2025 年岁末，英伟达（NVIDIA）宣布以 200 亿美元收购 AI 芯片新锐 Groq，这场创纪录的收购案如同一场深冬地震，彻底打破了硅片世界的宁静。此前，Groq 凭借比传统 GPU 快 10 倍以上的推理速度被称为 " 地表最强推理芯片 "，而英伟达的此番出手，被业内视为算力范式转型的分水岭。

它向全球释放了一个明确信号：AI 芯片的战争策源地正从 " 训练 " 向 " 推理 " 剧烈迁移。当大模型走出实验室，进入万千应用场景，推理成本和速度将直接决定 AI 产业的生死。在 2025 年的宏观视野下，这场 " 变天 " 不仅标志着行业逻辑的重构，更预示着推理算力已成为大国博弈与科技竞速的下一个制高点。

回望 2025 年，算力需求已从单纯的 " 参数竞赛 " 转向 " 应用落地 "，这种变化直接引发了国产 AI 芯片企业在资本市场的集体 " 突围 "。即便在中美科技博弈的冷峻背景下，国产芯片力量依然展现出惊人的韧性。

继地平线、黑芝麻于 2024 年登陆港股后，2025 年迎来了真正的 " 上市大年 "：摩尔线程、沐曦科技正式登陆 A 股科创板，天数智芯、壁仞科技也纷纷登陆港股。资本的持续加注与数个万卡级国产算力集群的规模化交付，标志着中国芯片产业正从 " 补位者 " 向 " 核心力量 " 跃迁。站在岁末观察，AI 芯片江湖已由最初的浑沌状态，清晰地演化为 " 通用 GPU 派 " 与 " 推理派 " 两大阵营。

第一派：追求生态护城河的 " 通用 GPU 派 "

这一派系依然是全球算力体系的 " 底座 "，致力于在云端构建超大规模的计算资源池，是所有巨量参数模型诞生的 " 摇篮 "。国际市场上，英伟达凭借 Blackwell 架构（B200）及其深度集成的 NVLink 高速互联技术，构建了近乎垄断的硬件性能壁垒；但其真正的 " 杀手锏 " 在于经营二十余年的 CUDA 生态，这种软硬一体的深度绑定，使得全球数百万开发者早已习惯于英伟达的底层逻辑，形成了极高的迁移成本。

作为挑战者，AMD 正通过开源 ROCm 生态与 MI300 系列的性价比优势，在高性能计算与特定云厂商的定制需求中艰难寻找裂缝，试图打破 " 一超 " 格局。

视角转回国内，摩尔线程、壁仞科技、沐曦科技等企业作为此路线的坚定践行者，在 2025 年完成了从 " 性能跑分 " 到 " 万卡集群实测 " 的关键跨越。他们不仅致力于在底层架构上实现对主流软件生态的无缝兼容，更在分布式计算效率、全功能 GPU 架构的普适性上投入重金。

对于国产大模型开发者而言，这一派系的存在具有极高的战略意义：他们通过大算力、高通用性的优势，在重重封锁下为国产算力的迭代保留了珍贵的种子，解决了从 0 到 1 的 " 算力有无 " 问题。他们更像是算力荒时代的 " 开山斧 "，专注于在云端攻克超大规模参数量下的并行计算难题，为后续全行业、全场景的应用爆发夯实了最沉稳、最厚实的数字化底座。

技术上，摩尔线程选择了较为激进的 " 全功能 GPU" 方向，基于其自主研发的 MUSA 统一架构，在一张显卡上同时实现 AI 训练与推理、图形渲染、视频处理等多场景能力。基于 MUSA 统一体系，摩尔线程新一代全功能 GPU 架构 " 花港 " 在计算密度、能效、精度支持、互联能力及图形技术等方面实现全面突破。

壁仞科技和沐曦股份则聚焦通用 GPU，针对云端算力市场。壁仞科技定位 " 高端通用 GPU"，凭借 Chiplet 异构集成技术，推出性能对标英伟达 H100 的 BR100 芯片，成为国产 GPU" 技术天花板 " 的代表企业。

沐曦科技以自主研发的 GPU IP 为核心，突破了 " 高性能计算 +AI 训练 " 双场景兼容难题，其 MXMACA 软件栈兼容 CUDA 生态，可直接迁移英伟达 GPU 上的应用程序，解决了 " 生态迁移成本高 " 的行业痛点，有望迅速 " 消化 " 一部分英伟达留下的国内市场。

作为国内首家实现训练与推理通用 GPU 量产企业，天数智芯秉持长期主义，历经多代产品迭代，实现通用 GPU 从 " 跟跑 " 到 " 并跑 " 的跨越，其通用 GPU 产品全面兼容 TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle 等国内外主流 AI 框架及各类深度学习加速库，通过标准化接口将应用迁移时间降低 50% 以上。

当前，国内通用 GPU 市场正迎来 " 需求爆发 + 国产替代 " 双重红利。2024 年市场规模达 1546 亿元，预计 2029 年将增至 7153 亿元，国产厂商市场占比预计将超过 50%。随着全维度竞争力的不断增强，国内通用 GPU 企业有望在千亿替代市场中进一步扩大份额，推动国产通用 GPU 产业从追随者向引领者的转变。

第二派：深耕效能长板的 " 推理派 "

当大模型进入大规模商用阶段，行业焦点正迅速从 " 如何训练 " 转向 " 如何落地 "，由此催生了异军突起的 " 推理派 "。

不同于训练端对 " 暴力计算 " 的痴迷，推理侧更强调单位成本下的处理效能、确定性时延以及极致的能效比。在这个赛道上，谷歌的 TPU、亚马逊的 Inferentia 均在通过自研架构寻求效率最优解。这种市场转向的背后，是 AI 产业从 " 实验室投入 " 向 " 商业化产出 " 转型的必然结果。

推理芯片之所以被寄予厚望，核心逻辑在于其直接决定了 AI 应用的 "Token 经济学 "。随着长文本处理、实时语音对话以及多模态生成需求的爆发，算力消耗已不再是一次性的研发投入，而是伴随每一次用户交互的持续运营成本。通用 GPU 虽然强大，但在执行单一推理任务时往往存在计算资源浪费和高昂的功耗代价。相比之下，专门针对推理负载优化的芯片通过精简逻辑控制、优化显存带宽与算力配比，能够提供数倍于通用架构的性价比。这意味着，只有让推理成本下降到企业和个人 " 用得起 " 的区间，AI 的普惠化才具备现实基础。

在这股能效比竞赛中，中国本土芯片力量展现出了敏锐的市场洞察力与极强的场景渗透力。华为昇腾系列、寒武纪以及云天励飞等国产领军厂商，正通过架构创新在这一差异化赛道上加速突围。不同于单纯追求通用性能指标的传统思路，这些企业更倾向于在 " 算力、功耗、成本 " 的黄金三角中寻找最优平衡点，从而在推理效能的 " 长板 " 上构筑起深厚的技术壁垒。这种立足于本土超大规模应用场景的深度适配，正加速推动国产芯片从单纯的硬件交付转向全栈式的能效服务，为未来万亿级的推理市场预留了极具韧性的增长空间。

与英伟达基于通用集成集成电路设计的 GPU 有所不同，华为昇腾系列芯片属于专用集成集成电路架构的 NPU，专为处理 AI 神经网络计算任务设计。从 2019 年开始，华为已经发布多款昇腾 910 系列芯片，包括 910B、910C 多款产品，该系列是基于华为自研的达芬奇架构，以集群化、规模化弥补单芯片性能不足，专为云端 AI 训练和推理使用。

作为 " 国产 AI 芯片第一股 "，寒武纪的核心优势在于 " 全栈技术布局 " 与 " 规模化落地能力 "，是目前唯一实现 " 云边端一体 " 的国产 GPU 企业，技术上采用 " 软硬件协同 + 训推融合 " 架构，自主研发智能处理器指令集与微架构，核心技术壁垒高，一举成为国产芯片领域的 " 现象级企业 "。

云天励飞聚焦 AI 推理赛道，致力于打造 " 中国版 TPU"。其自主研发的 GPNPU 基于 " 算力积木 " 架构，兼顾通用性与高效率，能够在国产工艺下实现算力单元的灵活扩展，满足多样化场景需求。公司 " 深界 "" 深穹 "" 深擎 " 等芯片目前已在智算中心、具身智能等领域应用，为各行业客户打造标杆级 AI 应用提供国产强力支持。

在 AI 技术从实验室走向规模化落地的进程中，推理环节正成为决定体验与成本的核心竞争——专门为推理优化的芯片，已然成为科技行业的新风口。

训练时代，英伟达是当之无愧的王者，也是标准制定者。在训练赛道上追赶，我们不得不面对先进制程受限和 CUDA 生态高墙的现实，差距是客观存在的，然而推理赛道将呈现的是另一番景象。在推理时代，" 所有人都站在同一条新的起跑线上。谁能在成本、效率和系统能力上建立优势，谁就有机会。" 云天励飞董事长兼 CEO 陈宁说。

展望未来：从 " 暴力计算 " 转向 " 精细化运营 "

成本，是横在 AI 规模化面前最现实的一座山。展望 2026 年，AI 芯片产业将不再迷信单一的绝对性能，而是全面进入专业化、精细化的新纪元。最显著的趋势是 " 训推分离 " 的彻底化：过去用昂贵的训练芯片承担简单推理任务的 " 资源错配 " 模式将被终结，专门针对推理优化的芯片将成为市场的主流选择。

同时，PD 分离（Prefill 与 Decode 分离）等前沿架构的规模化落地，将针对大模型生成过程中不同阶段的负载特性进行 " 精细化手术 "。这种技术演进不仅提升了算力的吞吐上限，更极大降低了 AI 应用的边际成本。

在这个大博弈时代，算力不仅是技术的竞争，更是主权的象征。当推理规模化的大幕拉开，以云天励飞为代表的国产推理芯片领军力量，正以自主可控的底层技术，为中国 AI 产业构筑起一个算得稳、用得起、行得远的 " 新底座 "。这不仅是企业间的胜负，更是中国在智算时代掌握数字主权、驱动千行百业实现质变的关键支点。

推理芯片的赛道，比的正是这种赋予 AI 以 " 现实感 " 的能力。在这里，中国公司第一次与全球竞争者站在了相近的起跑线上。这场竞赛的终局，或许不是诞生一个替代英伟达的单一巨头，而是成长起一批能在政务、金融、工业等 " 粮食产区 " 深耕，提供稳定、可靠、划算算力服务的新力量。