2026年初，中國AI芯片戰(zhàn)場進(jìn)入群雄并起、優(yōu)勝劣汰的關(guān)鍵階段。

隨著阿里發(fā)布真武810E PPU，并披露其已在阿里云部署16000卡國產(chǎn)萬卡集群，一場圍繞“誰真正掌握AI時(shí)代底層話語權(quán)”的較量，已走向商業(yè)落地的生死線。

就在2025年，昇騰因“盤古大模型套殼Qwen”陷入輿論風(fēng)暴；龍芯在默默推進(jìn)其全自研GPGPU；以寒武紀(jì)、摩爾線程、沐曦股份、壁仞科技、天數(shù)智芯為代表的國產(chǎn)GPU/ASIC陣營，則在資本與政策的雙重驅(qū)動(dòng)下加速商業(yè)化。

這不再是簡單的芯片性能比拼，而是一場架構(gòu)、軟件、盈利模式與產(chǎn)業(yè)政策的多維博弈。

公司

芯片類型

核心特點(diǎn)

阿里

PPU

框架原生兼容，無需改代碼，訓(xùn)推一體

昇騰

ASIC

推理高效，訓(xùn)練脆弱，CANN生態(tài)封閉

寒武紀(jì)

ASIC

聚焦推理，訓(xùn)練脆弱，已實(shí)現(xiàn)盈利

摩爾

沐曦

壁仞

天數(shù)

GPGPU

圖形+AI，兼容CUDA，尚處虧損期

龍芯

GPGPU

完全自研GPU，無CUDA依賴，性能入門級(jí)

阿里真武效法谷歌模式

阿里真武810E的發(fā)布，標(biāo)志著國產(chǎn)AI芯片的一條新路徑：它沒有選擇在硬件架構(gòu)上死磕英偉達(dá)，而是試圖用軟件去“架空”CUDA的壁壘。

不同于以往國產(chǎn)芯片往往要求開發(fā)者去適應(yīng)硬件、“學(xué)方言”改代碼的痛苦過程，真武810E走的是一條“軟件遷就人”的路子。它通過編譯器層面的深度兼容，讓大多數(shù)基于主流框架（如PyTorch）開發(fā)的模型，幾乎不需要改動(dòng)就能直接運(yùn)行。

這種“拿來即用”的兼容性，相比昇騰CANN生態(tài)那種需要開發(fā)者深度介入、手動(dòng)適配算子的“硬門檻”，在商業(yè)落地上顯然更具親和力。

從硬件本身來看，96GB HBM2e顯存和700GB/s的互聯(lián)帶寬，保證了它在處理大模型時(shí)的吞吐能力。

更關(guān)鍵的是，它的核心設(shè)計(jì)不再是固定的專用電路，而是靈活的通用計(jì)算陣列。

這意味著當(dāng)新的AI算法出現(xiàn)時(shí)，它不需要重新設(shè)計(jì)芯片，往往只需要升級(jí)一下編譯器軟件就能支持。

但真武真正的護(hù)城河，其實(shí)不在芯片本身，而在其背后的“全棧生態(tài)”。

放眼全球，能同時(shí)把“算力芯片+云基礎(chǔ)設(shè)施+大模型”這三塊核心拼圖湊齊的，除了谷歌（TPU + Google Cloud + Gemini），也就只有阿里（真武 + 阿里云 + 千問）。

這一點(diǎn)至關(guān)重要。

當(dāng)其他廠商還在賣“裸芯片”、讓客戶自己去摸索適配時(shí)，阿里賣的其實(shí)是“已經(jīng)驗(yàn)證過的算力服務(wù)”。

Qwen作為目前國產(chǎn)第一梯隊(duì)的開源模型，已經(jīng)在真武芯片上跑通了每一個(gè)細(xì)節(jié)。這種“用自家模型，驗(yàn)證自家芯片”的模式，才是阿里真正的底氣。

它讓真武810E既保留了GPGPU的通用性，又擁有了類似谷歌TPU那樣的垂直整合效率。

昇騰寒武紀(jì)推理有余訓(xùn)練不足

阿里真武正在進(jìn)行“通才”路線，那么昇騰910B和寒武紀(jì)則更像是一個(gè)極端的“特長生”。

昇騰的核心設(shè)計(jì)邏輯是“為了特定考題而生”。在處理標(biāo)準(zhǔn)化的、固定的AI任務(wù)（如推理）時(shí)，它的效率高，能追平英偉達(dá)。但這種極致的專用性，也帶來了致命的弱點(diǎn)——它太“硬”了，缺乏變通。

本質(zhì)上說，昇騰和寒武紀(jì)這類ASIC，就是以犧牲通用性能，換取特定場景的專用性能。

AI算法的迭代速度是以月為單位的。

當(dāng)DeepSeek、GLM、Qwen、Kimi等新模型采用了最新的算法架構(gòu)（如MoE、稀疏注意力）時(shí)，昇騰固化的硬件單元往往無法直接支持。

這就好比試卷上的題型變了，但這名考生只會(huì)背標(biāo)準(zhǔn)答案。

結(jié)果就是，為了運(yùn)行新模型，開發(fā)者必須手動(dòng)編寫大量底層代碼（算子）來填坑，或者被迫讓芯片切換到低效的通用模式，導(dǎo)致性能出現(xiàn)斷崖式下跌。

此外，在構(gòu)建萬卡集群進(jìn)行大規(guī)模訓(xùn)練時(shí)，昇騰也暴露出了短板。相比于英偉達(dá)成熟的連接技術(shù)，昇騰在大規(guī)模并聯(lián)時(shí)的通信穩(wěn)定性仍有差距，頻繁的故障和崩潰，讓它在訓(xùn)練超大模型時(shí)顯得力不從心。

這就是所謂的“ASIC剛性陷阱”：它在推理應(yīng)用上能做到極致的性價(jià)比，但在需要靈活應(yīng)變的訓(xùn)練和渲染場景中，卻因?yàn)椤捌啤倍y以勝任。

2025年的“盤古套殼”風(fēng)波，本質(zhì)上就是因?yàn)樽约褹I芯片難以適應(yīng)新算法的訓(xùn)練需求，團(tuán)隊(duì)才不得已使用了英偉達(dá)GPU和千問——這與其說是道德問題，不如說是技術(shù)路線帶來的無奈。

無獨(dú)有偶，寒武紀(jì)同樣存在“ASIC剛性陷阱”，寒武紀(jì)聚焦高性能推理場景，具備能效比高優(yōu)勢(shì)，適合推理密集型客戶。

不過，寒武紀(jì)短板也明顯，那就是通用性弱，無法用于訓(xùn)練或圖形渲染，長期面臨PPU/GPGPU的生態(tài)擠壓。

值得一提的是，寒武紀(jì)已經(jīng)具備自我造血能力，而不是完全依然風(fēng)投燒錢。2025年?duì)I收突破60億元，凈利潤突破16億元，成為國產(chǎn)AI芯片中唯一規(guī)?；髽I(yè)。

國產(chǎn)GPU缺乏人無我有的殺手級(jí)應(yīng)用

摩爾線程、沐曦、壁仞、天數(shù)智芯均為GPGPU架構(gòu)，兼容CUDA，試圖復(fù)刻英偉達(dá)路徑。

在技術(shù)來源上，不乏技術(shù)引進(jìn)的底色，比如摩爾線程、壁仞的GPU IP就源自Imagination公司的授權(quán)。

摩爾線程主打全功能GPU，覆蓋AI、圖形、游戲，2025年?duì)I收約15億元，虧損約10億元。三年累計(jì)虧損額約59億。

沐曦專注數(shù)據(jù)中心GPU，2025年?duì)I收約16億元,虧損約7億元。三年累計(jì)虧損額30.57億。

壁仞科技高舉高打，PPT很漂亮，但商業(yè)化緩慢。2025年上半年?duì)I收5890.3萬，凈虧損約5.5億。三年累計(jì)虧損47.5億。

天數(shù)智芯2025年上半年?duì)I收3.24億，凈虧損約6億。3年累計(jì)虧損28.72億。

這幾家公司的共同特點(diǎn)是共同特點(diǎn)是高研發(fā)投入、強(qiáng)兼容性（支持CUDA）、但尚未盈利。它們的規(guī)劃藍(lán)圖也如出一轍，那就是只要產(chǎn)業(yè)生態(tài)做起來，未來可對(duì)標(biāo)英偉達(dá)A100。

不過，面對(duì)真武810E的框架原生路線，這些廠商仍需解決一個(gè)根本問題——CUDA兼容≠市場盈利。沒有殺手級(jí)應(yīng)用場景和頭部客戶背書，僅靠硬件參數(shù)和兼容CUDA難以突圍。

龍芯GPU另辟蹊徑專注細(xì)分市場

龍芯GPU完全自研，不依賴任何國外IP。其FP32算力約1.5 TFLOPS，INT8 AI算力約32 TOPS，性能相當(dāng)于GTX 1050，雖落性能大幅落后于真武，但在保密辦公、工控、邊緣終端等場景具備不可替代性。

其軟件?；贠penCL，并初步適配PyTorch。真正的價(jià)值在于絕對(duì)安全可控——這是英偉達(dá)、摩爾線程等GPU都無法提供的。

未來若能將GPGPU集成進(jìn)CPU（如龍芯7000系列SoC），有望在端側(cè)小模型場景中占據(jù)一席之地。

從資本狂歡到盈利分水嶺

2025年是中國AI芯片的分化之年。

正所謂幾家歡喜幾家愁，有人彈冠相慶，有人黯然神傷。

阿里憑借千問+阿里云+真武，已構(gòu)建AI全棧閉環(huán)：

真武810E已在青海聯(lián)通部署16000卡綠色智算集群；

服務(wù)小鵬、國家電網(wǎng)、中科院等400+客戶；

Qwen開源模型衍生超20萬個(gè)，下載破10億次，反哺芯片適配。

阿里不賣芯片，只賣算力的模式，規(guī)避了生態(tài)冷啟動(dòng)難題，直接綁定高價(jià)值客戶。不僅在技術(shù)上實(shí)現(xiàn)全棧閉環(huán)，在商業(yè)上也實(shí)現(xiàn)了正循環(huán)。

寒武紀(jì)是當(dāng)下國產(chǎn)AI芯片中唯一規(guī)?；髽I(yè)，穩(wěn)坐ASIC陣營AI芯片頭把交椅，用實(shí)際行動(dòng)證明垂直場景+高能效比+政策紅利仍是可行路徑。

摩爾線程、沐曦、壁仞、天數(shù)智芯在資本市場備受追捧，且有美國英偉達(dá)GPGPU禁令倒逼下的國產(chǎn)替代推波助瀾，但若不能在未來幾年內(nèi)證明商業(yè)化能力，恐將陷入“有技術(shù)、無市場”的困境。

昇騰則在“盤古套殼”事件后，輿論神話破滅，風(fēng)評(píng)口碑兩極分化，在業(yè)內(nèi)人士中路人緣差，在真實(shí)開發(fā)者生態(tài)中影響力急劇萎縮，高度依賴政府、國企采購，成為依靠政策紅利的“政商神話”。

龍芯不參與云端軍備競賽，而是押注端側(cè)小模型+分布式學(xué)習(xí)，在本地推理等“數(shù)據(jù)不出域”場景中，打造端側(cè)AI的“安全島”。

維度

主導(dǎo)者

核心戰(zhàn)場

關(guān)鍵能力

云端大模型

阿里（PPU）

萬卡集群、互聯(lián)網(wǎng)

編譯器+互聯(lián)+生態(tài)+訓(xùn)練效率

高性能推理

寒武紀(jì)（ASIC）

互聯(lián)網(wǎng)、國企

能效比、性價(jià)比

通用GPU生態(tài)

摩爾/沐曦/壁仞/天數(shù)

科研、中小企業(yè)、圖形渲染

CUDA兼容

政務(wù)市場

昇騰（ASIC）

政府、國企

政策綁定、政商神話

安全端側(cè)

龍芯（GPGPU）

保密PC、工控、ATM

端側(cè)AI“安全島”

真正的國產(chǎn)替代是能用而非能吹

昇騰盤古的神話破滅，源于用“套殼”和指鹿為馬式營銷掩蓋技術(shù)缺陷；
寒武紀(jì)在商業(yè)上的成功，證明了AISC在專用場景的價(jià)值；
摩爾線程、沐曦、壁仞、天數(shù)智芯豪賭GPUGPU，是對(duì)英偉達(dá)的模仿和追趕；
龍芯的堅(jiān)守，是端側(cè)AI安全的最后防線；
阿里真武則讓中國開發(fā)者第一次擁有了不依賴CUDA，又能高效跑大模型的國產(chǎn)選擇。

未來，中國AI芯片將從“百花齊放”走向“優(yōu)勝劣汰”。

能活下來的，不是估值最高的，不是PPT最漂亮的，不是政府輸血最多的，而是真正解決客戶問題、創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值的。

能用而非能吹，這才是檢驗(yàn)AI芯片國產(chǎn)替代的終極標(biāo)準(zhǔn)。