5月21日，英伟达交出了一份历史级别的财报：2027财年第一季度（截至2026年4月26日），营收达到816.15亿美元，同比增长85%；归母净利润583.21亿美元，同比暴增211%；数据中心业务收入752亿美元，同比大增92%，首次突破750亿美元大关。

三项核心指标全面碾压市场预期。与此同时，英伟达宣布了800亿美元的股票回购计划，并将季度股息从1美分大幅提高至25美分。英伟达预计第二季度营收将达910亿美元，继续超出华尔街预期中值。

但这份堪称“神迹”的财报背后，藏着一个巨大的中国难题。据Bernstein Research等多家机构最新预测，英伟达在中国AI芯片市场的份额已从三年前的绝对垄断地位95%暴跌至如今的8%，而国产AI加速卡的市场份额强势突破60%。

全球都在疯抢英伟达，唯独中国市场在加速“去英伟达化”。

英伟达的GPU，为什么成了全球AI产业的“硬通货”？

要理解英伟达这份疯狂的财报，得先搞懂一个最基本的问题：GPU到底是什么？它跟普通的CPU有什么区别？

借用计算机科学领域一个经典的比喻：CPU像一位学识渊博的教授，能解决各种复杂的难题，但一次只能深入处理一两件事；GPU则像一个由成千上万个小学生组成的军团，单个能力一般，但聚在一起能同时处理海量简单重复的计算任务。

这背后的核心差异是：CPU由少数几个功能强大的核心组成，擅长复杂的串行运算；而GPU拥有成千上万个精简的小核心，天生为大规模并行计算而生。而AI深度学习需要大量高并行的矩阵乘法运算，正好命中GPU的先天优势。

硬件设计只是故事的一半。英伟达真正的护城河，是它在2006年推出的革命性CUDA编程平台。CUDA提供了一套统一的编程模型和调度体系，让开发者可以轻松调用GPU数千个核心的庞大算力。全球数百万AI开发者在这个体系中学习、开发、迭代，几乎所有主流的AI框架——PyTorch、TensorFlow、JAX——都深度适配在CUDA生态之上。

当AI企业想要更换算力平台时，面对的不是“换个供应商”，而是要让整个开发团队重新学习、将数百万行代码重写一遍。这个切换成本，高到难以承受。加上近20年的先发优势和数亿块GPU的安装基数，英伟达为AI时代锁死了一张几乎无法被替代的门票。这就是英伟达暴利的根基，也是所有国产AI芯片厂商必须翻越的高墙。

这份财报，到底强在哪？

这份财报揭示了英伟达的两副面孔：一副是全球AI算力“卖铲人”的绝对统治力，另一副则是其在中国市场的缺口正变成日益扩大的“窟窿”。

第一，数据中心仍是绝对主力，收入结构更加多元化。

752亿美元的数据中心收入再次证明了AI基础设施需求的坚挺。Blackwell架构芯片贡献了近七成数据中心收入，新一代GPU产能爬坡迅速，极大的市场供应担忧正在缓解。超大规模云服务商贡献了数据中心收入的50%，另外50%来自“AI云、工业、企业和主权客户”等日益多元化的渠道——AI算力采购不再是云厂商的独角戏。

第二，护城河依旧深厚，但隐患已在显现。

财报中，亚马逊、谷歌等自研AI芯片的云巨头依旧是大客户，但它们的自研芯片如谷歌TPU 8i/8t与亚马逊Trainium正大规模部署。竞争对手AMD正在准备推出机架级服务器系统；Cerebras刚完成IPO，其AI处理器声称能带来更快的整体性能。

第三，中国市场“缺口”，成了悬在英伟达头顶的阴影。

财报指引已明确未计入来自中国的数据中心收入。英伟达在中国市场的快速“消失”，不是因为产品变差了，而是供给的通道被切断后，替代方案最快速度堵了上来。这一点与英伟达CEO黄仁勋此前的预言完全吻合——他曾在接受采访时表示，无论有没有美国芯片，中国的人工智能都会不断发展。

一升一降：英伟达在中国的“失去”，正被国产阵营集体“接住”

当英伟达在全球高歌猛进时，它在中国的市场份额经历了一条戏剧性的曲线。

如文章开头所说，国产AI加速卡整体份额强势突破60%。这不是一个选择题，而是一个信号： 连续多轮的出口管制，倒逼中国企业用不到三年的时间，完成了一场从“高度依赖”到“主动替代”的极限产业链重构。

美国商务部持续收紧出口管制，H20芯片受限让英伟达在中国市场基本失去营收。管制的延长，本身就是国产芯片最强大的“驱动力”。

摩根士丹利在报告中明确指出，英伟达在中国市场的萎缩与本土厂商的崛起是一体两面的趋势。伯恩斯坦研究公司的判断更加直白：“考虑到供应链的脆弱性和数据安全的优先级，中国本土AI芯片的采购比率正在从辅助渠道上升为主流选项。”

国产AI芯片：谁在替代英伟达？

黄仁勋的担忧正在变成现实。老K按技术路线和市场定位，把国产厂商分成三大流派。

流派一：华为昇腾——“全栈式替代”

昇腾是中国AI芯片的绝对龙头，2026年有望独占国内50%份额。昇腾910C的FP16算力达800 TFLOPS，性能达到英伟达H100的80%，在政务、国企、运营商市场的份额超过70%，2026年计划出货75万颗。

昇腾无法拆开来和英伟达单比算力，华为的恐怖之处在于全栈能力：从昇腾芯片到CANN软件框架，从Atlas服务器到ModelArts云服务，再到盘古大模型和行业解决方案，华为能让政企客户“一条龙”完成替代。

流派二：寒武纪——互联网的“性价比之选”

寒武纪的杀手锏是“不做云、不与客户竞争”的中立定位，使其成为字节、腾讯、阿里等大厂的自然选择。思元370在同等算力下价格仅为英伟达A10的三分之一，新一代思元590预计2026年出货30万颗。

字节跳动等互联网大厂已向寒武纪下达大规模采购订单，互联网大厂普遍采用“华为+寒武纪”的双供应商策略，既防止被单一厂家绑定，又避免把核心数据交给做云的竞争对手。

流派三：海光信息、壁仞科技、摩尔线程——“差异化突围”

海光信息走“CPU+DCU”双芯路线，深算二号采用类CUDA架构，AI训练效率可达A100的80%，2025年营收143.8亿元，2026年Q1营收40.34亿元同比增长68%。

壁仞科技BR100用7nm Chiplet技术，FP32算力碾压A100，手握超10亿订单，旗舰芯片壁砺20X系列计划2026年量产出货。

摩尔线程第四代MUSA架构的MTT S5000单卡AI算力达1000 TFLOPS，已完成中国移动九天35B大模型适配。

老K说

总结一下今天的分析：

第一，英伟达很强，但在中国市场正被“系统性替代”。 狠心云国产厂商抓住窗口期补了上来。

第二，替代不是“单挑”，是“群殴”。 华为打政企、寒武纪攻互联网、海光和壁仞在各自细分领域深耕——这场替代是多条战线同时推进的系统工程。

第三，替代还没完成，但方向已不可逆。 AI芯片国产化率从不到5%到突破60%，仅用了三年。领先的国产芯片算力已接近英伟达高端产品的80%，加上价格优势和供应链稳定性，未来替代只会加速。

DeepSeek验证了“国产算力+国产大模型”这条路走得通。英伟达财报证明了全球AI算力需求正在沸腾。中国信创算力替代，正处在一个历史性的拐点上。好戏还在后头，老K陪你一直看。

——老K，一个想跟你说人话的信创老兵

老K声明：

本文所有分析均基于公开财报、政府采购公告、第三方行业报告等可查证信息。文中涉及的行业判断仅为基于公开数据的个人观察，不构成任何投资建议或对企业经营状况的定论。如有事实性错误，欢迎指正。