国产GPU版图：替换英伟达，解决卡脖子

00市场格局：英伟达还有55%

先看大盘，再看座次。

2025年，中国AI加速卡总出货量约400万张。英伟达约220万张，份额55%，仍是第一——但这个数字一直在往下掉。国产厂商合计交付约165万张，份额41%，首次突破四成。（数据来源：IDC）

英伟达CEO黄仁勋的公开表态更直接：已基本将中国市场让给中国公司。TrendForce在2026年8月的报告中预测，2026年中国高端AI芯片出货量同比增长超过83%，国产方案份额接近90%，英伟达在中国的份额可能从2025年的约40%降到8%左右。

需求端还在涨。中国信通院数据显示，2026年一季度国内AI算力需求同比增长417%，有效供给增速128%——供给缺口约40%。缺口在，订单在，国产厂商的窗口就在。

格局可以概括成三档：一超，华为昇腾，一家占国产出货近一半；多强，寒武纪、海光、平头哥、昆仑芯，上市公司或大厂自研，业绩兑现期；新势力，"四小龙"——摩尔线程、沐曦、壁仞、燧原，不到一年内全部上市。最后一只燧原，就在今天（2026年9月11日）登陆科创板。

01四条技术路线

先分清路线，再认识公司。

国产GPU厂商的技术选择，可以归成四条路线。

路线之争的核心是CUDA。英伟达的软件生态积累了近二十年，全球AI开发者绕不开。GPGPU阵营的做法是兼容：沐曦的MXMACA软件栈兼容超过6000个CUDA应用，摩尔线程的MUSA生态开发者已突破80万名。DSA阵营则干脆绕开：燧原科技董事长赵立东的路演说法是，推理场景对CUDA生态的依赖在持续减弱，AI加速卡的性价比才是关键。高盛预测，非GPGPU架构在AI服务器芯片中的出货占比将持续提升。

另一条战线在系统层。国产竞争已从"单卡性能追赶"转向"超节点系统竞争"——用高速互联把成百上千颗芯片连成一台超级计算机，以系统能力弥补单卡差距。华为CloudMatrix 384集成384颗昇腾910C，提供约300 PFLOPS BF16稠密算力，约为英伟达GB200 NVL72的近2倍，总显存约3.6倍。

02一超：华为昇腾

国产出货近一半，全栈自研路线的标杆。

昇腾2025年出货81.2万张，占国产总出货的49.2%。产品线基于自研达芬奇架构，走全栈路线：芯片、超节点、软件栈全部自研。

当前主力是昇腾910B与910C。2026年一季度，昇腾950PR量产交付：128GB内存，数据吞吐1.6TB/s，针对AI推理优化后单卡算力达到英伟达H20的2.87倍——这是950系列首款自研HBM的芯片。基于950DT芯片的Atlas 950 SuperPoD，最多支持8192张芯片互联，FP8精度下总算力1 EFLOPS，计划2026年四季度批量上市。

系统层的CloudMatrix 384超节点已商用超过750套；中国移动集采6208张AI加速卡，折合约776套计算节点。软件栈CANN已全面开源，全系列超节点完成DeepSeek-V4适配。华为2026年昇腾出货目标上调至75万片，计划贡献375亿至525亿元营收。

03大厂自研：平头哥与昆仑芯

云厂商的自家算力，出货量居国产前列。

阿里平头哥：2025年出货26.5万张，居国产第二。产品线为含光系列与PPU，主要部署在阿里云，支撑自家大模型训练与推理，商业化外销占比不高。

百度昆仑芯：2025年出货11.6万张。自研XPU架构，主力产品昆仑芯P800，部署于百度智能云，同样以自用为主。两条DSA路线的代表，加上华为昇腾，三家占了国产出货的近八成。

04GPGPU阵营：业绩兑现期

兼容CUDA生态的三家上市公司。

寒武纪：2020年登陆科创板，国产AI芯片最早的上市公司。思元590已实现全场景规模出货；2026年初旗舰思元690量产，双die封装，FP16算力超700 TFLOPS，配备196GB HBM3。业绩最能说明问题：2026年上半年营收59.96亿元，同比增长108%；归母净利润23.11亿元，同比增长123%。软件平台NeuWare已适配主流大模型，客户覆盖头部互联网及科研院所。

海光信息：CPU+DCU双线作战。深算系列DCU对标国际主流GPGPU，算子覆盖度超99%，兼容CUDA，已应用于十万卡AI超集群（中科曙光"曙光8000"即基于此建成国内首个全国产十万卡超集群）。2026年上半年营收90.99亿元，同比增长66.52%。深算四号预计2026年下半年推出，性能较上一代提升2倍，配套自研HySwitch 2.0交换芯片，单芯片支持192卡互联。

天数智芯：天垓（训练）、智铠（推理）、彤央（边端）三大产品系列，天垓300采用自研SIMT架构，智铠系列为国内首款推理专用通用GPU。2026年初已递交港股招股书。

05新势力：四小龙会师

不到一年，全部上市。

摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技、燧原科技，四家成立于2018到2020年之间的公司，被业界并称"国产GPU四小龙"。上市时间线：摩尔线程2025年12月5日科创板，沐曦2025年12月17日科创板，壁仞2026年1月2日港交所，燧原2026年9月11日科创板。

四家的共同点：营收都在10亿元以上量级、增速都在45%以上，但整体尚未跨过盈利线。差异在收窄速度——摩尔线程上半年扣非净亏损1.51亿元，同比减亏过半；沐曦二季度单季扣非盈利5400万元，董事长陈维良预测公司最早2026年实现盈亏平衡；燧原董事长赵立东在路演中给出的预期是2026年或2027年合并报表盈利。

今天上市的燧原是观察这个行业的样本。发行价142.18元，开盘报410元，涨幅188%，中一签浮盈13.39万元；早盘一度冲到475元，随后逐级回落，午间收于396.61元，市值约1707亿元，在四小龙中排第二。四小龙成立最早的一家，最后一个敲钟——八年间自研迭代四代架构、五款云端AI芯片，2025年AI加速卡卖出6.49万张，同比增长198%。

06图形渲染阵营

不只算力，还有显示与渲染。

象帝先：2020年成立于重庆，由"龙芯之父"唐志敏领衔——他带队做出过国内首颗自主CPU龙芯1号，也是海光CPU的技术创始人。天钧系列已完成三代量产；新一代伏羲架构（5nm）已量产，伏羲A0的FP32算力达160 TFLOPS，伏羲B0是GPU与NPU融合的端侧芯片，瞄准AIPC市场；高端的"神农A0"（4nm）计划2027年一季度流片。产品覆盖服务器、工作站、PC与嵌入式。

景嘉微：创业板上市（300474），国内最早的图形显控芯片企业，长期深耕军工与特种行业。JM系列（JM5400、JM7、JM9、JM11）批量应用于多型装备，JM11已小批量出货并适配云桌面场景。2025年营收7.20亿元，同比增长54%。

芯动科技：2006年以高速接口IP起家，2025年9月发布"风华3号"——国内首款单卡配备112GB以上大容量高带宽显存和自研IP的全功能GPU，兼容CUDA生态，支持DirectX 12、Vulkan 1.2、OpenGL 4.6，单卡可支撑72B大模型部署。

07推理专用：曲速科技

绕开GPU，用SRAM做推理。

推理需求正在超过训练。行业数据显示，当前AI推理计算需求已达训练需求的4到5倍；德勤预测2026年推理将占全部AI计算能力的约三分之二。

曲速科技选了一条少有人走的路：不走GPU通用路线，用大容量片上SRAM专攻推理，对标美国的Groq与Etched。Polaris-H系列芯片拥有超过550MB片上SRAM、超过30TB/s的片内带宽，芯片面积超800mm²，量产良率稳定在80%以上。2021年即实现量产，累计出货达10万颗级别。下一代产品方向是TGU（Token Generating Unit）。核心团队约百人，多来自海光、寒武纪、比特大陆等国内芯片团队。

08三道坎与场景速查

格局初定，考验在后头。

第一道坎是产能。40%的供给缺口意味着订单不愁，愁的是晶圆制造、HBM与先进封装的配额。深芯盟分析师顾正书的判断是："客户和业务不是问题，但能否拿到产能和出货，才是关键问题。"在国内产能分配中，华为海思与寒武纪拿走了大头，留给其余厂商的总配额不足一半——"产能船票"成了决定生死的隐性资产。缓解预计要等2027年，长鑫HBM3上量、先进封装扩产之后。

第二道坎是生态。好消息是适配速度在加快：DeepSeek-V4实现了9种国产芯片的Day0适配，智谱GLM-5.3-Flash已在大规模流量场景依托国产芯片集群对外提供服务，单Token成本与英伟达GPU相当。

第三道坎是盈利。四小龙营收都过了10亿，但都还没站稳盈利线；资本市场对它们的估值也普遍较年内高点回撤了四五成。

系统层的互联标准也在百花齐放：华为UB、中国移动OISA、腾讯ETH-X、阿里ALS、海光与字节的HSL——加上英伟达的NVLink和海外八厂的UALink，一张超节点网络至少七种打法。

一年前，这批公司的关键词是"能不能造出来"。现在，摩尔线程们交出了147%的营收增速，寒武纪一个半年赚了23亿，燧原今天敲钟。关键词换成了"能不能交付、能不能盈利"。问题变了，难度没变小。下次再看到昇腾、思元、曦云、云燧这些名字，能对上它是哪家、走的哪条路线，这篇文章的任务就完成了。