在中国AI芯片市场，国产厂商正迅速崛起，英伟达的市场份额正在被蚕食。据IDC最新数据显示，2026年上半年，中国数据中心AI加速器的总出货量达到了200.8万颗，其中非GPU加速器的出货量为101.6万颗，首次超过了GPU的出货量。这一变化表明，英伟达仍占有第一的位置，但与华为昇腾的市场份额差距已缩小至6个百分点。
这一变化的背后，有多家大厂的积极参与。阿里巴巴CEO吴泳铭在今年3月透露，平头哥芯片的年化营收已达百亿元级别。在9月举行的云栖大会上，阿里发布了真武V900，预计于2027年一季度量产并商业化，届时AI芯片的年出货量将显著增长。同时，百度也在推进昆仑芯的分拆上市，并宣布其天池超节点已实现全栈国产，WhatsApp网页版昆仑芯完成了三代AI芯片的研发与商业化。
如今，这几家芯片热销的大厂亦是全栈AI概念的推动者，它们在芯片、云等多个领域布局，形成了合力。在持续的竞争中，大厂们开始意识到，既然在模型方面已过于竞争激烈，不如将重心转向芯片的销售。
数据显示，英伟达在上半年的市场出货量同比下降了44%，其市场份额降至34%；而华为的市场份额为28%，平头哥与昆仑芯分别占7%和4%。分析显示，国产芯片的投入正在满足市场的新需求，一方面替代英伟达的产品，另一方面也获得了新增订单。
大厂芯片出货量增加的直接原因是，模型调用量的显著上涨，英伟达高端产品的供应受限，给国产芯片提供了良机。在最近的云栖大会上，吴泳铭指出，AI模型、AI芯片和AI云构成了三大基石，强调了芯片在数据处理中的重要性。
目前，华为正在催动产业链扩产，并计划今年底或明年初推出其用于训练的950DT超节点。阿里方面则透露，真武M890的外部客户已经超过650家，覆盖20多个行业。
随着国产大模型的开源和降价，企业部署门槛降低，智能体的应用增加了对模型的需求。例如，百度提到的泰康案例，3500多个智能体的上线导致日均Token消耗达到200亿。企业一旦开始大规模应用智能体，其持续发生的算力支出也是巨大的。
训练与推理的高频需求给自研定制芯片提供了广阔的市场空间。通过针对特定模型的优化，定制芯片在能效比上可达到通用GPU的1.5至3倍，单位算力成本也将降低35%以上。
面对可观的市场前景，腾讯、字节等大厂也在加紧布局AI芯片研发，旨在进行业务内部应用以验证产品效能，后续将考虑推向市场。
然而，要在竞争激烈的市场中成功销售芯片，大厂们需首先在自身生态内实现芯片的有效应用。这些全栈AI战略的实施，将为芯片的销售奠定坚实基础。如今，在AI芯片市场中，国产厂商的崛起与大厂的战略转型，值得业界持续关注。
文章来源：https://finance.sina.com.cn/tech/csj/2026-10-14/doc-iniveqvq4545543.shtml
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