文 / 杨剑勇

AI 大模型时代，全球 AI 算力芯片的市场规模正处于快速增长之中。与此同时，全球 AI 数据中心芯片市场长期由英伟达占据主导地位，呈现一家独大局面。

然而，外部环境一直在封堵国内企业购买英伟达高性能芯片，市场供给受阻，从而导致我国替代进程不断加速。由此，本土算力芯片厂商，迎来前所未有的发展契机，营收成倍增长，包括寒武纪、摩尔线程和沐曦股份等公司的业绩集体暴增。

2026 年上半年，寒武纪营收 59.96 亿元，同比增长 108%；净利润为 23.11 亿元，同比增长 122%。

2026 年上半年，摩尔线程营收 17.36 亿元，同比增长 147%；亏损为 1156 万元，上年同期亏损为 2.71 亿元，亏损大幅收窄，经营业绩得到实质性突破。

值得注意的是，受益于 AI 产业发展及高性能 GPU 市场需求旺盛，摩尔线程的产品竞争力与市场认可度不断提升，带动收入及毛利增长。现阶段营收持续成倍增长的态势下，有望在未来很短时间实现扭亏为盈。

随着我国大模型持续迭代升级，加速我国构建自己的人工智能生态，在芯片底层，本土 AI 芯片对此适配。其中，寒武纪在模型适配方面，持续深化国产芯片与国产模型的协同适配，完成 GLM、DeepSeek、Qwen、 Kimi、MiniMax 等系列国产主流开源模型的适配支持。

摩尔线程依托于 MUSA 计算平台，并不断完善 MUSA 软件生态，加速大模型适配与推理落地。在 Day-0 适配了 DeepSeek-V4、MiniMax M3、智谱 GLM-5.2 等一系列行业 SOTA 大模型，助力开发者以更快速度及更低成本接入行业最新模型。

尤为核心的是，基于摩尔线程 MTT S5000 智算集群，实现国芯训国模，从零起步完整训练 MoE-236B 基础大模型。其中，基于 MTT S5000 智算卡构建的夸娥大规模智算集群不仅展现了强大的 AI 计算能力，更在超大规模 AI 模型训练中实现了高达 95% 的集群训练线性度突破。

要知道，大模型时代，算力竞争已从单卡性能演进为系统级的大规模集群能力。摩尔线程的夸娥万卡级智算集群，为超大规模模型的训练与推理提供了高性能的底层算力支撑，并确立了在大规模智算中心建设领域的先发优势。

整体来说，虽然与英伟达等芯片巨头相比，本土芯片厂商仍然面临技术迭代、软硬生态等多重挑战。然而，在替代大趋势背景下，本土算力芯片渗透率不断提升，不仅进一步降低过去依赖英伟达等高端芯片的局面，也有利于形成我国 AI 全产业链自主生态建设，使得包括寒武纪、摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技等在内的本土 AI 芯片公司，借此进入黄金发展时期。

最后，人工智能的强劲需求推动，从 AI 大模型的训练到推理，叠加替代趋势，直接带动我国 AI 芯片爆发式增长，市场规模将迎来万亿的历史性跨越。

据弗若斯特沙利文预测，中国 AI 芯片市场规模将由 2024 年的 1425 亿元增至 2029 年的 1.3 万亿元，2025~2029 年的复合增速高达 54%。

庞大的市场潜力，为本土芯片厂商注入强劲增长动能，业绩有望继续得到释放。当然，在享受替代机遇的同时，仍需理性看待长期发展潜力，立足长远布局技术研发，完善软件生态等，方能把握住行业长期成长红利。