根据中信证券研报数据：

• 2025年：国产AI算力芯片市场份额首次突破41%，本土厂商合计出货约165万张
– 2026年预测：出货量至少翻倍以上增长

41%是什么概念？作为对比：

• 2020年：国产AI芯片市场份额不到5%
– 2023年：约15%
– 2025年：41%

五年时间，从”边缘玩家”到”占据半壁江山”。

（说实话，这个增速超出了很多人预期。2022年那会儿，大家还在讨论”国产AI芯片能不能用”，现在已经在讨论”什么时候能替代英伟达A100/H100″了。）

这次通过安全可靠测评的9款芯片，来自7家企业：

1. 中星微技术

• 星光智能五号：中星微技术的旗舰AI推理芯片
– 星元智能体：基于星光智能五号的智能体计算平台（2026年4月发布）
– 技术特点：XPU多核异构架构，支持端边云协同

中星微技术是“星光中国芯工程”的承担主体，已在芯片与AI领域深耕二十多年，拥有3000余项国内外专利。

2025年，中星微技术以自主创新实现全球60%以上的市场份额（安防监控芯片领域）。

2. 华为昇腾系列

• 昇腾910：训练芯片，算力640 TOPS
– 昇腾310：推理芯片，算力22 TOPS
– 技术特点：达芬奇架构，全场景AI算力平台

华为昇腾是目前国产化替代最成熟的方案，已在多个智算中心规模化部署。

3. 寒武纪

• 思元590：训练芯片，算力接近A100
– 思元390：推理芯片，性价比突出
– 技术特点：MLUarch架构，专为深度学习优化

寒武纪以4434亿元市值（截至2026年4月1日）领跑国产AI芯片企业，2025年全年营收近65亿元，上市以来首次实现年度盈利。

4. 摩尔线程

• MTT S4000：AI训练与推理GPU
– 技术特点：MUSA统一架构，支持CUDA代码迁移

摩尔线程是国产GPU领域的独角兽，已完成与MiniMax M2.7大模型的0 Day适配。

5-7. 其他企业通过测评

还包括燧原科技、瀚博半导体、清微智能等企业的芯片产品。

（这个”安全可靠测评I级”认证，本质上是“准入许可证”——通过测评的芯片，才能进入政府采购、央企采购、信创工程的推荐目录。这个政策的杠杆效应，会在2026-2027年逐步显现。）

根据业界分析，国产AI算力芯片目前形成“三股力量”的竞争格局：

第一股：AI芯片独角兽（技术驱动）

代表企业：中星微技术、曦望、后摩智能

特点：
– 差异化技术路径（如中星微的XPU多核异构、后摩的智能存储计算一体化）
– 百亿级估值
– 资本市场高度关注（中星微已启动上市进程，燧原科技2026年6月科创板IPO过会）

第二股：拟上市国产AI算力公司（资本驱动）

代表企业：
– 中星微技术：已率先启动上市进程
– 燧原科技：2026年6月科创板IPO过会
– 超聚变：创业板IPO已获受理
– 瀚博半导体：已完成IPO辅导
– 清微智能：已完成IPO辅导

（这个”IPO浪潮”背后，是国产AI芯片从”技术验证”到”商业验证”的关键跨越——投资人需要看到”规模化出货”和”持续盈利能力”，才会买单。）

第三股：适合算力中心建设的国产AI芯片（政策驱动）

代表方案：
– 中星微技术：星光智能五号 + 星元智能体
– 华为昇腾：昇腾910/310全场景方案
– 阿里平头哥：真武810E（2026年1月发布）

这些方案在万卡集群、智算中心建设中正加速实现规模化替代。

根据业界梳理，2026年国产AI芯片公司TOP10分别为：

1. 寒武纪：4434亿元市值，率先规模化盈利
2. 摩尔线程：国产GPU独角兽，MUSA架构
3. 沐曦股份：高性能GPU，对标英伟达A100
4. 壁仞科技：BR100系列，7nm工艺
5. 清微智能：可重构计算架构，已完成IPO辅导
6. 爱芯元智：AI视觉芯片，安防+自动驾驶
7. 云天励飞：AI推理芯片，边缘计算场景
8. 天数智芯：GPGPU，通用计算
9. 芯驰半导体：车规级AI芯片
10. 黑芝麻智能：自动驾驶AI芯片

（这个排名综合考虑了市值、技术实力、出货量、生态成熟度等多个维度。寒武纪排第一不意外——它是目前国内唯一实现年度盈利的AI芯片公司。）

2026年国产芯片已形成覆盖嵌入式、通用计算、AI算力、工业驱动的完整技术梯队：

1. 嵌入式MCU（工业/消费电子）

• 主流型号：GD32（兆易创新）、CH32（沁恒）、华大HC32
– 技术特点：引脚兼容、库兼容、工具链兼容，逐步实现车规级认证
– 国产化率：工业控制、传感器采集等场景已实现100%国产替代

2. 通用CPU（服务器/工控）

• 主流型号：鲲鹏920/930（华为）、飞腾FT-2000+/64、龙芯3A6000
– 技术特点：自主指令集/ARM架构优化，全栈自研架构设计
– 核心参数：鲲鹏930主频3.0GHz，64核，支持CCIX高速互连

3. AI算力芯片（训练/推理）

• 主流型号：昇腾910/310、寒武纪思元系列、中星微星光智能五号
– 技术特点：专为大模型训练推理优化，支持千卡/万卡集群
– 核心参数：算力从22 TOPS（推理）到640 TOPS（训练）不等

（这个”全栈布局”的意义在于：从端到云、从控制到计算，全部有国产方案可选。虽然单个领域还比不上国际顶尖水平，但”可用性”已经没问题了。）

国产AI芯片虽然硬件参数上来了，但软件生态仍是最大短板：

1. 软件适配成本高

英伟达有CUDA，几乎所有AI框架都优先支持。国产芯片需要自己搞适配层，兼容性、性能优化都还在完善中。

（举个例子：你用PyTorch训练模型，在英伟达GPU上直接跑，在国产芯片上可能需要改部分代码，或者等厂商提供适配版本。）

2. 分布式训练效率

大模型训练需要多卡并联（千卡甚至万卡），国产芯片在互连带宽、通信效率、分布式训练框架上还有差距。

3. 能耗优化

同等算力下，国产芯片的功耗普遍比英伟达高20-30%。对于大规模智算中心来说，这意味着电费成本显著增加。

（当然，这个问题正在改善。华为昇腾910B的能效比已经接近A100了，后续版本还在持续优化。）

2026年国产AI芯片的最大政策红利：安全可靠测评结果纳入信创工程采购标准。

具体来说：
– 政府采购：优先采购通过安全可靠测评的国产芯片
– 央企采购：信创工程明确要求”到2027年，国有企业信息化系统国产芯片使用比例不低于50%”
– 智算中心建设：地方政府主导的智算中心项目，优先采用国产AI芯片

（这个”政策驱动”的威力，可以参考新能源汽车的历程——2015年之前，国产新能源车没人看好；有了补贴+牌照政策，2023年中国新能源车销量占全球60%+。AI芯片可能也会走类似的路。）

2026年，国产AI芯片站在“从跟跑到并跑”的关键节点上。

市场份额突破41%、9款芯片获国家I级认证、头部企业加速IPO——这些信号都在表明：算力自主化的窗口期已经打开。

但也要清醒看到挑战：
– 软件生态还在完善中
– 分布式训练效率有差距
– 能耗优化需要时间

（我个人的判断是：2026-2027年是国产AI芯片的”商业化验证期”，2028-2030年会进入”规模化替代期”。）

对于国内AI企业和智算中心来说，现在布局国产芯片，正是”早鸟窗口”。

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参考资料：
– 中国信息安全测评中心《安全可靠测评结果公告（2026年第2号）》
– 中信证券《国产AI算力芯片行业研报》（2026年）
– 《中国人工智能算力发展评估报告》（2023-2026）
– 中星微技术《星光智能五号技术白皮书》
– 华为昇腾《昇腾AI算力平台技术文档》
– 寒武纪《2025年年度财报》
– CSDN博客《2026国产科技技术全景解析：从芯片到系统的全栈自主可控路径》