国产算力专家交流

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（来源：纪要研报地）

Q:去年和今年国产算力整体地位发生了怎样的变化？

A:去年市场还是英伟达一家独大，国产芯片只做补充；但2026年从出货量、市场份额、整机价格、政策需求四个维度，国产算力已经走到舞台中央，叠加5月底信创GPU名录扩容、WAIC世界人工智能大会集中发布新品、四季度国产扩产产能落地三个关键时间节点，整条产业链的供需格局正在彻底重构。

Q:2026年AI算力硬件整体市场规模增速大概是多少？

A:2026全年AI算力硬件整体市场规模，对比2025年同比增长区间落在50%-70%，这个增幅不是机构预测的理论值，而是服务器整机、算力卡、配套存储、光模块全线涨价叠加出货量抬升共同推出来的结果。

Q:2025年全年流通算力卡总量和份额是怎样的？

A:2025全年市面上流通AI加速卡合计400多万张，英伟达系显卡220万张，占比过半；剩余180万张国产卡，其中华为昇腾单独出货80多万张，剩下由百度昆仑、寒武纪、海光、平头哥等厂商瓜分。

Q:2026年算力卡出货份额发生了怎样的变化？

A:2026年份额结构发生颠覆性变化，英伟达国内市场占比直接跌破50%，全年预计仅占30%-40%区间；国产卡整体出货占比抬升至60%以上，华为昇腾单一品牌份额接近30%，剩余20%-30%市场由阿里平头哥、百度昆仑、寒武纪、海光、沐曦、摩尔线程等厂商均分。

Q:2026年和2027年全年总出货量预计是多少？

A:2026全球等效算力卡总量突破600万张：国内全厂商合计300-400万张，海外英伟达系显卡200万张以上；到2027年行业需求总量预计冲到800万张，各厂商出货规模同步上浮20%-30%，份额格局基本维持当前分层。

Q:华为昇腾2026年出货预期是多少？

A:华为昇腾全年交付130多万张，国内算力卡出货断层第一，也是唯一能稳定交付千卡级超节点集群的厂商。

Q:阿里平头哥2026年出货预期是多少？

A:阿里平头哥全年出货40万张，累计从中芯国际流片100万片晶圆，可支撑百万级卡产能，目前阿里内部自用消耗40多万张，剩余对外市场化供货。

Q:百度昆仑芯2026年出货预期是多少？

A:百度昆仑芯全年订单接近25万张，Q1+Q2累计订单30万卡，P800型号20万卡、新一代M100型号10万卡。

Q:寒武纪和海光2026年出货预期如何？

A:寒武纪、海光两家全年出货量和昆仑芯接近，均在20万张上下；海光依托信创政企资源，年底交付高峰有机会冲至40万张以上。

Q:行业统计算力卡时采用什么标准？小厂商靠低端卡冲量会影响份额格局吗？

A:行业统一采用等效H200算力当量统计卡量，T4、3090、边缘小卡算力折算仅0.2-0.5当量，不会和标准训练卡同等计数，小厂商靠低端边缘卡冲量不会改变头部份额格局。

Q:整机价格2025年和2026年有什么变化？

A:2025年搭载昆仑、昇腾、平头哥芯片的8卡服务器，市场成交均价稳定150万元/台；2026年同款机型标价普遍上浮至200万元，仅OAM、PCIe轻量化机型价格相对更低。整机涨价不是芯片单一因素推动，存储、HBM、高速交换芯片、光模块全线涨价叠加，是成本抬升核心诱因。

Q:百度昆仑芯2025年出货和营收情况如何？

A:昆仑芯2025全年对外总出货12-13万张，主力产品P800全年出货9万卡，其中3万卡供给第三方算力枢纽、数据中心自用，剩余6万卡全部流向国央企、三大运营商、政务、金融、电力能源等体制内客户，是去年信创采购核心标的，全年对应营收约40亿元。

Q:昆仑芯2026年上半年订单情况怎样？需求爆发的时间节点和客户群体有何变化？

A:2026年上半年Q1+Q2累计订单接近30万卡，P800订单20万卡，全新一代M100订单10万卡。需求爆发分两个时间节点：去年12月底国央企集中启动2026信创算力储备招标；今年4-5月超级智能体、Open CLOUD类云平台集中上线，推理算力需求短期暴增，直接带来几万卡新增订单。和往年最大区别在于，这一波订单不再局限体制内，腾讯、字节、小红书、拼多多互联网大厂，比亚迪、吉利、长安整车厂批量采购昆仑芯P800。

Q:昆仑芯P800和M100的硬件规格及供应链情况如何？

A:P800搭载96G超大显存，同价位国产卡显存容量优势明显，推理场景适配性极强。但初代P800存在供应链短板，采用三星7nm代工，非全国产晶圆流程，未能入选2026年5月26日最新信创安全评测名录；全新M100切换中芯国际代工，满足全国产供应链标准，顺利进入信创采购清单。

Q:昆仑芯产品迭代节奏怎样？M100和M300的时间表如何？

A:产品迭代节奏存在明显延期：M100原计划2026年5月批量问世，受国产晶圆产能、封测产能制约，推迟至7月20日WAIC世界人工智能大会才首次对外发布，批量量产交付要等到2026年Q4。下一代旗舰M300对标英伟达B300，核心定位多模态超大模型训练，行业内部普遍判断对标难度较大，目前仅完成架构设计，暂无明确量产时间表。

Q:昆仑芯在资本层面有什么计划？

A:昆仑芯同步推进A股、港股双渠道上市，百度高层2026年度OKR明确将昆仑芯上市列为核心目标，港股申报受信创供应链审核要求小幅延后，全年上市确定性较强。

Q:阿里平头哥的晶圆流片、产能和出货情况如何？

A:阿里从2024年下半年至今，累计在中芯国际完成100万片晶圆流片，理论可支撑100万张平头哥智算卡产能，产能绝大多数供给阿里内部通义千问、百炼云生态自用，内部累计消耗算力卡40多万张，剩余晶圆完成封测、整机集成后对外渠道销售。2025年平头哥全年出货接近30万卡，2026全年出货区间30-50万卡，128卡超节点集群已经正式上线适配通义千问大模型，256卡、512卡集群规划今年落地、最迟明年年初完成交付。整体技术进度和百度昆仑芯处于同一梯队，对比华为昇腾存在1-2年代差。

Q:华为昇腾在国产算力中的技术地位和代差情况如何？

A:华为昇腾是国产算力绝对龙头。英伟达整体技术领先华为昇腾1-1.5年，华为又领先昆仑、平头哥、寒武纪、海光第二梯队厂商1年以上，代差核心体现在集群互联、多模态训练、底层软件生态三层。

Q:华为昇腾在超节点技术方面的壁垒是什么？

A:超节点技术是华为最大差异化壁垒，国内唯一具备千卡级稳定交付能力的厂商，目前已落地多套千卡集群；百度现阶段稳定量产64卡集群，256卡受供应链拖累延期，512卡2026年内落地难度极大，最快2027年才能实现；阿里平头哥当前上限128卡，256卡仍在调试阶段。第三方通用超节点厂商天然存在兼容性短板，底层通信、算力调度算子无法深度适配单一芯片架构，长期不具备和头部自研厂商竞争的实力。

Q:华为昇腾在生态方面的壁垒如何？

A:生态层面存在天然壁垒：华为昇腾架构完全不兼容英伟达CUDA生态，企业使用昇腾训练大模型需要完整重构底层算子，目前仅DeepSeek V4全量基于昇腾架构完成训练；百度昆仑芯适配文心大模型，阿里平头哥适配通义千问，其余国产芯片现阶段仅能稳定支撑70B及以下中小尺寸模型训练，千亿参数以上全尺寸稠密大模型训练仍高度依赖英伟达。

Q:海光和寒武纪的核心优势是什么？2026年出货预期如何？

A:海光核心优势扎根信创体系，国产服务器机头CPU大量采用海光方案，昆仑、平头哥整机配套机头模组普遍搭载海光CPU，政企、运营商招标高度偏好海光全套国产化方案。2026全年出货量对标昆仑芯，年底信创项目集中落地后有望冲到40万卡以上，2027年整体出货规模仅次于华为昇腾。寒武纪出货量与昆仑芯基本持平，绑定字节跳动等互联网大厂，推理场景批量落地，大规模训练场景仍存在性能瓶颈，短期只能覆盖中小参数模型。

Q:国产供应链在存储和HBM方面的短板是什么？

A:光模块赛道国内厂商具备全球高端竞争力，中际旭创等企业产品性能、出货量全球领先；但高性能HBM高带宽内存、高端存储芯片国产和海外存在2年技术代差。低端存储国产成本优势显著，长鑫、长江存储中端DRAM、NAND可实现完整平替；高端HBM堆叠工艺、TSV封装国内暂未成熟，完全依赖海外厂商供给，供给缺口30%-40%。

Q:整机涨价的逻辑是什么？

A:整机涨价逻辑：2026年初存储厂商集体涨价，带动整条算力产业链价格上行，算力卡本身涨幅仅10%，整机综合涨幅30%-50%全部来自内存、HBM、高速光模块。一台标准8卡训练服务器标配十几条64G内存，单条内存价格接近2万元，存储硬件成本已经超过加速卡本身，是整机溢价的核心推手。

Q:交换芯片和全光交换在国内的现状如何？

A:全球头部厂商（英伟达、谷歌TPU）算力集群已经全面推进全光交换架构，大幅降低卡间通信延迟，支撑万卡级超大训练集群。但国内当前仅能实现光电转换交换方案，原生板载全光交换暂无成熟商用案例，底层卡间互联能力受限，也是国产超节点无法快速冲击万卡集群的关键阻碍。

Q:晶圆代工方面的瓶颈是什么？中芯国际的产能和良率如何？

A:中芯国际全年晶圆出货上限不超过300万片，先进制程产能长期需要争抢，海外三星、台积电4nm及以下先进制程全面对国内AI芯片厂商封锁，仅7nm等效工艺可有限采购。百度老款P800采用三星7nm代工，无法进入信创名录；新款M100切换中芯国际全国产产线，也是所有厂商的统一转型方向。国内先进制程（N+2/N+3）当前量产良率普遍仅30%-40%，损耗、呆滞库存规模巨大，无法大规模扩产；行业统一共识：良率突破50%是产能释放第一道门槛，60%是规模化量产分水岭，当前仅极少数特定芯片批次能稳定突破50%良率。2026年10月四季度会完成一轮设备扩产，叠加老旧产线工艺优化，全年晶圆产能在去年基础上提升50%确定性较强，想要实现产能翻倍难度极大。

Q:国内外晶圆交付周期有何差异？

A:国内外晶圆制造周期基本持平，全部稳定在6个月-1年区间，国内晶圆流转额外慢1-2个月，但海外海关、物料转运抵消时差，整体交付周期差距不明显。封测、整机集成环节周期相对可控，但整条产业链综合流转周期对比2-3年前拉长3个月以上。

Q:信创政策对GPU采购有什么具体时间表和需求预测？

A:2022年国资委79号文件明确2027年底完成"2+8+N"全领域国产化替代，党政、八大重点行业、全行业应用全部实现软硬件全国产化。2025年及以前信创名录仅覆盖CPU、操作系统、数据库，2026年5月26日新增9款国产AI芯片纳入安全评测名录，标志GPU正式进入强制国产化采购清单。本次入选芯片包含阿里平头哥、沐曦、天枢、摩尔线程、海光多款产品，昆仑芯P800因三星代工未入选，新款M100中芯国际代工顺利入围；寒武纪同款存在海外晶圆流程，缺席首批名录。采购政策节奏清晰：2026年底至2027年初各地招投标逐步强制要求国产GPU方案，2027年全年信创算力卡需求预计800万张，2026全年需求600万张，2025年存量400万张，三年需求稳步扩容。

Q:信创CPU市场目前的情况如何？

A:信创CPU市场同步出现溢价，海光、华为国产高性能CPU溢价明显，部分机型溢价达1.5倍，价格同比上涨20%以上；低端通用CPU价格波动极小，整体市场需求分层显著。国产CPU现阶段短板集中在虚拟化适配、多线程性能，单机原生适配生态使用体验较差，仅大规模虚拟化集群场景具备落地价值。

Q:各家厂商在超节点赛道的落地进度如何？

A:华为昇腾：国内唯一可稳定交付千卡级超节点，现有落地集群合计数万卡规模，技术领先百度、阿里12-24个月，规划2027年万卡级集群落地，2030年完成远期全栈蓝图。百度昆仑：当前成熟落地64卡超节点，原定2026上半年推出256卡方案，受国产供应链、晶圆代工延误推迟，年内可落地256卡集群，512卡方案不确定性高，2027年冲刺千卡规模。阿里平头哥：128卡超节点已上线，适配通义千问、百炼云生态，256/512卡方案2026年底至2027年初落地。第三方通用超节点厂商：兼容性是最大短板，底层通信协议、算力调度算子无法和单一芯片深度适配，长期竞争力弱于芯片原厂自研方案。整体国内超节点技术对比英伟达存在2-3代代差，短期很难追上海外成熟互联方案。

Q:浪潮、华勤、紫光在超节点产业链中扮演什么角色？

A:浪潮、华勤、紫光在超节点产业链仅承担整机集成角色，不掌握核心互联协议、交换架构，没有技术话语权。完整整机定价流程由芯片厂商提前锁定CPU、内存、光模块、交换芯片采购价，浪潮仅叠加固定比例组装利润，硬件配置无自主决定权。

Q:超节点项目的批量门槛和需求场景是什么？

A:超节点项目有明确批量门槛，单项目至少10机柜起批，单机柜64卡起步，小批量项目不会配套超节点架构；需求集中在国家级算力枢纽、互联网大厂自研训练集群、第三方商业化算力平台三类场景，单一机型超节点优先选用项目内采购量最高的算力卡。

Q:WAIC 2026释放了哪些核心行业信号？

A:本次世界人工智能大会释放三大明确行业信号：1、芯片路线分化：一条路线走高算力密度通用多模态架构，对标英伟达B300；另一条路线复刻谷歌TPU专用芯片路线，单芯片深度绑定自有大模型生态，两条路线将长期并行发展。2、超级智能体短期推高算力泡沫，但存在严重资源浪费：腾讯、百度、阿里、字节集中发布类Open CLOUD智能体平台，直接拉动推理算力短期采购量暴涨，但一线实测显示智能体运行过程中70%-80% Token属于无意义内耗，仅20%-30%算力用于实际任务执行。同等业务需求下，智能体算力消耗是传统问答大模型的3-5倍，厂商已经开始针对性优化Token消耗，年内目标普遍降低30%-50%无效算力损耗。3、行业商业化拐点延后至2028年：当前全行业仍处于算力基建投入阶段，各家企业持续投入千亿级CAPEX采购硬件，具身智能、机器人终端短期无法大规模变现；语言大模型训练潮基本结束，行业模型趋于同质化，未来算力增长点集中在2027年信创采购、2028年多模态超大模型训练。

Q:行业产能周期和大模型训练能效的趋势如何？

A:大模型训练芯片能效密度每2年提升3倍，2028年左右行业算力冗余会集中显现；稀疏MOE架构普及后，万亿参数模型训练电费和早年千亿模型基本持平，算力需求不会随参数量同步暴涨。各类模型打榜测评参考价值极低，厂商普遍针对榜单题库微调模型，跑分数据无法代表真实落地性能。

Q:摩尔线程的生存现状和竞争力如何？

A:摩尔线程主打消费级显卡、金融、游戏垂类，不布局中心级智算大卡，核心短板是能效比偏低，INT8算力/功耗比值仅0.3-0.5，头部国产厂商、英伟达数值稳定在2以上；企业内部战略分歧明显，上市募集资金优先配置理财，内部对于深耕游戏赛道还是切入AI算力路线无法达成统一意见，仅能依靠金融信创细分赛道维持稳定出货，市场规模上限10亿级别，无法和华为、昆仑、平头哥正面竞争。

Q:天数智芯的情况如何？

A:天数智芯聚焦边缘侧算力，中心级大规模集群适配能力不足，上周发布天概300芯片暂无完整实测数据，端侧市场空间远小于云端智算赛道，长期天花板有限。

Q:沐曦的短板是什么？

A:沐曦硬件货源稳定，最大短板是无绑定头部大模型厂商的成熟生态，大规模训练场景需要客户全部算子重新适配，单10万卡适配改造工作量对应上亿张量调试成本，适配周期极长。

Q:中小芯片厂商的整体行业规律是什么？

A:具备自有大模型生态绑定的厂商（华为、百度、阿里、寒武纪、海光）能够长期稳定占据大规模市场；中小厂商只能深耕细分垂类，一旦头部大厂开启价格战，市场份额会快速被挤压，长期难以突破10亿营收规模。

Q:国产芯片目前到底能支撑哪些大模型训练？什么时候才能全面支撑超大模型训练？

A:市场普遍有个误区，觉得国产芯片今年就能全面替代英伟达完成各类大模型训练，实际一线落地情况差距极大。现阶段仅三款芯片可完成自有全尺寸大模型训练：华为昇腾训练DeepSeek V4、昆仑芯训练文心大模型、平头哥支撑通义千问基础版本；但文心、通义千问旗舰稠密模型训练仍需要搭配英伟达卡协同完成。其余所有国产芯片仅能稳定支撑70B及以下中小参数模型训练，千亿、万亿参数全尺寸训练能力不足。核心制约因素分两层：第一是生态隔离，华为昇腾不兼容CUDA，其余厂商大量适配CUDA生态，客户不会大规模切换底层架构；第二是硬件互联带宽不足，超节点集群规模存在硬性上限。行业统一预判：2027年国产芯片训练能力仅小幅改善，2028年多模态专用芯片（M300、华为新一代昇腾系列）批量交付后，至少5家厂商具备通用超大模型训练能力，才算真正完成高端算力国产替代。

Q:整机、芯片持续涨价会压制AI行业扩张吗？

A:很多人担心整机、芯片持续涨价会压制AI行业整体扩张，实际数据完全相反。机构统计行业Token消耗每年保持高速增长，2027年信创带来800万卡新增需求，涨价仅提升单卡单位采购成本，市场整体算力需求规模持续上行，存储、芯片产能缺口短期无法填补，价格强势周期至少延续至2027年上半年。