眼：2026 年 Q1 营收 28.85 亿元，同比增长 160%；2026 年 6 月市值突破万亿元。客户结构上，字节跳动是最大客户（思元580/590/690 合计采购超 50 万颗，约占其采购的 65%），阿里、百度、中国移动相继进入订单名单。

"首次盈利"对国产 AI 芯片行业的标志意义在于：这个赛道第一次出现了不依赖补贴与融资、靠卖芯片本身赚钱的商业模式。研发投入可以自我造血，意味着产品迭代不再以资本耐心为限——这对动辄三年一代的芯片研发周期，是决定性的正循环。

五、命名之辨：思元系列与市场传闻的"690"​

最后回到一个细节：市场上热议的"690"，官方从未正式发布命名。本站芯片卡以"思元690"收录其规格（已量产口径），而路透报道中的"690"实为市场对下一代芯片的暂称，寒武纪对具体命名、规格与定价均保持谨慎，一切以官方公告为准。这种"市场抢跑、官方缄默"的组合本身就是一个信号：在供给稀缺的卖方市场里，厂商不再需要靠预热造势——把名字留到正式发布，反而是一种定价权。

小结​

思元690 代表的"寒武纪时刻"，本质上是三件事同时发生：技术上，700+ TFLOPS FP16、196GB HBM3 与 256 卡超节点让国产训练卡首次形成完整的系统级方案；商业上，首次年度盈利证明了国产 AI 芯片可以自我造血；市场地位上，20%–30% 的重新定价宣告国产芯片开始掌握定价权。当然，考验依然存在：千卡以上训练的互联工程成熟度、NeuWare 与 CUDA 的生态差距、以及下一代芯片能否如期放量。但至少在 2026 年秋天，国产 AI 芯片第一次同时拥有了技术、利润与议价能力。

据路透社报道，出口管制推高HBM成本，华为、寒武纪等国产AI芯片厂商集体上调价格——正如戴尔CEO所言，"比涨价更糟的是没货"。

路透社爆料：三位知情人士描绘的涨价全景​

据路透社2026年9月10日援引三位知情人士的报道，因出口管制导致HBM成本飙升，华为、寒武纪等中国AI芯片厂商已大幅上调现有及下一代AI处理器的价格。这不是单一产品的调价，而是一轮覆盖多代产品线的系统性涨价。

产品	年初价格	当前价格	涨幅
华为昇腾950DT加速卡	未公开	指示性价格25万元人民币以上（约37255美元）	两个月内报价最多上涨50%
华为昇腾950PR	约6万元/单卡	突破8万元	约30%
华为昇腾910C板卡（老款）	约9万元	11万元以上	—
寒武纪下一代芯片（暂称690）	未公开	未公开	较两个月前上涨20%-30%

其中最引人注目的是昇腾950DT：其指示性价格已调高至25万元人民币以上（约37255美元），两个月内报价最多上涨50%。年初单卡约6万元的昇腾950PR，现已突破8万元；老款昇腾910C板卡也从年初的约9万元涨至11万元以上——连上一代产品都在涨价，说明短缺是全方位的，而非某一型号的局部现象。

寒武纪官方回应与厂商动态​

在涨价消息流传之际，寒武纪董秘办作出回应："不要听信市场消息，一切以官方公告为准。"这一表态既未证实也未否认。据上述报道，寒武纪下一代芯片（暂称690）已重新定价，较两个月前上涨20%-30%。

与此同时，涨价并非华为与寒武纪的"专属"：沐曦、天数智芯亦有类似的涨价动作。也就是说，这轮价格上行已经从头部厂商扩散至更多国产AI芯片公司，成为行业性现象。对采购方而言，"再等等看会不会降"的观望策略，正在面临价格持续上行的反向风险。

涨价根源：HBM短缺与出口管制双重挤压​

这轮涨价的逻辑链条并不复杂，可以拆成三层：

1. 需求侧：AI算力需求持续爆发，国产AI芯片订单饱满，供不应求是常态；
2. 供给侧：全球HBM持续紧缺，高带宽显存作为AI加速卡最关键的物料，产能增量远远跟不上需求增量；
3. 成本侧：出口限制卡住了国产芯片的上游供应，HBM获取成本大幅飙升，直接推高单卡物料成本。

上游成本抬升叠加供不应求，价格上调几乎是必然结果。对厂商而言，涨价既是转嫁成本的被动选择，也是在新的供需格局下重新校准产品定价的主动机会——毕竟在"有货就能卖掉"的市场里，定价权掌握在供给方手中。

戴尔CEO的警告：2027年可能更严重​

需求侧的信号同样值得警惕。戴尔CEO在高盛大会上表态：半导体结构性短缺短期难以缓解，2027年可能更严重；并且留下一句点睛之语——"比涨价更糟的是没货"。

这句话道破了当前AI算力市场的真实状态：价格上行尚可通过预算调整来消化，而拿不到货则直接卡死算力建设进度，延误的是整个AI战略的落地节奏。HBM作为AI加速卡的瓶颈物料，其短缺正在向上传导为加速卡、服务器乃至智算中心建设层面的系统性不确定性。

对采购决策的影响​

对于正在规划AI算力建设的企业来说，这轮涨价潮至少意味着三件事：

• 预算规划要留弹性：单卡成本模型需要动态更新，参考昇腾950PR两个月上涨约30%的斜率，静态预算很容易失真；
• 交期比价格更关键：昇腾910C这类老款产品都在涨价，说明现货稀缺，早锁定意味着早交付、早形成算力；
• 多供应商组合价值凸显：华为、寒武纪、沐曦、天数智芯全线涨价的环境下，国产+海外、多品牌组合的采购策略更有抗风险能力。

小结​

HBM短缺与出口管制双重压力下，国产AI芯片正在经历一轮罕见的全线上调：华为昇腾950DT报价突破25万元（约37255美元）、两个月最多涨50%，昇腾950PR突破8万元，昇腾910C板卡涨至11万元以上，寒武纪下一代芯片690较两个月前上涨20%-30%，沐曦、天数智芯跟进调价。戴尔CEO"2027年可能更严重"的判断提示我们：这场短缺或许不是短期波动，而是未来数年的行业常态。对采购方而言，与其等待价格回落，不如尽早锁定供货。

8 月底至 9 月初，国产 AI 芯片厂商半年报密集披露，加上燧原科技 9 月 2 日启动 IPO 申购，被称为"国产四小龙"的摩尔线程、沐曦、壁仞、燧原全部完成上市，加上早已在科创板的寒武纪——国产 AI 芯片的资本市场拼图就此补齐。更重要的是，财报数字第一次集体印证了一件事：国产算力正从"能用"跨向"好用"，商业化拐点已现。

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1. 半年报成绩单：增长是主旋律，盈利是分水岭​

厂商	2026H1 营收	同比	盈利状态	技术路线
寒武纪	59.96 亿元	+108.1%	归母净利 23.11 亿	自研 MLU 指令集（DSA）
摩尔线程	17.36 亿元	+147.4%	净亏 1156 万（收窄）	全功能 GPU（兼容 CUDA 路线）
壁仞科技	12.36 亿元	+1997.6%	未盈利	通用 GPU
沐曦	13.24 亿元	+44.7%	净利 6.12 亿（首次扭亏）	通用 GPU
燧原	11.20 亿元	+279.1%	未盈利	DSA 专用架构（TopsRider）

几个值得注意的细节：

• 沐曦率先跨过盈利线：8 月 31 日披露的半年报显示净利润 6.12 亿元、同比扭亏（上年同期亏损 1.86 亿）；不过扣非净利润仍为 -4900 万（亏损收窄 75.8%）——含金量仍在爬坡。
• 壁仞低基数暴增：近 20 倍的同比增速来自上年同期极低的收入基数，但 12.36 亿的绝对体量已与燧原、沐曦同量级，第二梯队座次重新洗牌。
• 研发强度惊人：沐曦研发费用占营收 39.7%、摩尔线程 44.3%、壁仞高达 65%——高研发投入是全员未完全盈利的根本原因，也是未来竞争力的来源。
• 摩尔线程毛利率承压：从 78% 降至 57%，成本增速（+245%）远超营收增速（+147%）——大规模量产期的品控与爬坡成本开始显现。

2. 燧原登板：四小龙资本拼图补齐​

燧原科技 9 月 2 日启动公开申购，发行 4303 万股新股（约占上市后总股本 10%），募资目标 60 亿元，采用 DSA 专用架构 + 自研 TopsRider 软件平台（不兼容 CUDA）。至此：

• 科创板：寒武纪（2020 年）、摩尔线程、沐曦、壁仞（2026 年）
• 燧原：2026 年 9 月完成上市

国产 AI 芯片第一梯队全部进入公开市场，融资通道打开后，研发投入的"军备竞赛"将进一步升级。

3. 需求端：百万卡缺口，订单排到三年后​

财报爆发的另一面，是需求端的极度饥渴：

• 产能缺口：行业调研显示，2026 年国产 AI 芯片需求规模约 400 万颗，实际交付约 300 万颗，存在百万级缺口；
• 订单周期：内蒙古乌兰察布远景星河基地（规划支撑百万卡级并行算力）表示"在手订单已排到三年后"；
• 供给创新：算力紧缺催生"集装箱式算力中心"——20/40 英尺标准集装箱为载体，插电接水即可在 24 小时内完成部署，把传统"一年工期"压缩到"一天上线"；
• 市场空间：IDC 数据显示 2025 年中国 AI 加速卡出货约 400 万片，国产占约 41%（165 万片）；CIC 预测中国 AI 加速器市场 2028 年将超万亿元，其中国产方案份额约 90%。

4. 两种路线的两种赌注​

市场研究机构预测 2026 年中国高端 AI 芯片市场中，国产方案份额将接近 90%，其中华为约 62%、寒武纪约 14%，剩余由摩尔线程、沐曦、壁仞等共同占据。而寒武纪与摩尔线程这对"双龙头"，正在押注两种截然不同的未来：

寒武纪：用现金买确定性。 半年报资产负债表上，存货 82.48 亿 + 预付款 29.14 亿，两项合计 111.6 亿、占总资产 61%——在实体清单限制下"产能即订单"，提前锁定未来 12-18 个月的晶圆产能，代价是经营现金流净额同比下滑 66%，且上半年已计提存货跌价损失 3.97 亿。底气来自订单确定性：57 亿元股权激励计划的考核目标是 2026 年营收不低于 135 亿、2026-2028 年累计不低于 1000 亿。

摩尔线程：用亏损买时间。 全功能 GPU 的"大而全"路线（AI 计算 + 图形渲染 + 物理仿真 + 视频编解码）前期投入巨大，需要在现金流耗尽之前跨过规模化的门槛。上半年亏损已收窄至千万级，IPO 募资到位后，时间窗口正在变宽。

5. 软件生态：被忽视的胜负手​

需求外溢（英伟达 H20 系列在中国市场遇冷）推动 DeepSeek、智谱 GLM、月之暗面 Kimi 等头部模型纷纷适配国产加速器（昇腾、沐曦、摩尔线程等），这给了国产芯片难得的"真实负载打磨机会"。但正如行业共识：芯片可以三年一代，生态需要十年之功。寒武纪自研指令集的封闭高效、摩尔线程 MUSA 对 CUDA 生态的兼容路线、燧原 DSA 的专用极致——哪条路能沉淀出真正的开发者生态，才是决定 2030 年格局的关键变量。

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相关链接​

• 寒武纪 MLU690 规格页
• 沐曦曦云 C600 规格页
• 壁仞 BR100 规格页
• 燧原 T21 规格页

参考资料​

• Pandaily：China's Four Domestic AI Chip Makers Near a Commercial Turning Point（2026-09）
• 央视财经 / 大湾区经济网：百万卡缺口，订单排到三年后！国产算力上演"抢芯大战"（2026-09-01）
• 钛媒体：国产芯片的两场豪赌——寒武纪买确定性，摩尔线程买时间（2026-09-03）

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本文基于上市公司半年报、Pandaily 与央视财经等公开报道整理。财务数据为公司披露口径，市场份额为研究机构预测，不构成任何投资建议。

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。

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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。

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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。

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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。

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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%。

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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​

• 华为昇腾 960 规格页
• 华为昇腾 950DT 规格页
• 寒武纪 MLU690 规格页
• 摩尔线程 MTT S5000 规格页

参考资料​

• 华为官网：发布全球首个采用 NPO 的超节点（昇腾 960 超节点）（2026-09-17）
• 电子工程专辑：国产 AI 芯片新突破！华为昇腾960芯片将提前发布
• 国产AI芯片行业观点更新 - 萝卜投研
• 摩尔线程，一日两大利好 - 东方财富网
• 摩尔线程 × 硅基流动：PD 分离异构算力混部技术白皮书 - 与非网
• 接近盈亏平衡后 摩尔线程再赴港股"大考" - 顶端新闻

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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。

从 2025 年 12 月到 2026 年 7 月，短短半年，至少 6 家 AI 芯片企业登陆或即将登陆资本市场。加上已上市的寒武纪、海光信息、天数智芯，国产 GPU 军团总市值正逼近 2 万亿元。这标志着国产 GPU 从"能用"迈向"好用"的关键爬坡期。

1. "四小龙"资本市场集结​

企业	上市状态	拟募资 / 发行价	保荐机构
摩尔线程	已上市（科创板 sh688795，2025-12-05）	发行价 114.28 元，募资 80 亿元	中信证券
沐曦股份	IPO 受理（2026-06-30）	39.04 亿元（投资总额 50 亿元）	华泰联合
燧原科技	过会（2026-06-15）	60 亿元	—
壁仞科技	港股 / 冲刺中	—	—

已上市阵营：寒武纪（sh688256，2020-07-20 科创板）、海光信息、天数智芯（港股）。摩尔线程一季度实现账面盈利 2,935 万元，沐曦亏损收窄 57.7% 并给出 2026 年盈亏平衡时间表。

2. 摩尔线程 MTT S5000：对标 H100​

摩尔线程宣布旗舰 AI 训推一体 GPU MTT S5000 成功完成智谱新一代大模型 GLM-5 全流程适配验证，实测性能"突破国产算力天花板"：

指标	MTT S5000
架构	第四代"平湖"架构
FP8 算力	1 PFLOPS（1,000 TFLOPS）
显存带宽	1.6 TB/s
定位	训推一体全功能 GPU，对标 NVIDIA H100
量产状态	已规模量产，集群已上线支持万亿参数训练

落地验证：联合智源研究院完成具身大脑模型 RoboBrain 2.5 全流程训练；联手硅基流动实现 DeepSeek-V3 高性能推理，单卡速度接近国际顶尖产品。募投资金投向三大方向：新一代 AI 训推一体芯片、新一代图形芯片、新一代 AI SoC 芯片。

WAIC 2026 新进展：摩尔线程展出 MTT C256 超节点（首创一层 Scale-up 256 卡全互联、亚微秒级时延）与"模型训练工厂 / 词元生产工厂 / 智能体生产工厂"三大 AI 工厂方案；公司预告 2026 年上半年营收 16.5–17.5 亿元，同比增 135%–149%。

3. 寒武纪：思元590/690 双旗舰​

芯片	制程	算力	显存	客户 / 状态
思元590（MLU590）	7nm Chiplet	INT8 512 TOPS / FP16 345 TFLOPS	96 GB HBM2e	字节推理主力，综合性能约 A100 的 80%，2026 初规模出货
思元690（MLU690）	5nm 级（中芯 N+2）	FP16 700+ TFLOPS / INT8 2800+ TOPS	196 GB HBM3（带宽 3.35 TB/s）	双 die 封装、MLU-Link 890 Gbps；对标 H100 约 70%（纯推理 80–90%）；字节为最大客户，2026 初量产

寒武纪是国内唯一"端边云统一架构"AI 芯片厂商，统一 MLU 指令集覆盖思元 220（端）→ 370（边）→ 590/690（云），同一套 NeuWare 工具链跨算力层级部署。

资本与业绩双爆发：寒武纪 2026 年 6 月 30 日总市值突破万亿元，成为科创板首支"万亿股"，年内涨幅超 75%。业绩层面，2026 Q1 营收 28.85 亿元（同比 +160%）、扣非净利 9.34 亿元；2025 全年营收 64.97 亿元（同比 +453%）、归母净利 20.59 亿元，终结长期亏损。字节跳动累计部署超 10 万张思元 590/690，为最大客户。

4. DeepSeek-V4 效应：改变预期坐标系​

2026 年 4 月 24 日，DeepSeek 发布万亿参数旗舰 DeepSeek-V4。与一年前 V3 发布时"国产芯片能不能跑大模型"的争论不同，这次华为昇腾、寒武纪、海光、沐曦、摩尔线程、昆仑芯、平头哥、天数智芯等多家国产芯片在发布当天即完成适配。

评判坐标系正在改变：从"性能达到英伟达同代产品的百分之多少"，转向"能不能承接头部大模型的真实工作负载"。

产业解读​

1. 资本弹药到位：密集 IPO 为国产 GPU 的研发迭代与产能扩张提供充足资金，从"技术突破"迈向"商业正循环"。
2. 训推一体成主流路线：摩尔线程走全功能 GPU 路线（图形+AI+通用计算），与华为昇腾"专注 AI"形成差异化。
3. 软件生态是胜负手：Day-0 适配、统一软件栈（MUSA / NeuWare / MXMACA）的成熟度，正取代单纯的峰值算力，成为国产 GPU"好用"的核心标尺。

相关链接​

• 摩尔线程 MTT S5000 规格页
• 寒武纪 MLU590（思元590）规格页
• 寒武纪 MLU690（思元690）规格页

参考资料​

• 摩尔线程旗舰 GPU 实测对标英伟达 H100 - 钜亨网
• GPU 四小龙上桌，寒武纪们不再孤单 - 新浪财经
• GPU 行业现状与发展趋势分析（2026年）- 同花顺
• 2026 国产 AI 算力追踪（华为昇腾、寒武纪、摩尔线程）

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本文持续跟踪国产 GPU 上市进程与产品迭代。

2026年上半年，AI芯片产业发生了历史性转折——产业重心从"训练竞赛"转向"推理效率"，国产芯片市场份额首次突破40%，NVIDIA以Blackwell Ultra筑高壁垒，推理专用芯片赛道百花齐放。

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一、算力再翻番：NVIDIA Blackwell Ultra 发布（6月1日）​

2026年6月1日，NVIDIA CEO黄仁勋在**台北国际电脑展（Computex 2026）**上揭晓新一代AI芯片 Blackwell Ultra，为未来两年的AI基础设施竞赛划定新起跑线。

关键规格​

指标	Blackwell Ultra	B200	提升
FP8算力	20 petaFLOPS	~10 petaFLOPS	100%
架构	Blackwell Ultra	Blackwell	升级
预计交付	2027年Q1	2026年Q1	—
定位	超大规模训练+推理	训练+推理	旗舰

产业意义​

1. 算力翻倍的直接影响：20 petaFLOPS FP8意味着千亿参数模型训练时间大幅缩短，万亿参数模型训练从"科学实验"走向"工程常态"
2. 系统级平衡：Blackwell Ultra不仅是芯片，更是NVLink、HBM、散热、供电的系统级工程突破
3. 路线图确定性：2027年Q1交付时间表，让云厂商和AI实验室可以提前18个月规划基础设施预算

挑战​

• 能耗危机：性能翻倍伴随功耗大幅上升，数据中心供电和冷却设计面临极限挑战
• 可及性问题：顶级算力优先供应顶级云厂商，中小开发者和研究机构如何通过云服务以合理成本触达算力
• 软件栈适配：新硬件需要匹配的CUDA版本和框架支持，软件生态成熟度成为算力转化的关键瓶颈

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二、国产AI芯片：从"可用"到"好用"的临界点​

2026年6月16日，信创世界发布**《2026中国国产AI芯片厂商能力象限》**，清晰勾勒出国产AI芯片的整体格局。

2.1 能力象限排名​

象限	代表厂商
领导者象限	华为昇腾、海光信息、寒武纪、阿里平头哥、摩尔线程
远见者象限	百度昆仑芯、壁仞科技、燧原科技、沐曦股份、瀚博半导体
竞争者象限	清微智能、黑芝麻智能、芯驰科技、砺算科技、后摩智能
挑战者象限	登临科技、知存科技、芯原股份、瑞芯微、云天励飞

2.2 华为昇腾：国产算力的定海神针​

市场地位​

• 2025年昇腾系列出货 81.2万张，占国产AI加速卡 49% 份额，稳居国产第一
• 昇腾950PR单卡FP8算力达 1P（PetaFLOPS）、FP4算力达 2P
• 推理性能约为NVIDIA H20的 2.87倍，定价仅 7.2-7.5万元，性价比优势显著

全栈优势​

华为"端管云芯"一体化战略是昇腾的核心壁垒：

• 芯片设计：Da Vinci 3.0架构持续迭代
• 操作系统：鸿蒙/欧拉OS深度优化
• 网络通信：欧拉网络协议栈
• 云服务：华为云ModelArts平台无缝集成

最新进展​

• 2026年6月5日，深圳河套学院联合哈工大（深圳）、华为团队，依托昇腾910C集群完成 1.6万亿参数DeepSeek V4 Pro大模型全参数后训练
• 这是国产AI芯片首次完成万亿参数级大模型训练，标志着"国产替代"从推理迈向训练

2.3 寒武纪：率先盈利的国产AI芯片标杆​

业绩爆发​

指标	2025年全年	2026年Q1	同比增长
营收	64.97亿元	28.85亿元	+453% / +160%
净利润	20.59亿元（首次年度盈利）	10.13亿元	— / +185%

核心产品：思元590​

• 在DeepSeek R1推理场景下，TPS可达 942，比H20高出约 50%
• 与字节跳动多年联合优化，具备短期最强的云端推理部署能力
• 2026年Q1营收28.85亿元中，思元590贡献超过70%

潜在风险​

在2026年第2号《安全可靠测评结果公告》中缺席，原因尚未明确，将对其国内政企市场表现产生影响。

2.4 清微智能：可重构芯片的"第三路线"​

技术路线​

清微智能采用与Groq LPU同源的可重构数据流架构，在GPU通用性与ASIC极致效率之间找到了平衡点。

指标	清微智能 TX81	传统GPU方案	优势
推理成本	基准	+100%	降低50%
能效比	基准	基准	提升3倍
架构	可重构数据流	SIMT/SIMD	更适合推理

落地进展​

• 可重构芯片累计出货量已超 3000万颗
• 在全国十余座千卡规模智算中心实现规模化落地
• 已启动A股IPO辅导，有望成为"可重构芯片第一股"

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三、推理芯片赛道：产业重心转移的核心信号​

2026年6月4日，TrendForce发布深度报告**《推理经济时代来临：AI芯片的规则正被重写》，指出AI产业的算力竞争重心正在从训练转向推理**。

3.1 为什么是现在？​

成本结构改变​

• 训练是一次性成本：模型训练完成后，边际成本趋近于零
• 推理是持续性成本：每一次API调用、每一个生成token，都代表算力消耗与毛利压力
• 单位推理成本与能效表现将直接影响毛利率与规模扩张能力

模型精简技术成熟​

• 1.58-bit量化技术与权重剪枝，使模型可在极低内存占用下维持推理准确度
• MoE（混合专家）架构通过"部分唤醒"机制，每次推理仅激活少数专家子网络，大幅降低实际运算量
• 精简模型的崛起，为硬式编码推理芯片提供了商业可行性

3.2 NVIDIA的百亿押注：收购Groq（2025年12月）​

2025年12月24日，NVIDIA以 200亿美元取得Groq的Inference技术授权与核心团队，这是NVIDIA历史上最大规模的并购/技术收购之一。

战略意图：

1. 补全推理短板：NVIDIA GPU在训练领域无可撼动，但推理效率一直不是最强
2. 对抗专用推理芯片：Cerebras、Taalas、SambaNova等初创公司正在蚕食推理市场
3. 布局Agentic AI：Agentic AI需要极低延迟、极高吞吐的推理能力

3.3 Taalas HC1：硬式编码推理的概念验证​

2026年2月20日，加拿大AI芯片初创公司Taalas发布推理芯片 Taalas HC1，将Meta的开源AI模型Llama 3.1 8B直接刻印在芯片中。

关键指标​

指标	Taalas HC1	NVIDIA B200（throughput optimized）	优势
推理速率	16,960 tokens/s/user	基准	~4-5x
每百万tokens成本	0.75 cents	3.79 cents	降低80%
功耗	~250W	~700W	降低64%
制程	TSMC N6	TSMC 4nm	更成熟
HBM	❌ 不使用	✅ HBM3e	成本更低

技术原理​

Taalas HC1采用**存储内运算（Computing-in-Memory, CIM）**的激进实现：

• 将模型权重直接固化于Mask ROM中（完全硬体定义）
• 以片上SRAM处理动态资料（KV cache和LoRA微调权重）
• 仅需修改2层光罩就能产出另一个AI模型的专用芯片，将一个AI模型转化为实体芯片仅需2个月

局限性​

• 缺乏弹性：硬式编码无法应对快速迭代的模型更新
• 生态壁垒：当前云端市场仍依赖通用平台，客户可能更偏好可随模型升级的弹性方案
• NRE成本：一次性工程费用高，需要足够大规模的部署才能摊薄

3.4 Cerebras：晶圆级整合的上市之路​

2026年5月14日，Cerebras Systems正式在纳斯达克挂牌上市，成为首家上市的晶圆级AI芯片公司。

核心技术：Wafer-Scale Integration（WSI）​

• WSE-3（第三代晶圆级引擎）：整片12英寸晶圆做成单一芯片
• 44GB片上SRAM：无需外部HBM，彻底消除内存带宽瓶颈
• 21 PB/s带宽：片上通信带宽，是GPU的千倍级别
• 与OpenAI合作：已签署逾200亿美元、规模750MW的三年算力合作协议

上市意义​

Cerebras的上市是推理专用芯片赛道成熟的标志：

1. 资本市场开始为这类公司定价
2. 证明"非GPU"技术路线具备商业可行性
3. 为其他推理芯片初创公司（Groq、SambaNova、Taalas等）提供了估值参照

3.5 推理芯片格局：多元技术路线并存​

公司	技术路线	核心优势	代表产品
Taalas	硬式编码（Mask ROM）	极致推理效率、低成本	HC1
Cerebras	晶圆级整合（WSI）	超高带宽、大模型推理	WSE-3
Groq	SRAM-first架构	确定性延迟、高吞吐	LPU（已被NVIDIA收购）
d-Matrix	数字存储内运算（DIMC）	灵活性强于硬式编码	Corsair
Etched	Hard-wired Transformer	所有Transformer模型适用	Sohu
Axelera AI	数字存储内运算（D-IMC）+ RISC-V	高能效比	Metis AIPU

TrendForce预测：

• 通用GPU仍主导训练与多模型环境
• 但在成熟、可预测场景中，通用GPU的利润空间将受到压缩
• 产业格局从通用算力垄断，走向通用与专用并行的双轨结构

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四、2026年H1国产AI芯片整体格局​

4.1 行业进入放量期​

指标	2025年	2026年Q1	趋势
国产AI加速卡出货量	165万张（占比41%）	—	持续上升
中国AI加速卡总出货量	~400万张	—	—
海光信息营收增速	—	翻倍增长	↑
寒武纪营收增速	—	+160%	↑
摩尔线程营收增速	—	翻倍增长	↑

头部厂商集体进入业绩兑现通道，行业从"技术验证"迈向"规模商用"。

4.2 三大核心发展趋势​

趋势一：资本化浪潮重塑格局​

• 2025年底至2026年初，摩尔线程、沐曦股份登陆科创板
• 壁仞科技登陆港股
• 燧原科技科创板IPO获受理
• 昆仑芯、平头哥启动上市进程
• 清微智能、瀚博半导体等推进IPO

资本化带来双重效应：

• ✅ 正面：为研发和生态建设提供支撑
• ⚠️ 负面：估值泡沫和业绩兑现压力

趋势二：产能成为最大制约变量​

国产AI芯片爆发式需求与有限先进制程产能的矛盾日益尖锐：

厂商	先进制程产能需求	实际获得
华为昇腾	每月1.5万片（7nm级）	优先保障
中芯国际总产能	每月约2万片（7nm级）	—
其他厂商	合计约5000片/月	极度紧张

能否拿到稳定晶圆产能直接决定厂商生死。寒武纪75.4%的营收占比存货，本质是对产能的锁定。

趋势三：竞争从"可用"转向"好用"​

早期竞争聚焦"能否跑通模型"，当前升级为"运行效率、部署成本"的比拼：

竞争维度	"可用"时代	"好用"时代
硬件性能	能否跑通模型	运行效率、能效比
软件栈	基本适配	成熟度、框架广度
生态	有无	开发者社区活跃度
部署成本	不敏感	核心竞争要素

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五、2026年H2展望​

5.1 即将到来的关键事件​

时间	事件	影响
2026年Q3	NVIDIA Rubin架构详情公布	下一代旗舰规格揭晓
2026年Q3	华为昇腾950PR/950DT正式发布	国产推理芯片新标杆
2026年Q4	AMD MI350X规模化交付	NVIDIA Blackwell竞品
2026年Q4	寒武纪思元690发布（推测）	新一代训练芯片
2027年Q1	NVIDIA Blackwell Ultra交付	算力新标杆落地

5.2 未来三年关键竞争要素​

1. 晶圆产能获取能力：先进制程产能是稀缺资源，绑定中芯国际、TSMC的厂商具备先天优势
2. 资本运作效率：IPO窗口期有限，能否在资本市场上融到足够资金决定研发持续性
3. 软件生态建设深度：硬件性能只是入场券，软件栈成熟度、框架适配广度、开发者社区活跃度才是核心壁垒

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六、结语：多元生态终将形成​

2026年H1，AI芯片产业正在经历从"一家独大"到"多元并存"的历史性转变。

• NVIDIA以Blackwell Ultra筑高训练壁垒，同时以收购Groq布局推理效率
• 华为昇腾以全栈能力守住国产算力的基本盘，950PR在推理性能上开始超越H20
• 寒武纪以率先盈利证明国产AI芯片的商业化可行性，思元590在特定场景超越国际竞品
• Cerebras、Taalas等推理专用芯片公司开辟了"非GPU"的第三路线
• 清微智能的可重构架构为中国AI芯片提供了技术路线的多元化选择

未来三年，国产AI芯片终局将形成GPU、ASIC、可重构计算三大技术路线并存，云端与边缘协同发展的多元生态。"国产替代"不再是口号，而是正在发生的产业现实。

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数据来源：

• 信创世界《2026中国国产AI芯片厂商能力象限》（2026-06-16）
• TrendForce《推理经济时代来临：AI芯片的规则正被重写》（2026-06-04）
• RayByte《算力再翻番！英伟达Blackwell Ultra芯片发布》（2026-06-02）
• 各公司官方财报和公告

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• 完整对比表

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