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2026年算力芯片行业报告

日期：2026-06-23 13:21:20 来源：网络整理作者：本站编辑评论：0

2026年算力芯片行业报告

大模型驱动算力变革，国产算力迎增量机遇

摘要

当前，算力需求正从前期的“模型训练”加速向规模化落地的“应用推理”侧外溢。随着摩尔定律边际效应减弱，算力竞争的核心已从传统的“单芯片峰值性能提升”全面转向“芯片、软件生态与系统级集群的综合效率优化”。在海外高端芯片销售受限的背景下，国内信创需求与大模型迭代共振，推动本土AI芯片厂商加速适配并放量，国产算力全栈生态迎来增量机遇。

01 大模型加速迭代，算力需求从训练向推理扩散

大模型发展趋势：更智能、更快捷、更便宜

自2022年11月ChatGPT发布以来，生成式AI逐渐从专业领域走向大众视野。2023年被视为人工智能产业的重要转折点，海外大模型厂商（如OpenAI、Google等）保持每半年一代的高频迭代，通过算力扩充和算法优化持续推动产品智能化升级。

与此同时，国产大模型在经历技术蓄力后，自2025年起迭代显著提速。以DeepSeek-R1、智谱GLM等为代表的产品在丰富度和性能上快速追赶，中美已成为全球大模型供给的两大核心。

算力需求重心转移：从训练侧外溢至推理侧

在2022-2024年，AI基础设施投资更多聚焦于模型训练侧，重点在于打造千卡万卡级算力集群。然而，随着Kimi、豆包等应用规模化落地，AI算力需求正由训练侧向推理侧外溢。

据IDC数据显示，针对推理基础设施的投资规模自2024年开始超越训练侧。推理侧更强调高吞吐、大并发以及成本性能的平衡。预计2024-2028年，推理芯片需求增速更快（CAGR = 14.3%），略高于训练收入增速（CAGR = 13.8%）。

AI大模型驱动的产业链升级需求

AI大模型将算力需求分为两个层面：

训练侧：需要更大规模、更高吞吐、更强互联，目标是将模型训练出来。

推理侧：需要更低延迟、更高并发、更低成本，目标是将模型持续服务出去。

算力的“五层蛋糕”与硬件演进

AI是一套从底层资源到上层应用逐层链接的基础设施体系，可类比为五层“蛋糕”：能源 → 芯片 → 基础设施 → 模型 → 应用。

从芯片硬件看，更大的存储量、更强的稠密算力能力、更大的带宽速度是迭代方向。以英伟达为例，从A100到H100、B100系列，显存大小、显存带宽和浮点运算能力均呈指数级增长，功耗也随之提升。

算力发展趋势：互联与系统级

为了突破集群算力瓶颈，互联技术沿两个方向发展：

机柜级（Scale-up）：向超节点模式发展，如GB200单机柜算力升级，带动液冷、铜缆等技术升级。

集群级（Scale-out）：随着参数扩张，算力集群规模越来越大，对交换机间传输速度要求极高，CPO（共封装光学）和PCB材料升级成为重要方向。

02 AI计算异构化与系统级协同，芯片竞争从峰值性能转向综合效率

算力需求推动系统级协同

大模型训练、推理及多模态应用持续推高算力需求，传统依靠制程升级实现性能提升的边际效应正在减弱。AI算力产业正从“单芯片性能提升”转向“系统级协同优化”。

中长期看，算力竞争取决于芯片、软件生态、服务器、网络互联、液冷和大规模集群的综合效率。

算力芯片演进：从通用到系统级

计算芯片的演进方向经历了：通用计算 → 并行计算 → 矩阵加速 → 系统级算力。竞争重心已从单芯片→转向软件生态与系统级集群。

AI系统的本质：异构计算体系

AI需求推动下，计算芯片并非线性替代，而是围绕不同任务分工深化：

CPU：擅长通用计算、逻辑控制和系统调度，是计算体系的基础。

GPU：依靠大规模并行计算能力，适合神经网络训练和推理中的矩阵、向量运算，成为AI时代的重要加速器。

ASIC（如TPU/NPU）：针对特定AI算子做专门优化，在能效比、成本和特定场景性能上具备优势。

未来格局将是CPU、GPU、TPU、NPU及各类AI ASIC长期共存，构成百花齐放的异构算力生态。

03 海外芯片龙头从单芯片竞争走向平台化交付

当前，海外AI芯片竞争已从单颗芯片性能比拼，演进为芯片、互联、软件、云服务、整机系统的综合交付能力竞争。

英伟达：从GPU供给走向AI数据中心整体效率

英伟达的发展始于GPU通用计算，通过CUDA生态确立优势。近年来，英伟达继续推出更高性能的Blackwell系列，并通过NVLink、InfiniBand、CUDA生态和整机系统，把单颗芯片竞争扩展为“芯片+网络+软件+系统”的平台竞争，重点转向AI专用加速和数据中心整体能效。

谷歌：从内部推理ASIC演进为云端TPU平台

谷歌以TPU为主线，早期主要为内部搜索、翻译等任务提升推理效率。随后TPU开始支持大规模训练并服务于云客户。2024年发布第六代Trillium，2025年推出第七代Ironwood，定位为面向“推理时代”的TPU，重点支持大规模低延迟推理、多模态生成等。

AWS：训练与推理两条ASIC产品线降本

亚马逊围绕AWS云服务，推出了两条ASIC产品线：

Inferentia：主攻低成本、低延迟AI推理。

Trainium：目标是在云端提供比GPU更具成本优势的AI训练方案。

2025年推出的Trainium3和Trn3 UltraServers，强调3nm工艺、更大HBM及面向智能体、推理模型的训练与推理成本优势。

04 国产大模型与信创需求共振，推动国产算力加速适配放量

国产大模型加速追赶

我国大模型发展迅速，中美成为全球大模型供给的两大核心。2025年，全球前三大模型贡献方中，阿里巴巴上榜，字节跳动、DeepSeek和腾讯也呈现加速追赶态势。

国产大模型正进入“Agent化、长上下文、多模态、低成本推理”阶段。例如，智谱强调多模态Agent能力，DeepSeek突出高性价比推理。这要求算力硬件不仅要算力高，更要能稳定处理长文本、支持多模态任务并降低推理成本。

信创行业注重AI算力基础设施安全可控

AI大模型加速在政务、金融、电信等信创核心行业落地。2026年5月，国家发布《安全可靠测评结果公告》，首次在安全可靠认证框架下设立专门AI芯片品类，并将9款国产人工智能训练推理芯片纳入安全可靠等级Ⅰ级，正式纳入信创体系。

通过安全可靠等级Ⅰ级认证的9款国产芯片：

表格

序号	产品名称	送测单位	安全可靠等级
1	昇腾310	深圳市海思半导体有限公司	I级
2	昇腾910	深圳市海思半导体有限公司	I级
3	真武M530	平头哥 (上海)半导体技术有限公司	I级
4	真武M890	平头哥 (上海)半导体技术有限公司	I级
5	壁砺TM 166	上海壁仞科技股份有限公司	I级
6	DCU-3G	海光信息技术股份有限公司	I级
7	KCC-V100X芯片	上海天数智芯半导体股份有限公司	I级
8	MXC600	沐曦集成电路(上海)股份有限公司	I级
9	PH100	摩尔线程智能科技(北京)股份有限公司	I级

国产算力产业链与市场份额

国内信创市场正从传统通用算力替代转向智能算力基础设施升级。华为是国内布局最完整的厂商之一，形成从昇腾芯片、Atlas服务器到CANN软件栈的全栈布局。

据IDC数据，2025年中国AI加速卡总出货量约400万张。虽然英伟达占比最高（55.2%），但国产厂商份额持续扩大。

华为：占比20.4%，位居国产第一。

平头哥：占比6.4%。

其他主要厂商还包括昆仑芯、寒武纪、海光信息等。

国产算力的竞争焦点已不仅是单卡峰值，而是“芯片 + HBM + 互联 + 服务器 + 编译器/算子库 + 推理引擎 + 模型适配”的全栈效率。

风险提示

国产替代进程不及预期：国内企业在技术、人才上与海外大厂存在差距。

下游需求不及预期。

行业竞争加剧的风险：政策和资本涌入可能导致细分市场竞争激烈，影响企业盈利。

国际关系发生不利变化的风险：产业链部分环节仍依赖海外，国际关系变化可能产生影响。

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