市场整体规模与国产化进程
2026年，我国AI算力市场规模预计突破2300-2500亿元，其中国产算力份额将提升至60%，逐步替代英伟达、AMD等海外厂商的份额。这一增长主要得益于政策支持与国产芯片性能的快速迭代，例如华为昇腾950单卡推理性能已超越英伟达H100，单价仅为后者的一半（约5万元），且生态兼容性显著提升，PyTorch/TensorFlow模型迁移效率超90%。与此同时，国产算力产业链正从“可用”向“好用”跨越，智能效率（投入资源与智能增量的比值）成为竞争新焦点。
华为昇腾的生态优势与商业化突破
华为昇腾凭借全栈能力占据市场主导地位，其昇腾950系列将于2026年Q1量产，950DT预计Q4放量，全年出货量或达百万张级别，支撑大模型训练与推理需求。在生态适配方面，昇腾已实现与阿里千问3.5、智谱GLM-5等主流模型的“Day 0”适配，并通过液冷技术优化高密度算力场景的散热效率。互联网大厂中，字节跳动成为昇腾核心客户，2026年计划采购12-13万张昇腾950芯片，优先保障产能；腾讯、百度则通过混合架构（如百度昆仑芯的协同）布局推理场景。
其他国产厂商的技术突破与挑战
海光信息通过与中科曙光的协同强化全栈能力，其深算四号DCU预计2026年Q3量产，性能对标英伟达H100，但受限于三星流片和HBM3E显存供应，初期量产以HBM3为主。寒武纪、阿里TPU 1.5等产品则聚焦细分领域，如推理场景与中小模型优化。值得注意的是，字节跳动、腾讯等大厂加速自研芯片，字节自研团队规模超1800人，预算近百亿，2026年目标出货10万颗，长期或对第三方供应商形成竞争压力。
技术趋势与产业链变革
液冷技术普及：2026年昇腾液冷渗透率显著提升，冷板式方案成为主流，单卡电源价值量较传统服务器提升超5倍，推动泰嘉股份、英维克等厂商收入增长。
供应链本土化：封装测试环节由长电科技、通富微电主导，HBM产能占全球15%；高速连接器、光模块等核心部件国产化率提升，华丰科技224G产品通过华为认证。
算力集群与能耗优化：昇腾384超节点算力达300Pflops，通过Chiplet架构突破冯·诺依曼限制；中西部数据中心采用无水制冷系统，PUE降至1.05以下。
国产算力产业链涵盖芯片设计、制造、封装测试及配套设备材料等环节，各环节厂商竞争格局呈现差异化特征，国产替代与技术突破并行推进。
在芯片设计环节，头部企业主导高性能市场
华为海思的昇腾系列（如昇腾910C、950）凭借算力密度对标英伟达H100、生态适配能力突出的优势，占据国产AI芯片主导地位，覆盖云端训练与推理场景；寒武纪思元系列（如思元590）聚焦云端推理，性能达英伟达A100的70%，在政务云、智算中心加速渗透；海光信息深算系列DCU兼容x86生态，2025年Q3量产的深算四号性能对标H100，但受限于三星流片和HBM3E显存供应，初期量产以HBM3为主。
GPU新势力同步崛起
沐曦股份曦云C600 GPU实现全流程国产供应链闭环，2026年量产千卡集群主打推理场景，与字节跳动合作紧密；摩尔线程MTT S系列兼容CUDA生态，2025年科创板上市后重点布局游戏与AI渲染；壁仞科技BR104 GPU聚焦数据中心推理，2026年港股上市后募资研发新一代芯片。
生态竞争呈分化态势
华为昇腾、龙芯中科等“自主架构派”采用自研指令集构建全栈生态，但兼容性待突破；海光、摩尔线程等“兼容生态派”通过x86/GPU架构兼容英伟达生态，降低客户迁移成本，快速抢占市场。
芯片制造环节以成熟制程为主、先进制程加速突破
晶圆代工领域，中芯国际14nm/28nm成熟制程产能占比超70%，支撑国产AI芯片量产，但7nm以下先进制程良率不足70%；华虹半导体聚焦特色工艺（如CIS、功率器件），2025年产能扩至每月10万片，满足车规级需求；合肥晶合、广州粤芯等地方代工集群承接中低端芯片制造，缓解产能压力。先进制程方面，上海微电子28nm光刻机进入量产验证，2026年计划推出14nm设备；华为与中芯国际合作，通过Chiplet技术突破制程限制，昇腾950采用3nm异构集成使性能提升40%。
封装测试环节由龙头企业主导技术升级
长电科技作为全球第三大封测厂，2.5D/3D封装技术突破支撑HBM和Chiplet量产，2025年市占率提升至18%；通富微电与AMD深度绑定，先进封装收入占比超40%，2025年承接昇腾950部分封测订单；华天科技聚焦汽车电子封测，车规级芯片良率达99.9%，配套蔚来、比亚迪等车企。技术升级方向包括异构集成（芯原股份提供NPU IP授权支持多芯片封装）与绿色封装（英维克液冷方案降PUE至1.06，用于超聚变服务器）。
配套设备与材料是产业链自主化的关键支撑
光刻机与EDA工具领域，上海微电子28nm光刻机逐步替代进口，但EUV仍依赖ASML；华大九天模拟电路EDA市占率超30%，2026年将推出全流程数字EDA突破垄断。关键材料中，安集科技CMP抛光液打破海外垄断，14nm以下产品通过中芯国际验证；沪硅产业12英寸大硅片供应海力士、长鑫存储，2025年产能达50万片/月。
风险与不确定性
2026年，国产算力将进入“性能对标-生态构建-成本优化”的关键发展阶段。整体竞争格局方面，芯片设计环节中，华为昇腾与寒武纪领跑AI芯片赛道，沐曦股份、摩尔线程则在GPU市场展开角逐，生态兼容性成为差异化竞争的关键。制造与封测领域，中芯国际主导成熟制程，长电科技的封测技术处于国际领先水平，但先进制程仍有待突破。在政策驱动下，国产芯片在推理场景的市占率已达45%，训练场景的占比也突破了20%。当前行业面临的核心挑战在于EDA工具与高端光刻机高度依赖进口，而Chiplet、存算一体技术或成为实现弯道超车的重要方向，供应链韧性与技术迭代能力将成为未来竞争的核心要素。
国产算力仍面临供应链稳定性的挑战，例如三星流片延迟可能影响海光四号的量产进度。价格竞争的加剧或导致中高端芯片的毛利率承压，2027年大厂自研卡（如腾讯、阿里的产品）或引发行业发展的拐点。此外，AI应用需平衡算力需求与电力供给，我国通过超高压输电与绿电整合缓解能源错配问题，但在东南亚等海外地区的布局仍受限于水资源与电网承载力。
