2025 年，国产 AI 芯片出货量和市占率又上了新高。

根据 IDC 最新发布的年度数据，中国 AI 加速卡市场总出货量达到约 400 万张，本土厂商合计出货约 165 万张，市场份额首次突破四成，达到 41%。

这一数据的背后，是从英伟达一家独大的格局 ，正式进入华为领跑、多强并起的新阶段。

回顾 2024 年，英伟达虽仍占据约 70% 的市场份额（出货量超 190 万张），但国产势力已初现端倪：华为昇腾以 64 万张的出货量领先，昆仑芯（6.9 万张）、天数智芯（3.8 万张）与寒武纪（2.6 万张）紧随其后。

然而，进入 2025 年，随着国产化替代加速，英伟达的份额大幅下滑至 55%（约 220 万张），而华为昇腾则强势提升至 20% 的市场份额（81.2 万张），稳居国内第二、国产第一。与此同时，阿里平头哥以 26.5 万张的出货量拿下 6.6% 的份额跻身国内第三、国产第二，百度昆仑芯与寒武纪则并列国产第三。

竞争格局的剧变，连英伟达也不得不直面现实。早在 2024 年，英伟达便将华为列为全球最大竞争对手；有消息称，在某场秘密会谈中黄仁勋曾表示 " 不要低估华为 "。

国产替代在路上，但也并非一步到位。

华为虽实现领跑，却面临生态封闭、模型适配成本高、过度依赖政企订单的困境；阿里、百度等大厂系芯片过于依托内部需求；寒武纪、沐曦股份等专业芯片公司客户高度集中、盈利不稳，多数仍在烧钱阶段。

国产 AI 芯片已然站起来，但要真正强起来，还有很长一段路要走。

英伟达在中国市场的份额，曾一度高至 95%，如今这个数字已经跌到 55%。在被 " 卡脖子 " 的那几年，美国的技术管制没能遏制中国 AI 算力的崛起，反而让黄仁勋开始感到真实的压力。

这个压力，叫华为昇腾。

2024 年，华为昇腾出货量约 64 万张，在国产芯片中占据领先地位。到 2025 年，这一数字进一步提升至 81.2 万张，贡献了国产总出货量近五成的份额。

华为的护城河是全自主可控。昇腾芯片配合 MindSpore 框架与 CANN 构成计算架构，成为国内极少数能够提供从芯片到软件栈一体化交付的厂商。这在政企、运营商、金融界等对稳定性和国产化要求极高的场景中，是一个极大的竞争优势。

科大讯飞是一个典型案例，明知迁移成本极高，用英伟达方案一个月能完成的任务，迁移到昇腾可能需要三个月，但依然选择押注华为，其董事长刘庆峰直言：" 这一步非走不可。"

阿里平头哥和百度昆仑芯，则是另一种追赶者，它们拿着大厂云业务底牌，确保起跑时不会缺粮草。

2025 年，阿里平头哥以约 6.6% 的市场份额位居国内第三，对应出货量 26.5 万张；百度昆仑芯份额约 3%，出货量 11.6 万张。对比 2024 年两者出货规模均实现大幅增长，核心动力是大模型军备竞赛推着母公司持续加码云基础设施。

但两家的战略走向有所区别。

百度昆仑芯在对外商业化上走得更远，外部客户参与已达到 40%，三代产品规模化落地，2025 年预计营收突破 35 亿元，并已启动港股 IPO，更想走独立芯片公司的路。

阿里平头哥则走得更稳，其 CEO 吴泳铭透露，平头哥芯片年化收入已达百亿元级，截至 2026 年 2 月，芯片累计规模化交付超过 47 万片。但有从业者指出，阿里内部需求依然占据较大份额，其成长节奏与阿里云的资本开支高度绑定。

第三种类型即专业芯片玩家，如寒武纪、海光信息、沐曦等专业芯片公司。

2025 年这批企业总计约占国内 12% 市场份额，但实际上是由十几家公司分食的市场切片。

其中寒武纪表现最为突出，凭借其先发优势和早期在云端推理芯片领域的技术积累，2025 年其出货量达到 11.6 万张，同比增速超过 350%，成为专业芯片厂商中的增速黑马。

海光信息以约 8.25 万张出货量占据国产厂商约 5% 的份额，凭借与 x86 架构的兼容性优势，形成差异化竞争力；

沐曦 2025 年 12 月刚登陆科创板，出货量约 6.6 万张；天智数芯 2026 年 1 月登陆港交所，出货量约为 5 万张。它们的数字不算耀眼，但前者已布局于 10 余个智算集群，后者以工业算力见长。上市之后，它们各自能拿到多少订单量成为市场关注的重点。

三个梯队，三种活法，看似各有出路。但份额增长的背后，这场竞赛真正的考验才刚刚开始。

份额数字在涨，但钱还没挣到。

2025 年国产 AI 芯片赛道的现实是：出货量创历史新高，资本市场热情不减，扎堆 IPO 的队伍已经排到了港股，但翻开财报，这些公司距离稳定盈利还有相当长的路要走。热闹是真实的，困局同样真实。

华为是国产芯片里走得最远的，但同样也有代价。

推理框架开发专家百里向「AIX 财经」解释，华为走 NPU 独立路线、不兼容英伟达的 CUDA 生态，软硬件全链路自主可控是其最大优势，但在模型推理等实际场景中，适配难度大、开发门槛高。

这个困局没有快速解法。CUDA 生态从 2006 年开始积累，覆盖全球逾 400 万开发者，国内绝大多数 AI 开发者都是 " 英伟达生态原住民 "，基于它写代码，迁移到国产平台意味着大量代码需要重写，时间成本往往比硬件价差更难接受。

其次，自建体系脱离全球主流生态，既是差异化，也是壁垒——当前华为主要依靠政企、电信、大金融等渠道优势拿单，但要做到更广泛的商业化普及，生态问题是绕不过的坎。

而对阿里平头哥和百度昆仑芯来说，母公司既是最大的资产，也是最难摆脱的包袱。

靠内部需求起家，母公司庞大的云业务天然提供了稳定出货基本盘，让它们得以在早期跳过市场验证直接进入规模化交付。但这枚硬币的另一面是，外部客户很难相信一家大厂的芯片子公司，能给竞争对手提供同等优先级的服务。百度昆仑芯的应对方式是申请上市，试图用独立的资本故事淡化 " 百度系 " 的标签。

此外，母公司资本开支的波动也直接传导到出货节奏。以阿里为例，2025 年 Q4 阿里云季度收入增长 36%，AI 相关产品收入连续十个季度三位数增长，平头哥同步受益；但一旦母公司投入放缓，这份增长的水分会立刻显现。

不过，百里对这个赛道的走向有另一个判断：这种脱胎内部需求的厂商并非劣势，相反这是一个趋势，如 Claude 母公司 Anthropic 也正在考虑做自研芯片，这种有模型的大厂做芯片更能发挥协同优势，" 算力的终极就是给模型服务的，而相比华为，阿里和百度就更具有协同优势 "。

而寒武纪、海光、沐曦、天数智芯这批专业芯片公司，没有母公司兜底，盈亏直接写在财报上。它们有一个共同的财务特征：毛利率不低，但研发投入极重，落到净利润层面要么亏损、要么微利。

沐曦、摩尔线程、壁仞、天数智芯四家 2025 年营收分别为 16.44 亿、15.06 亿、10.35 亿、10.34 亿元，均未实现全年盈利，分别亏损 7.9 亿元、10.2 亿元、8.7 亿元、4.4 亿元，其中沐曦、摩尔、天数智芯三家亏损均同比收窄。

毛利率方面，普遍处于高位：沐曦 57%、天数智芯 54%、壁仞 54%，摩尔线程 2025 年上半年更达到 69%。但研发投入同样居高不下，占营收比例普遍超过 60%，壁仞高达 142.6%。

与仍在亏损的同行相比，寒武纪算是已经 " 上岸 "。它曾连续 8 年亏损，直到 2024 年 Q4 才首次在单季度实现盈利，2025 年实现全年扭亏为盈，净利润为 20.59 亿元，才真正意义上站稳了盈利线。但即便如此，其前五大客户贡献了全年 88.66% 的收入，第一大客户单独占比超 26%。

有业内人士告诉「AIX 财经」，对于中小公司来说，客户集中是目前较普遍的现象，也确实存在较大风险。一旦这个客户的采购节奏出现变化，公司的盈利曲线随时可能重新拐头向下。比如寒武纪目前最大客户是字节，而字节自身也在研发芯片，对寒武纪而言存在明显隐患。

百里的看法更为乐观直接："AI 芯片行业目前不看重盈利，至少 5 年内都不是核心问题，盈利是份额做大后自然而来的结果。" 他认为，亏损多来自高研发投入与扩产，只要出货与客户持续增长，短期亏损完全可以接受，现阶段企业和投资人更关心的是：能不能产、能不能卖、能不能上市。

看来在终局确定之前，活着、扩张、卡住位置，比挣钱更重要。

如果说过去几年国产 AI 芯片的关键词是 " 能用 "，那接下来这场竞争的关键词，将是 " 绑定 "。

英伟达的 CUDA 生态之所以难以撼动，根本原因不是芯片性能有多强，而是它把开发者、框架、工具链和应用场景牢牢绑在了一起——换芯片的成本，最终都转化成了开发者的迁移成本。国产厂商正在用同样的逻辑重构竞争壁垒，只是载体从 CUDA 变成了云平台。

云芯一体化的价值，百里给出了一个更直接的解释：短期是算力稀缺的问题，长期是成本优势的问题。

" 短期内，云芯绑定解决的是你拿不拿得到算力的问题。" 他认为，在英伟达出口管制持续收紧的背景下，自己造芯片、自己建云，意味着优先保障自家算力供给，这是一种天然的内部锁定。对那些没有自研芯片的模型公司，比如 MiniMax、智谱，短期内确实面临算力可得性的不确定。

但百里也认为这个问题并没有看起来那么致命。" 阿里云作为开放平台，不会拒绝没有竞争关系的模型公司采购算力。" 他认为，模型公司完全可以通过第三方算力平台解决供给问题。

长期来看，云芯绑定的真正价值落在成本上。自研芯片跑自家云，TCO（总拥有成本）会比采购外部算力低得多——这个成本优势会随着规模扩大而持续放大，最终形成定价上的结构性优势。

值得注意的是，并非所有国产 AI 芯片厂商都拥有自营云平台。对于专业芯片企业而言，" 绑定 " 更多体现为与主流云厂商深度合作，或在特定场景中打造垂直一体化的解决方案。云芯一体化的本质是降低客户迁移成本、提高替换门槛，而非必选项。

这套逻辑，决定了接下来三类玩家各自的走向。

英伟达的处境比较尴尬，在中国市场能切到的蛋糕，将越来越局限于那些尚未完成国产替代的存量场景。Bernstein Research 的预测更为直接：2026 年英伟达在中国 AI 芯片市场的份额将萎缩至 8%。即便这个数字偏激进，方向也基本确定，它已经从 " 唯一选择 " 变成了 " 备选之一 "。

聚焦到头部厂商，尽管华为当前出货量领先，但其优势高度依赖政企渠道与政策红利。未来随着政策红利消退、政府主导型算力需求见顶，真正支撑行业长期增长的，是面向千家万户的民用商业化需求。商业化能否从政企渗透到互联网、从大客户延伸到中小模型公司，是决定华为能否守住第一的变量。

业内人士认为，从这一角度看，阿里和百度反而更具长期竞争力。

与华为先有芯片、再建生态的路径不同，阿里和百度是先有云和模型，再向下延伸到芯片。算力的终极目标是服务于模型，而同时拥有模型和芯片的公司，天然具备优化协同的空间。芯片为模型定制，模型反哺芯片迭代。

对寒武纪、海光、沐曦这批专业芯片厂商来说，当前的窗口期既是机遇，也是考验。上述人士均认为，芯片行业是典型的赢者通吃游戏，与大模型应用的百花齐放不同，芯片产品同质化程度高，竞争格局会高度集中。

百里表示，未来几年行业仍将保持高速增长，算力需求年增幅预计在 50%-100%，只要芯片可用、价格合理，就不愁销路。但一旦市场从增量转向存量，行业必然出现洗牌，部分厂商会被淘汰。

至于 AI 云服务的竞争最终会演变成什么形态，百里的判断是：现阶段是算力的竞争，长期未必是云和模型的全栈竞争，反而更可能出现 " 超市形态 " ——专门做算力整合和 TOKEN 分发的中间平台，同时采购多家芯片和模型，统一向下游提供服务。

眼下各家出货量的增加，只是入场券，还远未到终局。

* 应受访者要求，百里为化名。