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国产AI芯片2026半年报：华为昇腾出货翻倍，国产算力加速追赶
行业趋势 · 📅 2026-07-10 · 📰 综合多家科技媒体
2026年上半年，国产AI芯片行业交出了一份令人瞩目的成绩单。在美国出口管制持续收紧的背景下，华为昇腾、寒武纪、壁仞科技、摩尔线程等国产厂商加速突围，国产算力生态从"可用"向"好用"迈进。
一、主要厂商进展
| 厂商 | 主力芯片 | 2026H1出货量 | 关键进展 |
|---|
| 华为海思 | 昇腾910C | ~50万片 | 已适配70%主流大模型训练 |
| 寒武纪 | 思元590 | ~15万片 | 获得三大运营商集采订单 |
| 壁仞科技 | BR100 | ~8万片 | 完成新一轮30亿元融资 |
| 摩尔线程 | MTT S4000 | ~12万片 | 游戏+AI双赛道并行，兼容CUDA |
| 海光信息 | 深算二号 | ~20万片 | 服务器OEM大规模出货 |
二、技术突破
华为昇腾910C
昇腾910C采用7nm工艺，FP16算力达到320 TFLOPS，在Llama 3 70B、Qwen 2.5 72B等主流大模型上的训练效率已达A100的85%。通过CANN软件栈的持续优化，模型迁移成本大幅降低。华为云基于昇腾910C集群训练千亿参数模型的效率已达同期英伟达H100方案的78%。
寒武纪思元590
思元590在推理场景表现尤为突出。在Stable Diffusion 3、Whisper Large V3等生成式AI模型上，单卡吞吐量已达A100的90%，功耗仅为A100的65%。寒武纪发布的BangC编译器新版本显著降低了开发者迁移门槛。
壁仞BR100+与摩尔线程MTT S4000
壁仞BR100+采用Chiplet设计，算力密度较上代提升60%；摩尔线程MTT S4000主打CUDA兼容性，可运行80%以上的CUDA程序无需修改，大幅降低了迁移成本。
三、生态建设
- 框架适配：PyTorch、TensorFlow、MindSpore、PaddlePaddle已全面支持昇腾和思元
- 模型迁移：ModelZoo累计上架2000+预训练模型，覆盖NLP、CV、多模态等主流架构
- 开发者工具：各厂商均推出Profiling、Debug、算子开发工具链
- 渠道合作：三大运营商、头部云厂商（华为云、百度云、阿里云）均已大规模采购国产AI芯片
📊 行业数据：2026上半年国产AI芯片出货量同比增长210%，市场份额从2025年的18%提升至35%。预计2027年将首次超过50%，实现国产算力历史上的里程碑突破。
四、挑战与展望
- 先进制程受限：7nm工艺已基本实现国产可控，但5nm/3nm仍需突破
- 软件生态差距：CUDA生态经过15年积累，国产替代仍需3-5年追赶
- HBM存储依赖：高带宽内存仍主要依赖三星/海力士，国产替代在加速中
- 集群互联：万卡集群互联效率相比NVIDIA NVLink仍有差距
🎯 编辑观点：国产AI芯片已经完成了从"0到1"的突破，正在进入"1到N"的规模扩张阶段。对于国内AI企业和开发者来说，2026年是"考虑国产算力"的转折点——不需要在所有场景都追上英伟达，但在推理部署、中小企业训练等场景，国产方案已经具备足够的性价比和可用性。
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