YAVIN 质 观 RESEARCH MONOGRAPH · 2026.10

D E E P T E C H & C A P I T A L N A R R A T I V E

跨越硅基鸿沟

中国AI算⼒底座突围与超节点时代

国产AI芯⽚替代 · 超节点⼯程 · 全球算⼒供应链深度研究

Yavin质观

硬科技与资本叙事研究者，⻓期关注技术、产业、政策与资本化逻辑， 书写技术时代、现代⽣活与精神处境中的缓慢观察。 扫码关注公众号

E X E C U T I V E S U M M A R Y · 核 ⼼ 执 ⾏ 摘 要

六⼤核⼼产业判断与结论锚点

Yavin质观 · 旗舰智库专刊

66%

2026H1中国AI加速卡 本⼟品牌份额

50.6%

⾮GPU出货占⽐ （+80%⾸次反超 GPU）

75%–95%

国产卡推理单Token与 硬件成本降幅

1,024卡

⾸套昇腾Atlas 950液 冷超节点点亮

400亿元

字节跳动2026年锁定昇 腾950PR⼤单

01

市场与架构倒挂

市场与架构“双倒挂”：本⼟份额斩获66%，⾮GPU⾸次反超通⽤GPU

2026H1中国AI芯⽚出货 200.8万颗，昇腾（28%）与英伟达（34%）差距缩⾄ 6个百 分点；推理主导下 ⾮GPU（占50.6%）⾸次反超GPU，本⼟四强包揽 95% 份额。

02

算⼒经济学双轨

算⼒经济学双轨制：推理降本95%接管 vs. 预训练4.5倍堆卡与4倍电费

推理侧国产卡达H100逾 80% 性能、单Token成本直降 75%–95%；预训练侧受40%– 50% MFU约束，对⻬B200算⼒需承受 4.5倍堆卡（约284亿元）与 4倍电费溢价。

03

超节点与算法奇点

系统与算法双奇点：千卡液冷超节点代偿单卡，“模型迁就芯⽚”破壁CUDA

⾸套 1024卡昇腾950超节点 点亮（1 EFLOPS 算⼒、200ns 互联）；DeepSeek开源 TileLang-Ascend 达⼿写算⼦ 98% 性能，TransMLA 削减 62.5%–94.7% 显存。

04

商业锁单与ASIC

商业兑现与全球ASIC共振：字节400亿锁单，本⼟双雄率先规模盈利

字节超400亿⼤单锁死950PR近半产能，平头哥PPU出货 47万颗，海光（H1净利17.98 亿）与 寒武纪（营收+108%）规模盈利；定制ASIC增速（+44.6%）⾸超GPU。

05

晶圆存储封装突围

底层制造三级突围：40%晶圆缺⼝下的“三维架构换平⾯代差”

中芯7nm对420万颗需求存 40%缺⼝；⻓鑫奇袭 4F² DDR5 并推进 12层HBM3/3E联 调，⻓江存储 eSSD居全球第三（14%），盛合晶微占2.5D封装 85%。

06

终局推演与⻛险标尺

终局推演与三⼤验⾦⽯：封装与HBM定上限，⾼集中度暗藏波动

“封装+HBM+互连” 取代制程成第⼀瓶颈，近90%客户集中度暗藏⻛险；未来18个⽉成 败取决于 万卡预训练MFU破55%、智算亮灯率超60% 与 晶圆/HBM良率爬坡。

TA B L E O F C O N T E N T S · 报 告 ⽬ 录

全⽂⼋⼤核⼼章节与研究导览

15 幅数据图表 · 11 张全景矩阵表 · 320 项溯源信源

01 MARKET LANDSCAPE & INFLECTION

破局与市场洗牌——当200.8万张加速卡完成历史性倒 挂，量变在哪⾥发⽣？

·

1.1 市场全局与结构倒挂：从单极垄断迈向66%份额的⾮对称国 产替代

·

1.2 ⾮GPU⾸次反超GPU背后：算⼒主战场从预训练军备竞赛转 向“推理吞噬⼀切”

·

1.3 ⾃⽤闭环盘与外部市场盘的真相：左⼿倒右⼿的⽣态闭环与 公开市场的残酷搏杀

03 SUPERNODE ARCHITECTURE

系统级能⼒突围——“单卡不够系统来凑”，超节点 （SuperPoD）的暴⼒⼯程学与物理商业边界

·

3.1 暴⼒⼯程学：⽤光电互联与统⼀内存池击穿MoE通信墙与显 存墙

·

3.2 超节点的三⼤硬约束：当物理制程短板转嫁为机房改造、电 ⼒⿊洞与⽣态绑定

02 WORKLOADS & BENCHMARKS

客户选择、⼯作负载与实测对标——真正的替代发⽣在 哪些业务？算⼒经济学的两本账怎么算？

·

2.1 ⼯作负载的⾦字塔替代梯度：推理侧攻城略地，预训练仍是 ⽆⼈区

·

2.2 中美头部算⼒芯⽚实测⼯程剖析：训练与推理的剪⼑差及三 ⼤本⼟技术流派

·

2.3 算⼒经济学的两本账：推理单Token的极致降本与预训练 TCO的隐性通胀

04 SOFTWARE STACK & ALGORITHMS

国产算⼒软件栈破冰与算法⾰命——从千万⾏代码开 源、TileLang-Ascend 1:1映射到“模型主动迁就芯 ⽚”与MLA显存通缩

· 4.1 传统CANN⾼昂迁移账单与国产软件栈三条进化路径分野 4.2 跨越CUDA护城河的奇点：DeepSeek五⼤开源算⼦矩阵、 TileLang-Ascend编译破壁与“模型迁就芯⽚”

·

·

4.3 MLA与TransMLA / DoseRank / MLAfication后训练⽆损迁 移：算法效率⼗倍跃升对远期HBM与⾼端GPU弹性的重塑

05 DOMESTIC CHIP CONTENDERS

国产GPU与ASIC四⼤阵营分化——财务兑现、产品矩 阵与中国科技巨头⾃研芯⽚全景

· 5.1 本⼟算⼒芯⽚四梯队财务兑现、研发强度与盈利收敛实绩 5.2 中国四⼤互联⽹科技⼤⼚⾃研ASIC/GPGPU布局：阿⾥平头 哥、腾讯紫霄、百度昆仑芯与字节跳动

·

· 5.3 核⼼本⼟⼚商替代路径全景对⽐矩阵

07 FOUNDRY, MEMORY & PACKAGING

底层制造、AI存储三级突围、先进封装与光互联卡点

——决定算⼒供给上限的四⼤物理⽀点

· 7.1 先进晶圆制造：中芯国际7nm DUV的极限压榨与良率爬坡 7.2 AI存储三级突围：⻓鑫存储 4F² DDR5 RDIMM、12层 HBM3/HBM3E试产联调与⻓江存储PCIe 5.0企业级eSSD全栈 替代

·

·

7.3 先进封装与CoWoS替代：盛合晶微独占国内硅基2.5D⼋成 份额，碳化硅（SiC）中介层蓄势待发

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7.4 集群光互联：中国光模块统治全球市场，但上游⾼端光芯⽚ （国产化率仅5%）亟待补短板

06 SUPPLY CHAIN & CUSTOMER ORDERS

全球与中国AI算⼒芯⽚上下游供应链及客户⽣态深度剖 析

· 6.1 产业供应链重构与“上下游集中度双向极化”特征 6.2 华为昇腾：全栈国产化供应链垂直整合与互联⽹、运营商双 轮驱动（含字节400亿锁单与三⼤运营商集采明细）

·

·

6.3 海光信息与寒武纪：晶圆封装底座绑定与服务器OEM关联⽣ 态

·

6.4 海外AI算⼒巨头与定制化ASIC供应链全景对照：英伟达 Blackwell闭环、博通与⾕歌TPU Turnkey联盟及吉瓦级⻓单

08 ENDGAME & LEADING INDICATORS

终局推演与产业⻛险研判——算⼒产业链演进趋势及未 来12⾄18个⽉检验替代成败的三⼤先⾏指标

• · 8.1 算⼒产业链演进三⼤深层趋势与结构性财务⻛险研判
• · 8.2 未来12⾄18个⽉检验国产替代成败的三个核⼼先⾏指标

APPENDIX DATA METHODOLOGY & 320 VERIFIED SOURCES

附录：参考⽂献与核⼼信源索引

·

涵盖市场格局与超节点、供应链与客户集采、晶圆制造与AI存储、中美算⼒实测与算法、全球⼤⼚定制ASIC五⼤领域共 320 项可溯源 原始信源

01

C H A P T E R 0 1 · M A R K E T L A N D S CA P E & I N F L E CT I O N

破局与市场洗牌——当200.8万张加速卡完成历史性倒挂， 量变在哪⾥发⽣？

1.1 市场全局与结构倒挂：从单极垄断迈向66%份额的⾮对称国产替代

在外部先进制程与⾼端算⼒芯⽚出⼝管制持续收紧、国内⼤模型步⼊万亿参数MoE（混合专家模 型）与⾼并发推理商业化落地的双重驱动下，中国AI算⼒基础设施产业在2025年⾄2026年间完 成了从“政策性备胎验证”向“规模化商业实交付”的历史性跨越。早期的算⼒国产化主要依赖政务 与运营商信创⼯程的政策兜底，⽽当前阶段的核⼼特征则是互联⽹⼤⼚与头部⼤模型企业在真实 业务负载下的主动采购与深度耦合。

市场份额的剧烈重构直接印证了这⼀趋势：

• 2024年（单极垄断期）：中国市场加速卡全年出货量超过270万张。按销售⾦额⼝径统计 （Bernstein Research数据），英伟达在中国AI加速器市场仍占据约 66% 的绝对主导地位（按 早期峰值出货⼝径更曾超过90%），华为海思市占率约为 23%，AMD占 5%，⽽寒武纪、摩尔 线程、沐曦股份等本⼟初创与上市企业各⾃份额仅在 1% 左右徘徊。彼时通⽤GPU占据着72% 以上的绝对统治地位，⾮GPU加速卡份额仅为28%。

• 2025年（份额破局期）：中国AI加速卡市场总出货量同⽐增⻓47%，攀升⾄约 400万张。其中 国产AI芯⽚合计出货约 165万张，整体市场份额⾸次突破四成并达到 41%，英伟达的市场份额 则回落⾄ 55%（全年在华出货约220万张）。从架构看，⾮GPU占⽐爬升⾄34%，⽽GPU依然 握有66%的主导权。其中，仅华为昇腾910C单品在2025年全年出货量便达到约81.2万颗（另有 供应链交付⼝径统计2025年昇腾910B+910C实际确认出货约63万–64万颗），并在2026年第⼀ 季度继续交付15万颗，覆盖了国内37家头部⼤模型企业。

• 2026年上半年（历史性倒挂期）：2026年10⽉13⽇，路透社披露了市场研究机构IDC发布的 《中国半年度加速计算追踪报告》，将中国⼈⼯智能基础设施领域持续两年的暗流涌动推向台 前。2026年1⽉⾄6⽉，中国数据中⼼AI加速器总出货量达到 200.8万颗，在同⽐增⻓ 12% （IDC预计2026全年总出货量将同⽐增⻓19%）的稳健⼤盘下，两组关键指标完成了历史性的结 构倒挂：

• 01 本⼟品牌份额反超海外：受美国商务部⼯业与安全局（BIS）在2025年4⽉将中国特供版H20芯 ⽚重新纳⼊严格许可证管控、B200/B300等旗舰卡禁售以及国内对进⼝合规芯⽚履⾏完备安全 审批程序的共同影响，英伟达2026年上半年在华AI加速器出货量同⽐骤降 44% ⾄ 67.8万颗， 市场份额进⼀步萎缩⾄ 34%，其来⾃中国市场的数据中⼼营收占⽐也从三年前的逾20%骤降⾄ 约9%（甚⾄在部分单季财报⼝径中萎缩⾄占总数据中⼼收⼊不⾜1%）。与此同时，以华为昇腾 （出货 57.2万颗，较上年同期的30余万颗⼏乎翻倍，市场份额跃升⾄ 28%，与英伟达差距从

• ⼀年前的31个百分点急速收窄⾄仅 6个百分点）为⾸的本⼟芯⽚阵营合⼒拿下了 66% 的市场 份额。阿⾥平头哥（7%，约14.1万颗）、寒武纪（5%，约10.0万颗）、百度昆仑芯（4%，约 8.0万颗）、海光信息（3%，约6.0万颗）紧随其后；IDC持续追踪的11家中国本⼟AI芯⽚⼚商中 有9家在2026年上半年实现了出货量同⽐正增⻓。
• 02 ⾮GPU架构⾸次反超通⽤GPU：以NPU、ASIC及DSA（领域专⽤架构）为代表的⾮GPU加速卡 出货量达到 101.6万颗，同⽐暴增 80%，以 50.6% 的占⽐在绝对数量上⾸次历史性地反超了 同⽐萎缩 26% 的传统通⽤GPU加速卡（99.1万颗，占 49.4%，IDC预测2026全年传统GPU出 货量将进⼀步萎缩9%）。在101.6万颗⾮GPU芯⽚中，华为昇腾NPU、阿⾥平头哥PPU、寒武纪 思元MLU以及百度昆仑芯XPU这四家本⼟企业合计包揽了⾼达 95% 的市场份额。

■ 图01：2026年上半年中国AI芯⽚市场⾮GPU加速卡⾸次反超与核⼼⼚商份额格局 — 2026H1中国数据中⼼AI加速卡总 出货200.8万颗，⾮GPU架构（101.6万颗，占50.6%）⾸次反超通⽤GPU（99.1万颗，占49.4%），本⼟品牌合计拿下 66%市场份额。

■ 图02：2024–2026H1中国AI加速芯⽚市场份额演进与技术架构分化对⽐ — 2024–2026H1中国AI加速芯⽚市场份额 100%结构堆叠演进，以及华为昇腾与英伟达在华份额差距收窄⾄6个百分点。

这两组数字在资本市场与产业界激起了截然不同的回响。乐观者从中看到了国产算⼒跨越“可⽤” 分⽔岭、全⾯接管中国AI底座的终局信号；⽽身处⼤模型训练⼀线与云⼚商机房深处的架构师们 则保持着审慎的冷静。穿透宏观出货数据的表象可以发现，2026年中国AI芯⽚的国产替代并⾮均 匀推进的平⾯扩张，⽽是⼀场⾼度分化的结构性渗透——其真实深度严格受制于客户⼯作负载的 容忍度、超节点系统⼯程对单卡短板的代偿边界，以及底层软件与算法对开发摩擦⼒的消解程 度。

TABLE 01 · 第⼀章 · 核⼼审视矩阵 Yavin质观 · 核⼼数据矩阵

2026H1 中国AI芯⽚国产替代五⼤核⼼审视维度

从市场份额反超、架构反转、负载梯度到超节点与软件栈的全局量化锚点

审视维度 2026年核⼼量化锚点 替代深度评级 核⼼驱动与底层约束

市场总量与格局 H1总出货 200.8万颗 (+12%)

B200/B300禁售、H20性价 ⽐受挫，倒逼本⼟算⼒填补 真空

份额实质反超

• • 英伟达 34% (67.8万, -44%)
• • 昇腾28% (57.2万)、平头哥7%、 寒武纪5%、昆仑芯4%、海光3%

本⼟合计 66%

距NV仅差6个百分点

硬件架构演变 • ⾮GPU出货 101.6万颗 (+80%)

算⼒主战场转向⾼并发推 理；DSA/ASIC特定算⼦能效 与成本更优

架构重⼼迁移

• • 通⽤GPU出货 99.1万颗 (-26%)
• • 昇腾/平头哥/寒武纪/昆仑芯包揽 95%

⾮GPU占 50.6%

⾸次反超通⽤GPU

⼯作负载梯度 • 成熟区：常规推理/政企 (降本

75%–95%)

• • 攻坚区：600B MoE⻓⽂本推理/RL 微调
• • 未替代区：万亿基座从0到1预训练

推理全⾯接管

训练局部渗透

V4预训练仍⽤H800

推理可异步切分；预训练属 全局同步，受制⽊桶效应与 单卡故障率

系统级超节点 • 昇腾384超节点商⽤ 750+套

光电互联+256TB统⼀内存破 通信墙；但需 4.5倍卡数 (284亿) 与 4倍电费

系统代偿单卡

• • ⾸套 1024卡昇腾950 液冷点亮 (1 EFLOPS)
• • 25.6万张 950DT正部署测试

物理边界凸显

MoE MFU约45%

软件栈与⽣态 • 华为CANN开源 1244万⾏代码

• • Step 5开源24h内4家国产卡 Day0适配
• • DeepSeek开源 TileLang-Ascend

推理⽣态拉平

训练范式重构

达⼿写算⼦98%性能

推理接⼊vLLM/SGLang；训 练开启 “模型主动迁就芯⽚” (UE8M0 FP8)

资料来源：上市公司财报/招股书、IDC、TrendForce、SemiAnalysis 及 Yavin质观 整理（2026.10）

1.2 ⾮GPU⾸次反超GPU背后：算⼒主战场从预训练军备竞赛转向“推理吞噬⼀ 切”

⾮GPU加速卡（101.6万颗，占50.6%）⾸次反超通⽤GPU，表⾯源于⾼端通⽤GPU进⼝受阻， 深层产业动因则是中国AI算⼒消耗的主航道已从“百模⼤战预训练军备竞赛”，彻底转向“⾼并发 推理、垂直微调与传统业务AI重塑”。

2026年，国内仍在持续投⼊⼗万亿参数级从0到1预训练的机构已收敛⾄ 6到7家前沿AI实验室； 与此同时，企业级AI Agent、百万Token超⻓⽂档解析与多模态搜⼴推重构，使推理调⽤频次呈 指数级累加。Silicon Analysts统计显示，2026年全球数据中⼼加速器市场规模突破2,000亿美元 （较2023年的550亿美元增⻓逾2.6倍），其中推理⼯作负载在总资本开⽀中占⽐已达 67%，在 AI系统全⽣命周期成本中占⽐更⾼达 80%⾄90%。

传统通⽤GPU脱胎于图形渲染，若本⼟芯⽚商在缺乏EUV光刻机与顶级HBM条件下强⾏复制庞⼤ 的全功能GPGPU架构（兼顾光栅化渲染管线、FP64科学计算与复杂动态调度器），将在中芯国际 N+2（ 等 效 7nm级 ） 节 点 ⾯ 临 严 重 的 晶 圆 ⾯ 积 浪 费 与 功 耗 失 控 。 相 反 ， 专 ⽤ AI加 速 卡 （NPU/ASIC/DSA）通过裁撤图形管线与冗余控制逻辑，将晶圆⾯积集中投向矩阵乘加单元（如 达芬奇Cube核、思元MLUarch）、向量计算单元（Vector）与⼤容量⽚上缓存/显存控制器，在 处理架构收敛的Transformer与MoE推理时，能在受限的7nm/12nm⼯艺下榨取更⾼的有效算⼒密 度与能效⽐，展现出远优于阉割版合规GPU（如H20）的实测性价⽐。

1.3 ⾃⽤闭环盘与外部市场盘的真相：左⼿倒右⼿的⽣态闭环与公开市场的残酷 搏杀

将上半年逾130万颗国产芯⽚出货量置于显微镜下审视，市场正清晰裂变为两类⽣态：以云⼤⼚ “⾃产⾃销、内部消化”为核⼼的⾃⽤闭环盘，以及依赖政企招投标、运营商集采和商业云租赁的 外部市场增量盘。

TABLE 02 · 第⼀章 · ⼚商格局拆解 Yavin质观 · 核⼼数据矩阵

中国AI加速卡核⼼⼚商出货、财务与⾃⽤/市场盘拆解

2025–2026H1 七⼤主⼒阵营：云⼚⾃产⾃销闭环盘 vs. 公开市场增量盘搏杀

2025–2026财务与交付 实绩

⼚商与架构 2026H1份额

⾃⽤盘 vs. 市场盘 主⼒代际与核⼼约束

英伟达

Hopper / H20

34% 67.8万颗

同⽐ -44%

2025在华出货220万张 (55%)；中国区占数据中 ⼼营收由>20%骤降⾄ 9% (单季<1%)

100%外部市场盘

集中于⼤⼚与头部实 验室预训练底座

B200/B300禁售； H20在推理侧遭国产 卡价格战挤压

28% 57.2万颗

2025出货63–81万颗； 384超节点部署 750+套；字节400亿 锁 单950PR近半产能

910C → 950PR/DT；锁中芯 43% 产能，超节点 卡数膨胀4.5倍

外部市场盘 >80%

华为昇腾

达芬奇 NPU

覆盖互联⽹⼤⼚、三 ⼤运营商及央国企

同⽐近翻倍

阿⾥平头哥

真武 PPU

7% 约14.1万颗

本⼟第⼆

2025出货26.5万颗，累 计 47万颗；建成多个 1.6 万卡 集群，服务400+客 户

⾃⽤与云内 >70%

⽀撑淘天/千问及阿⾥ 云API算⼒输出

810E → M890(144G) → V900(216G)；晶圆 受限暂不裸卖板卡

2025–2026财务与交付 实绩

⼚商与架构 2026H1份额

⾃⽤盘 vs. 市场盘 主⼒代际与核⼼约束

5% 约10.0万颗

2025营收64.97亿(扭 亏)；2026H1营收59.96 亿 (+108%)，在⼿订单 超80亿元

思元590/370 主⼒ 放量；国资协同锁中 芯北⽅ 3万⽚/⽉ 7nm产能

100%外部市场盘

寒武纪

思元 MLU

渗透运营商、⾦融及 互联⽹第⼆供应商

本⼟第三

百度昆仑芯

⾃研 XPU

4% 约8.0万颗

冲刺科创IPO

2025出货11.6万颗，3.2 万卡 集群落地；2026年5 ⽉启动IPO辅导，年收冲 65亿

⾃⽤+外拓 5:5

内部撑⽂⼼5.1，外部 斩获中移动⼗亿⼤单

昆仑芯P800 + 天池 256超节点；同业竞 争顾虑影响部分外拓

3% 约6.0万颗

2025营收143.8亿； 2026H1营收90.99亿 (+66.5%)、净利17.98 亿；年交付25万⽚

100%外部市场盘

海光信息

深算三号 主⼒、深算 四号(FP8) 上市； CUDA算⼦覆盖 >99%

类CUDA DCU

CPU+DCU双轮驱 动，信创市占 超 50%

盈利规模榜⾸

摩尔线程等

独⽴GPU阵营

合计19% 9家本⼟⼚

同⽐正增⻓

摩尔H1营收17.36亿 (+147%) 亏损缩⾄1156

万；沐曦 扣⾮亏0.49 亿；壁仞 ⽑利5.27亿

100%外部市场盘

夸娥智算集群与曦云 系列多地批量交付

MTT S4000/S5000、曦 云C系列；⾯临晶圆 争抢与机房周期错配

资料来源：上市公司财报/招股书、IDC、TrendForce、SemiAnalysis 及 Yavin质观 整理（2026.10）

⾃⽤闭环盘（“云芯⼀体”内部消化与独⽴外拓博弈）：阿⾥平头哥（2026H1份额7%，截⾄1⽉累 计出货47万颗）依托3年超3,800亿元AI基建投⼊，构建了从倚天710 CPU、磐脉⽹卡、ICN互联 芯⽚、镇岳510 SSD主控到真武AI芯⽚的“通云哥”全栈底座，既消化⾃身超2万亿参数模型在线 推理，⼜将国产算⼒封装为标准化API向外部输出，规避了直接裸卖板卡的软件适配泥潭。百度 昆仑芯（百度控股57.67%，2026H1份额4%）则在⽀撑内部⽂⼼5.1与搜索重构的同时，于 2026年5⽉启动科创板IPO辅导（传闻估值超400亿美元，2026年营收冲刺65亿元），在中国移 动集采多个标段斩获70%–100%份额并打⼊招商银⾏、南⽅电⽹，但向存在同业竞争的互联⽹ ⼤⼚外拓时仍⾯临股东背景顾虑。

外部市场增量盘（运营商百亿兜底与上游产能饥饿游戏）：华为昇腾、寒武纪、海光信息及摩尔 线程、沐曦等在四⼤买⽅阵营展开贴身⾁搏。三⼤运营商服务器国产化率已从2020年的40%升 ⾄63.7%以上；中国电信15.6万台服务器集采国产G系列占67.5%，⽽2026年6⽉启动的 115亿 元、4万台⾼性能服务器集采国产化率更达100%。但决定市场盘座次的终极变量已是上游晶圆 与HBM配额争夺战——2026年国内AI芯⽚真实需求达 420万颗，⽽中芯国际7nm等效产线全年 有效供给仅 260万–300万颗（刚性缺⼝40%）。其中华为通过⻓期协议锁定约 43% 产能，寒 武纪依托北京国资协同拿下中芯北⽅约 9%–11%（3万⽚/⽉） 配额（⽀撑其超80亿元在⼿订单 率先释放利润），其余⼗余家⼚商只能在剩余产能中争抢，超半数中尾部企业被迫转向“12nm + HBM3 + Chiplet”折中路径。

• 02

C H A P T E R 0 2 · WO R K LOA D S & B E N C H M A R KS

客户选择、⼯作负载与实测对标——真正的替代发⽣在哪些 业务？算⼒经济学的两本账怎么算？

2.1 ⼯作负载的⾦字塔替代梯度：推理侧攻城略地，预训练仍是⽆⼈区

客户并⾮按照芯⽚宣传册上的峰值TFLOPS分配任务，⽽是根据⼯作负载对通信延迟、容错率及 单Token经济账的敏感度，形成了清晰的四级替代梯度（详⻅表2-1）：

• 01 成熟替代区（渗透率60%–90%+，中⼩模型推理/RAG/搜⼴推/政企私有化）：计算图固定、权 重可装⼊单卡。如招商银⾏引⼊昆仑芯P800承接智能客服全量流量实现推理成本直降95%，数 坤科技基于昇腾完成全⼈体医疗⼤模型全离线部署，政务央国企普遍确⽴“国产芯⽚

+DeepSeek/Qwen开源模型”本地化标准。

• 02 新兴扩张层（渗透率40%–60%，具身智能与垂直Agent强化学习）：随着2026年8–10⽉开源 框架 RLinf 完成对昇腾、摩尔线程、壁仞、沐曦与昆仑芯的多节点适配，智元、⾃变量、华为 引望、蚂蚁灵波等团队已在国产集群规模化运⾏VLA模型微调。
• 03 深⽔突破区（渗透率25%–45%，千亿MoE⻓⽂本推理与后训练）：2026年10⽉15⽇阶跃星⾠ 开源600B总参、27B激活、1M上下⽂旗舰 Step 5 Preview 当天，华为昇腾（1024卡Atlas 950超节点）、摩尔线程、沐曦与壁仞在 24⼩时内同步完成Day-0推理适配；DeepSeek最新 V4-Flash 后训练与线上推理亦已实质性迁⼊昇腾集群（注：当⽇Day-0⼝径严格限定于推理部 署，不含全参数预训练）。
• 04 核⼼未替代区（渗透率<15%，万亿参数基座从0到1预训练）：除华为盘古（8192卡昇腾910） 与百度⽂⼼5.1等⾃研闭环外，市场化头部实验室的旗舰基座预训练（如 DeepSeek V4主模型） 仍运⾏在英伟达H800/H100存量集群上，形成“存量GPU预训练 + 国产NPU/ASIC⼤规模推理” 双轨制。其物理根源在于：推理可异步切分，⽽万卡预训练是严格的全局同步过程，受制于“⽊ 桶效应”，任何单卡互联抖动、精度溢出或硬件故障都会导致数千张卡空转等待。

TABLE 03 · 第⼆章 · ⼯作负载替代梯度 Yavin质观 · 核⼼数据矩阵

AI⼯作负载四级替代梯度、代表实证与⼯程瓶颈

客户按通信延迟、容错率与单Token经济账切分算⼒：推理攻城略地，预训练仍是深⽔区

⼯作负载层级 国产渗透率 2026年标杆落地实证 决策因⼦与⼯程瓶颈

• 1. 成熟替代区 中⼩模型推理 / RAG / 搜⼴推 / 政企私有化

• • 招商银⾏ ⽤昆仑芯P800智能客服 推理降本95%
• • 中移动 集采昆仑芯中标70%–100%
• • 数坤科技 医疗⼤模型基于昇腾全离 线部署

驱动：单Token极致TCO、信创 合规 瓶颈：存量CUDA代码迁移惰 性，少量⻓尾算⼦需调优

极⾼

60%–90%+

⼯作负载层级 国产渗透率 2026年标杆落地实证 决策因⼦与⼯程瓶颈

• 2. 新兴扩张区 具身智能 / 垂直 Agent仿真强化学习

中⾼

40%–60%

• • 开源强化学习框架 RLinf 完成昇 腾、摩尔、壁仞、沐曦、昆仑芯多节 点适配
• • 智元、⾃变量、华为引望、蚂蚁灵 波 规模化采⽤

驱动：“渲染-训练-推理”异构调 度 瓶颈：物理仿真器 (Isaac Lab) 具英伟达⽣态惯性

• 3. 攻坚突破区 千亿MoE⻓⽂本推理 / 后训练 (RL/SFT)

中等

25%–45%

• • 昇腾950超节点、摩尔、沐曦、壁 仞 24⼩时内完成600B Step 5 Preview (1M上下⽂) Day-0推理适 配
• • DeepSeek V4-Flash 后训练跑在 昇腾集群

驱动：⼤显存装KV Cache、低 时延通信 瓶颈：Day-0仅限推理，⼤ MoE训练MFU (40%–45%) 折 损

• 4. 核⼼未替代区 万亿Frontier基座从0 到1预训练

极低

<15%

(仅⼤⼚⾃研)

• • DeepSeek V4 主模型预训练仍依 赖 H800/H100
• • 海思正部署测试 25.6万张昇腾 950DT，备战未来6–7家实验室 10T–40T基座训练

驱动：全局同步极致MFU、万 卡MTBF 瓶颈：需 4.5倍卡数 弥补，故 障率倍增、电费与机房成本⾼ 企

资料来源：上市公司财报/招股书、IDC、TrendForce、SemiAnalysis 及 Yavin质观 整理（2026.10）

2.2 中美头部算⼒芯⽚实测⼯程剖析：训练与推理的剪⼑差及三⼤本⼟技术流派

当前中国本⼟算⼒供给已形成DSA/NPU专⽤流派（昇腾、寒武纪、昆仑芯、紫霄）、去图形化科 学计算增强型GPGPU流派（平头哥真武PPU、海光深算DCU）与全功能GPU流派（摩尔线程 MTT系列）三⼤阵营。

■ 图03：中美主⼒算⼒芯⽚关键⼯程指标与DeepSeek-R1实测效能对标 — 横向解构板载显存容量（⾯板⼀）、显存吞吐 带宽（⾯板⼆）与300W–400W低功耗区间下的DeepSeek-R1实测吞吐表现（⾯板三）。

■ 图04：昇腾910C与英伟达H100/B200全维度实测与迁移成本对⽐ — 昇腾910C在DeepSeek-R1推理中达H100逾80% 性能，但千亿参数预训练有效吞吐仅22.2%（落后4.5倍），同时展示了单卡采购、整机部署、CANN迁移⼈⼒与千卡故障恢 复开销。

TABLE 05 · 第⼆章 · 中美⼋⼤芯⽚实测 Yavin质观 · 核⼼数据矩阵

中美⼋⼤主⼒算⼒芯⽚规格与 DeepSeek-R1 实测表现

三⼤本⼟流派（DSA/NPU、去图形GPGPU、全功能GPU）对标英伟达 H100 / H20 真实⼯程效能

千亿训练与 DeepSeek-R1 实 测

芯⽚型号与定位 制程与峰值算⼒ 显存与互联带宽 功耗与参考价

NVIDIA H100

北美全能基准

TSMC 4nm FP16: 989/1979T FP64: 34 TFLOPS

80GB HBM3 带宽 3.35 TB/s NVLink 900 GB/s

700W 单卡 18–40万 整机 180–200 万

预训练MFU基准 (100%)；

DeepSeek实测吞吐 14,200 tokens/s，⾸字延迟 (TTFT) 85ms

NVIDIA H20

TSMC 4nm FP16: ~148 TFLOPS INT8: 296 TOPS

96GB HBM3 带宽 4.0 TB/s NVLink 900 GB/s

550W 单卡 >14万元

算⼒被砍85%致预训练重挫； 实测TTFT 95ms，Batch=64 吞吐落后平头哥PPU约15%

在华合规基准

华为昇腾 910C

国产NPU主⼒

SMIC 7nm 双Die FP16: 780– 800T INT8: 1560 TOPS

96GB / 128GB 带宽 1.8 TB/s 灵衢UB / HCCS

310W–600W 单卡 10–18万 910B整机20– 30万

千亿预训练为H100的 22.2% (差4.5倍)；但 R1推理Prefill 达H100的82%，Decode达 81% (8,500 tps)

5nm/7nm 2.5D FP16: 400– 600T 超越A800

96GB HBM2e 带宽 2.76 TB/s ICN互联 700 GB/s

实测 350W 阿⾥云万卡商 ⽤

零代码修改迁移；实测TTFT

平头哥 真武 810E

82ms (胜H20)，Batch=64 吞吐 2,800 tps (+18%)，能 效领先H20超30%

云⼚⾃研PPU

腾讯 紫霄 2.0

云⼚训推NPU

第六代⾃研架构

训练提升4倍 推理提升3倍

48GB 显存/卡 带宽 ~1.2 TB/s 星脉⾼速⽹络

~320W 年底部署 10万 卡

覆盖1B–700B模型训推，赋能 混元⼤模型实际训练提速 50%，新增⾃研占⽐达30%

寒武纪 思元590

7nm Chiplet FP16: 314/512T INT8: 512 TOPS

64GB / 80GB 带宽 1.6–2.0 TB/s MLU-Link 3.0

350W 单卡 5.6–8万 元 整机 <100万元

综合性能达A100的70%– 90%；中科院实测能效⽐ 52.3 TFLOPS/W，历史性超越H20 (49.8)

第五代训推DSA

海光 深算三号

类CUDA DCU

7nm级 x86兼容 FP64: 30 TFLOPS FP16: 480 TFLOPS

64GB HBM2e 带宽 1.6 TB/s 光海HSL总线

~300W 单卡 ~10万元

(H100的1/3)

CUDA算⼦覆盖 >99%；FP64

追平H100，千亿训练达A100 的80%–90%；DeepSeek发 布当⽇零感适配

摩尔 MTT S4000

全功能MUSA GPU

第三代MUSA架 构 FP16: 250 TFLOPS ⽀持FP64–INT8

48GB 显存 带宽 768 GB/s MTLink 240 GB/s

350W 夸娥(KUAE)集 群

夸娥千卡集群预训练线性加速 ⽐ >91% (30天交付)；通过信 通院 DeepSeek-R1 671B满⾎ 推理认证

资料来源：上市公司财报/招股书、IDC、TrendForce、SemiAnalysis 及 Yavin质观 整理（2026.10）

从图03、图04与表2-2的实测对标中，可提炼出三⼤核⼼⼯程结论：

• 01 昇腾910C在DeepSeek-R1推理中实现“以40%标称算⼒打出81%–82%真实性能”的越级表 现：在7B–13B单卡推理中，910C达H100 100%等效可⽤度（8卡Atlas 800I整机报价仅20万– 30万元，较H100整机降85%）；在671B满⾎DeepSeek-R1推理中，910C在Prefill阶段达H100 的 82%、Decode阶段达 81%（8,500 tokens/s），核⼼得益于 96GB–128GB超⼤容量HBM 减少了跨机通信，配合CANN针对MLA的算⼦融合将单步延迟从10ms压⾄6ms。但在千亿⾄万 亿参数预训练下，受制于卡间通信与约55%的MFU天花板，910C有效训练吞吐回落⾄H100的 22.2%（落后4.5倍，落后B200达5.6倍）。
• 02 云巨头⾃研芯⽚对英伟达H20形成净替代：阿⾥平头哥真武810E凭借 2,765 GB/s 显存带宽与 700 GB/s ICN⽚间互联，实测⾸Token延迟（82ms）与Batch=64⾼并发吞吐（2,800 tokens/s，较H20⾼18%）全⾯反超H20，350W功耗下综合能效⽐领先超30%。
• 03 第三⽅商⽤GPU/DCU锚定差异化刚需：海光深算三号BW1000以 30 TFLOPS 双精度FP64算 ⼒追平H100，千亿模型训练达A100的80%–90%；寒武纪思元590以不到H20⼀半的售价 （5.6万–8万元）切⼊⾼性价⽐训推市场；摩尔线程MTT S4000在千卡集群上实现>91%预训练 线性扩展率。

2.3 算⼒经济学的两本账：推理单Token的极致降本与预训练TCO的隐性通胀

■ 图05：国产超节点预训练规模惩罚、分布式训练MFU与企业端推理降本三层拆解 — Layer 1展示昇腾950DT超节点对 ⻬英伟达B200峰值算⼒需承受4.5倍卡数（25.6万张/284亿元）与4.0倍电费（380MW/10亿元/年）惩罚；Layer 2展示 Dense/MoE训练MFU（40%–60%）与全国智算中⼼实际平均利⽤率（30%）；Layer 3展示企业端推理部署成本直降 75%–95%。

第⼀本账（推理侧单Token极致降本账）：① 硬件替换降本95%（昆仑芯P800将每百万Token推 理成本从H20的数⼗元压⾄⼏元；DeepSeek配合昇腾MindIE三年可省100万–1200万美元 TCO）；② 本⼟推理引擎再砍75%硬件⻔槛（清程极智“⾚兔”引擎将满⾎DeepSeek本地部署⻔ 槛从4台8卡服务器压缩⾄单台8卡服务器）；③ Mooncake PD分离盘活异构资源（⽉之暗⾯联 合清华开源的Mooncake承载Kimi线上80%以上流量，以KV Cache为中⼼解耦Prefill与 Decode，掩盖单卡带宽偏科）。

第⼆本账（预训练侧系统TCO与MFU隐性通胀账）：受制于制程代差，⼀颗昇腾950DT（报价约 11.1万元）单价虽仅为英伟达B200（约4.2万美元/30万元）的三分之⼀，但折算FP8峰值算⼒， 1颗B200相当于4⾄5颗昇腾950DT。海思披露⽬前正在部署测试的 25.6万张Atlas 950 SuperPoD计算卡（旨在对⻬约10万张B200算⼒，⽀撑国内6–7家前沿实验室训练10万亿–40万 亿参数基座），暴露出三⼤规模惩罚：① 284亿元初始CapEx（卡数乘以4.5倍带动光模块、交 换机与液冷机柜成倍膨胀）；② 380MW电⼒⿊洞与4倍电费（年电费⾼达 10亿元，⽽同算⼒ B200仅需95MW、年电费2.5亿元）；③ MFU折损与空转损耗（国产超节点Dense模型MFU约 50%–60%，MoE模型MFU仅 40%–45%，近半算⼒在跨节点同步中空转；⽽全国地⽅智算中 ⼼平均真实利⽤率更仅有 30% 左右）。

• 03

C H A P T E R 03 · S U P E R N O D E A R C H I T E CT U R E

系统级能⼒突围——“单卡不够系统来凑”，超节点 （SuperPoD）的暴⼒⼯程学与物理商业边界

既然单颗芯⽚短期内⽆法突破EUV封锁，中国架构师在2026年达成了⾼度共识：放弃单卡指标纠 缠，⽤Scale-up柜内超⾼速互联与Scale-out全光⽹络将成百上千张芯⽚捆绑成“逻辑上的⼀台 超级计算机”。

3.1 暴⼒⼯程学：⽤光电互联与统⼀内存池击穿MoE通信墙与显存墙

传统8卡服务器跨机通信单跳延迟⾼达 2微秒（2 µs），多层路由导致30%–40%闲置惩罚。本⼟ 超节点（SuperPoD）通过全光互联与统⼀内存编址实现了系统级破壁：

华为昇腾384超节点（CloudMatrix 384）：通过“灵衢（UnifiedBus 1.0）”与全光背板耦合384 张910C（300 PFLOPS算⼒、192 TB/s带宽），训练效率提升 45%、成本降1/3，10万卡集群 MFU提升 2.75倍，可⽤度达 98%（年⽆中断超358天），截⾄2026Q3累计部署 超750套。

⾸套1024卡昇腾Atlas 950 SuperPoD点亮（2026.10.15）：16柜拼成 1024卡（1 EFLOPS FP8 / 2 EFLOPS FP4算⼒，最⾼扩⾄8,192卡/8 EFLOPS）；依托 灵衢2.0 全光Mesh将带宽提15 倍、单跳延迟从2微秒压缩⾄200纳秒（降10倍）；构建业界最⼤ 256TB统⼀内存空间（可扩展 ⾄1,152TB），点亮当天⽀撑阶跃星⾠600B旗舰 Step 5 Preview（1M上下⽂） Day-0适配，全 液冷PUE压⾄ 1.15。

本⼟群雄跟进：阿⾥平头哥真武V900（2027Q1量产，216GB显存、1,200 GB/s互联，性能提3 倍，⽀持50万卡集群）；百度昆仑芯天池256卡超节点（有效训练率97%，落地3.2万卡集群）； 天数智芯（单柜144卡）、沐曦（64卡曦景S600）与燧原（64卡）同步⼊局。

3.2 超节点的三⼤硬约束：机房改造、可靠性反噬与折旧焦虑

• 01 亿元级⻔槛与机房改造：千卡液冷超节点动辄耗资上亿元（384超节点单套8,000万–9,000万 元），传统⻛冷机房必须重建承重、冷源管⽹与⾼压变电（类似海外800VDC演进），故⾸批买 家集中于字节、阿⾥等巨头，区域智算多妥协于64卡/16卡⽅案。
• 02 可靠性反噬与周期错配：4.5倍芯⽚与光模块使故障率成倍增加，迫使华为攻坚“30⼩时⽆故 障、5分钟恢复、95%检测覆盖”，天数智芯在单柜144卡中预留16张热冗余卡；同时灵衢、 ICNLink等私有协议带来3–5年强绑定，⽽国产芯⽚“⼀年⼀代、性能翻三倍”的迭代速度与地⽅ 智算“两年以上”基建周期严重错配，极易陷⼊“点亮即落后”困局。

• 04

C H A P T E R 0 4 · S O F T WA R E S TAC K & A LG O R I T H M S

国产算⼒软件栈破冰与算法⾰命——从千万⾏代码开源、 TileLang-Ascend 1:1映射到“模型主动迁就芯⽚”与MLA显 存通缩

如果说硬件出货量决定了国产替代的“⼴度”，超节点系统⼯程决定了算⼒的“上限”，那么软件栈 与开发者⽣态则直接决定了国产替代的“留存率与真实深度”。2026年9⽉⾄10⽉，困扰国产芯⽚ 多年的软件⽣态瓶颈迎来了实质性破冰。

4.1 传统CANN⾼昂迁移账单与国产软件栈三条进化路径分野

早期国产软件栈（如早期CANN）原⽣算⼦库覆盖度仅约为CUDA的 20%（约2,000个算⼦对⽐ CUDA的10,000+个）。对于拥有约50个⾃定义算⼦的中等规模⼤模型训练团队⽽⾔，将项⽬从 CUDA迁移⾄传统CANN，仅20–40个算⼦重写（10–40⼈⽉）、分布式通信调试（4–8周）与性 能调优（8–12周）的单次纯⼈⼒成本即⾼达160万–720万元⼈⺠币（22万–100万美元），耗时 6⾄18个⽉，很⼤程度上抵消了硬件采购价格低30%–37%的成本优势。

为撕掉“软件难⽤”的标签，国内主流算⼒⼚商在2025–2026年演化出三条互补的软件⽣态构建路 径：

• 01 “类CUDA/全功能GPU兼容路线”（海光、摩尔线程、沐曦）：在指令集或运⾏时⾼度对⻬ CUDA/ROCm。海光信息DCU直接兼容ROCm，CUDA算⼦覆盖率超 99%（迁移效率85%– 95%）；沐曦股份依托MACA软件栈连续完成 43个主流旗舰⼤模型的Day-0适配；摩尔线程基 于MUSA与MUSIFY⼯具实现零成本迁移并深度融⼊SGLang，在阶跃星⾠Step 5 Preview开源 当天即完成“3层滑窗+1层全注意⼒”混合稀疏结构的FP8推理与MTP3投机解码适配。
• 02 “全栈⾃研 + 彻底开源开放路线”（华为昇腾）：CANN与Mind系列基础软件全⾯开源，已上线 67个社区项⽬、累计开源代码超1,244万⾏（⽉活开发者3,500+、深度贡献者6,000+）；开源 Ascend C 与四层解耦的 CATLASS算⼦模板库，将Matmul算⼦开发周期从4⼈周缩短⾄2⼈周 （带动30余家核⼼客户整⽹性能提升超10%）；开放毕昇编译器 AscendNPU IR 接⼝并推出 Triton-Ascend ⽆感对接Python算⼦⽣态；在HCCL中开源 NB 2.0通信算法（⾮对称通信性能 提升 20%+），并联合社区创⽴官⽅维护项⽬ vLLM-Ascend 与打通 SGLang⼤EP集群推理⽅ 案，实现主流模型开箱即⽤。
• 03 “云原⽣封装与异构混训屏蔽路线”（平头哥、昆仑芯、⽆问芯穹、智源）：平头哥与昆仑芯将底 层驱动与算⼦调优隐藏在阿⾥云与百度智能云PaaS层之下；第三⽅平台 ⽆问芯穹 已汇聚调度 全国 3.7万P算⼒、覆盖16款不同架构芯⽚；智源研究院（众智FlagOS） 推动的跨品牌异构混 训更实现了 89.5%–92.81% 的混训效率，与纯英伟达基线的精度差异控制在 0.62%以内。

4.2 跨越CUDA护城河的奇点：DeepSeek五⼤开源算⼦矩阵、TileLangAscend编译破壁与“模型迁就芯⽚”

2026年9⽉30⽇⾄10⽉2⽇，DeepSeek正式向全球开源⼀整套⾯向华为昇腾平台的底层训练与 基础设施组件（基于昇腾950的128卡超节点联合打磨），且全部与DeepSeek此前⾯向英伟达 CUDA开发的开源版本实现了接⼝层⾯的⼀⼀对应（1:1映射）。

■ 图 06： DeepSeek开 源 算 ⼦ 矩 阵 与 TileLang-Ascend跨 架 构 编 译 架 构 图 — Unified Python Frontend & DeepSeek Kernels （ TileKernels 、 FlashMLA 、 DeepGEMM 、 DeepSelect ） 通 过 TileLang Compiler & AscendNPU IR四⼤编译遍，实现NVIDIA GPU Backend与Huawei Ascend Backend（Cube核+Vector核）的零重 写1:1映射，达⼿写AscendC 95%–98%性能。

TABLE 06 · 第四章 · 跨越CUDA护城河 Yavin质观 · 核⼼数据矩阵

DeepSeek 五⼤核⼼开源算⼦库与昇腾 1:1 映射加速表现

仅百⾏代码榨⼲硬件极限，联合华为昇腾128卡超节点实现CUDA向NPU零重写迁移

开源算⼦项⽬ 核⼼解决瓶颈 底层编译与微架构创新 实测加速⽐与昇腾适配

DeepGEMM

& Ascend版

稠密与MoE分组矩阵乘 (GEMM) 及分⻚Logit 计算

仅 300⾏核⼼代码；完全即时 编译 (JIT) 省寄存器；重叠 TMA搬运与Tensor/Cube计算

⼩批量实时推理 加速 2.7 倍，MoE分组乘 加速 1.2 倍；已开源独⽴C++库 DeepGEMM-Ascend

开源算⼦项⽬ 核⼼解决瓶颈 底层编译与微架构创新 实测加速⽐与昇腾适配

DeepEP

MoE跨节点/节点内专 家并⾏ (EP) All-to-All 通信

针对NVLink/HCCS与 RDMA/RoCE⾮对称域宽，定制 ⾼吞吐令牌分发 (Dispatch) 与 聚合原语

彻底打通MoE预训练与解码 跨卡阻塞，⽀撑数⼗万卡级 分布式专家路由，通信计算 ⽆感重叠

& Ascend版

FlashMLA 多头潜在注意⼒ (MLA) 解码与稀疏注意⼒内核

动态智能调配计算资源；引⼊ Split-KV机制 并⾏计算再合 并，配合共享内存交错消除冲 突

逼近物理显存带宽极限；在 TileLang中仅需80⾏ Python代码 复现，已⽀持 昇腾与MI300X

TileKernels

(v2.1.0)

⽣产级⼤模型训推融合 算⼦与 V4流形超连接 (mHC)

基于TileLang涵盖MoE路由、 Engram⻔控、Sinkhorn归⼀ 化；⾃动完成 昇腾 Cube/Vector分核与双缓冲

2026.09合⼊ 昇腾 950/A2/A3后端；同⼀套 Python API横跨NV与昇腾， 达⼿写算⼦ 96%–98% 性 能

DeepSelect 稀疏注意⼒ (DSA) 动 态Token筛选与Top-K 采样

针对百万⻓上下⽂动态Token筛 选，深度优化底层显存访问模 式与并⾏归约路径

在稀疏注意⼒Top-K基准测试 中，访存优化直接带来 1.9倍 性能跃升；Sparse FA耗时

347µs → 127µs

资料来源：上市公司财报/招股书、IDC、TrendForce、SemiAnalysis 及 Yavin质观 整理（2026.10）

TileLang-Ascend 编译破壁与“模型主动迁就芯⽚”的范式逆转

不同于英伟达GPU的SIMT统⼀流多处理器，昇腾达芬奇架构采⽤物理分离的 Cube矩阵核 与 Vector向量核，直接移植代码极易产⽣流⽔线⽓泡。 TileLang-Ascend 在TVM/MLIR之上引⼊ “开发者模式”，通过四⼤核⼼编译遍（⾃动剥离Cube/Vector作⽤域并插⼊跨核硬件同步、⽚上 L1/L0/UB存储层级⾃动映射与L1常驻策略、MTE2/Compute/MTE3核内与C/V核间双缓冲流⽔ 线并⾏、以及标量循环⾃动SIMD向量化），让开发者仅需编写统⼀Python/GPU⻛格代码即可直 达昇腾硬件极限。实测显示，在昇腾A2/A3及Ascend 950上，TileLang编写的 GEMM算⼦达⼿ 写 AscendC专 家 代 码 的 98%， 流 形 超 连 接 （ mHC） 达 96%， FlashAttention达 95%– 100%，Sparse Flash Attention执⾏耗时从347微秒⼤幅压缩⾄127微秒。

更深远的变化在于“模型主动迁就芯⽚”的软硬协同范式确⽴：DeepSeek V3.1 专⻔引⼊ UE8M0 FP8数据格式 以契合下⼀代国产AI芯⽚微架构；阶跃星⾠ Step 5 Preview 则以27B极 ⼩激活参数量与8-Token Region稀疏注意⼒精准匹配国产超节点与⼤显存GPU。当顶尖基座模型 实验室亲⾃下场⽤TileLang重写底层算⼦并调整模型数值格式适配国产硬件时，CUDA⻓达⼗年 的⽣态铁幕已被撕开结构性裂⼝。

4.3 MLA与TransMLA / DoseRank / MLAfication后训练⽆损迁移：算法效率⼗ 倍跃升对远期HBM与⾼端GPU弹性的重塑

如果说 TileLang-Ascend 拆除了跨芯⽚编译藩篱，那么以 MLA（多头潜在注意⼒） 为核⼼的 注意⼒⾰命，以及2025–2026年成熟的 TransMLA、DoseRank 与 MLAfication 后训练⽆损迁 移技术，则从算法源头引爆了数据中⼼对HBM容量与⾼端GPU采购弹性的需求通缩。

• 1. MLA 吸收操作（Absorb）与三代后训练⽆损转换框架 传统GQA架构中，⻓序列KV Cache对显存带宽的吞噬是制约推理吞吐的头号瓶颈。MLA通过低 秩潜在向量压缩键值特征，并在推理阶段利⽤矩阵乘法结合律实施“吸收操作（Absorb Operation）”——将上投影矩阵直接合并⾄查询与输出投影矩阵中，使查询头直接与微⼩共享潜 在向量交互。在典型配置下，MLA吸收路径的计算访存⽐⾼达约 295 FLOPs/byte，逼近H100 BF16屋脊平衡点（约 242 FLOPs/byte），将⻓⽂本解码从“显存带宽受限”扭转为“计算受限”。 针对存量GQA模型受RoPE与QKNorm阻断⽆法直接转为MLA的难题，三代后训练框架完成了接 ⼒突破：

TransMLA（ NeurIPS 2025 Spotlight）： 通 过 RoRoPE正 交 旋 转 、 FreqFold频 率 折 叠 与 Balance-KV范数平衡，将旋转位置能量集中⾄⾸个头从⽽解耦Absorb操作。在免训练下即可砍 掉LLaMA-2 68.75%、Qwen2.5-7B 71.875% 的KV Cache；配合轻量微调在LLaMA-2-7B上 实现 93% KV Cache压缩 与 10.6倍推理加速（吞吐从48.5飙升⾄ 4,151.17 tokens/s）。

DoseRank（ICLR 2027审稿）：提出跨层动态秩分配，在 gpt-oss-120B 上砍掉 62.5% KV Cache 的同时，校准成本较TransMLA降低 177⾄462倍。

MLAfication（2026年10⽉复旦⼤学开源）：提出校准型KNorm攻克Qwen3等新⼀代模型的 QKNorm障碍，仅训练1.6%–11.1%参数抑制MoE路由漂移，在 Qwen3-30B-A3B 上实现 5.35倍 服务吞吐量，叠加4-bit量化后 将KV Cache显存惊⼈砍掉94.73%！

• 2. 财务报表印证与对国产AI芯⽚的⼆阶红利 算法效率的数量级跃升已直接兑现于财务报表：DeepSeek在维持全⾏业最低梯队API定价的同 时，实现了⾼达82.9%的API⽑利率（年化营收突破10亿美元），远超依赖传统算⼒堆叠的 OpenAI（2026Q1⽑利率 39%）与Anthropic（2026全年预期 63%）。对国产芯⽚⽽⾔，当存 储芯⽚在2026年吞噬全球云⼚约 30% 资本开⽀（2023/2024年仅8%）时，后训练MLA将KV Cache⽆损砍掉62.5%–94.73%，使得原本需要8张192GB B200才能装下的⾼并发⻓⽂本推理 批次，现在仅⽤1–2张64GB–128GB的国产加速卡（如96GB平头哥真武810E、128GB昇腾 910C、48GB腾讯紫霄2.0或摩尔线程S4000）即可轻松承载，从算法侧抹平了国产芯⽚在极限 HBM容量与带宽上的物理短板。

■ 图07：后训练MLA转换对KV Cache的指数级削减与⼤模型API⽑利率分化 — ⾯板1展示TransMLA、DoseRank与 MLAfication将存量GQA模型的KV Cache显存削减62.5%⾄94.73%并实现5.35x–10.6x吞吐跃升；⾯板2展示DeepSeek API推理⽑利率⾼达82.9%，远超Anthropic（63%）与OpenAI（39%）。

• 05

C H A P T E R 0 5 · D O M E S T I C C H I P C O N T E N D E R S

国产GPU与ASIC四⼤阵营分化——财务兑现、产品矩阵与 中国科技巨头⾃研芯⽚全景

除华为海思以断层优势领跑外，中国本⼟AI算⼒芯⽚⾏业在2025⾄2026年经历了深刻的商业化 洗牌，正式告别单纯依赖融资输⾎的早期阶段，分化出云⼚⾃研ASIC/GPGPU、规模化主营盈利 ⻰头、逼近盈亏平衡独⻆兽以及⾼研发攻坚企业四个层次分明的梯队格局。

5.1 本⼟算⼒芯⽚四梯队财务兑现、研发强度与盈利收敛实绩

2026年上半年，7家代表性本⼟算⼒芯⽚企业迎来营收集体爆发，并依据研发费⽤率（45%分⽔ 岭）分化为三⼤商业化梯队：第⼀梯队（海光信息、寒武纪）已率先兑现规模化主营盈利，海光 2026H1营收达90.99亿元（+66.52%）、归⺟净利17.98亿元，寒武纪2026H1营收暴增108.13% ⾄59.96亿元、在⼿订单突破80亿元；第⼆梯队（摩尔线程、沐曦股份）研发费⽤率降⾄ 39.65%–44.3%，半年度亏损收窄⾄千万元级并实质性触及盈亏平衡线；第三梯队（壁仞科技、 天数智芯、燧原科技）在实现191%–1,997%营收⾼增⻓的同时，维持57%–65%的⾼研发强度攻 坚下⼀代旗舰架构。详细财务数据与主⼒型号对⽐⻅下图08与表07：

■ 图08：国产AI芯⽚营收全线⾼增，海光与寒武纪率先兑现规模盈利，摩尔线程与沐曦逼近盈亏平衡 — 7家代表性国产AI 芯⽚企业半年度营业收⼊同⽐增速（%）、研发费⽤率（%）及研发投⼊强度对⽐，以及核⼼财务实绩与盈利阶段矩阵。

TABLE 07 · 第五章 · 本⼟算⼒主⼒矩阵 Yavin质观 · 核⼼数据矩阵

国产 GPU / ASIC 四⼤阵营主⼒型号与商业化兑现对⽐

海光与寒武纪率先跨过盈亏平衡⼤规模释利，摩尔线程与沐曦逼近盈亏平衡线

⼚商阵营 主⼒型号与制程 关键性能与⽣态兼容度 核⼼客户群与2026财务兑现

海光信息

688041.SH

深算⼆号 / 三号 深算四号 (SG2040)

7nm+ Chiplet / 64G

• • FP64 30 TFLOPS、FP16 480 TFLOPS
• • 带宽 1.6–1.8 TB/s，兼容 ROCm
• • CUDA算⼦兼容 >99%，四号 ⽀持FP8

• • 信创市占 >50%，智算中标率 45%
• • 2026H1营收 90.99亿 (+66.5%)
• • H1归⺟净利 17.98亿，居本⼟ 之⾸

寒武纪

688256.SH

思元 590 (MLU590) 思元 370 / 270

7nm MLUarch05

• • 综合实测达 A100的 70%– 90%
• • 实测能效⽐ 52.3 TFLOPS/W 超越H20
• • 全⾯适配DeepSeek/Qwen训 推⼀体

• • 单卡售价 5.6–8万元，获字节/ 阿⾥/运营商采购
• • 2026H1营收 59.96亿 (+108%)
• • 在⼿订单突破 80亿元

摩尔线程

全功能GPU

MTT S4000 / S5000 夸娥 (KUAE) 集群

第三代MUSA架构

• • 48GB显存 (S5000升级 HBM)，768 GB/s
• • MTLink 240 GB/s，MUSIFY 零成本迁CUDA
• • 千卡训练线性加速⽐ >91%

• • 兼顾⼤模型千卡训推与图形渲染
• • 2026H1营收 17.36亿 (+147%，超去年全年)
• • 净亏损⼤幅收窄⾄ 1,156万元

互联⽹⾃研

云芯⼀体

平头哥真武 810E/V900 百度昆仑芯 P800 腾讯紫霄 2.0

• • 深度耦合⾃有云底座与⼤模型 框架
• • 平头哥/寒武纪/昇腾正与 ⻓鑫 存储开展HBM3E系统级联调

• • 平头哥市占 7% (累计出货47万 颗)
• • 昆仑芯市占 4% (冲刺IPO，年 收冲65亿)
• • 紫霄2.0 年底部署达 10万卡

资料来源：上市公司财报/招股书、IDC、TrendForce、SemiAnalysis 及 Yavin质观 整理（2026.10）

5.2 中国四⼤互联⽹科技⼤⼚⾃研ASIC/GPGPU布局：阿⾥平头哥、腾讯紫霄、 百度昆仑芯与字节跳动

与北美⼤⼚主要出于TCO与能源经济账⾃研ASIC不同，中国科技巨头（阿⾥巴巴、腾讯、百度、 字节跳动）的⾃研芯⽚落地叠加了应对地缘供应链限制与保障算⼒底座⽣存安全的刚性诉求。据 Bernstein数据，中国国内AI芯⽚市场需求规模已跨⼊395亿美元量级，本⼟化率正从2023年的 17%加速跃升⾄2027年预计的55%。

■ 图09：国产算⼒替代实质提速——阿⾥平头哥PPU万卡集群落地与腾讯紫霄2.0⾥程碑 — 公开披露的重点智算签约集群 算⼒规模与卡数分布（阿⾥云平头哥PPU 16,384卡/1,945 PFLOPS、中科院沐曦4,096卡/984 PFLOPS、北京京仪壁仞 1,328卡/450 PFLOPS、中昊芯英TPU 128台/200 PFLOPS），以及2027年本⼟化率55%⽬标与腾讯云紫霄2.0年底10万卡 部署⾥程碑。

TABLE 08 · 第五章 · 科技巨头⾃研全景 Yavin质观 · 核⼼数据矩阵

中国四⼤互联⽹科技巨头⾃研 AI 芯⽚⽅案与落地实况

中国AI芯⽚需求跨⼊395亿美元量级，本⼟化率从2023年17%加速跃升⾄2027年55%

实际落地规模与业务赋能 (截⾄ 2026.10)

国内巨头 ⾃研芯⽚演进序列 核⼼硬件规格与⽣态模式

阿⾥巴巴

平头哥 THead

含光800 → 真武 810E → 真武M890

→ 真武V900 (2027Q1)

配倚天CPU+磐脉⽹卡

• • 810E：96G HBM2e，2.76 TB/s，700 GB/s互联，实测 350W
• • M890：144G显存； V900：3倍性能、216G显 存、1.2 TB/s互联

• • 部署多个万卡集群（单批签约 16,384卡 / 1,945 PFLOPS）
• • 累计出货 47万颗，占阿⾥采购 30%–40%+
• • 服务国家电⽹、⼩鹏等 400+外部 客户

腾讯

蓬莱实验室

紫霄v1 → 紫霄2.0 (C200 NPU) → 紫霄 v3 (试产)

携燧原(持股20.5%)协同

• • 紫霄2.0：训练性能较上代 提升4倍，推理吞吐 提升3倍
• • 单卡48GB显存，配合星脉 ⽹络与动态分桶调度

• • 赋能混元⼤模型实际训练提速 50%
• • ⽀撑混元Hy3⾸周调⽤暴涨 68倍
• • 占新增芯⽚ 30%，年底总部署达 10万卡

百度

昆仑芯科技

昆仑芯1/2代 → 3代 P800 (HBM) → X3 代际 天池256卡超节点

• • ⾃研XPU架构，P800升级 64G/96G HBM (1.6–2.0 TB/s) 与原⽣FP8
• • 天池256超节点 有效训练率 97%

• • 内部落地 3.2万卡集群 撑搜索与⽂ ⼼5.1
• • 外部斩获 中移动集采70%–100% 标段 (⼗亿级)，招⾏推理降本 95%，2026营收冲 65亿元

字节跳动

⾃研+百亿外采

两款定制 5nm ASIC (训/推分离) + 百亿外采 国产卡

• • 联合 博通 (Broadcom) 基 于台积电5nm定制ASIC，算法 固化极致降本
• • 应对⾖包⾼频调⽤与 700亿 美元 基建规划

• • ⼀⽅⾯预订数⼗万枚台积电5nm⾃ 研ASIC
• • 另⼀⽅⾯ 2026年向华为下达超 400亿元 (56亿美元) 昇腾950PR 创纪录⼤单

资料来源：上市公司财报/招股书、IDC、TrendForce、SemiAnalysis 及 Yavin质观 整理（2026.10）

5.3 核⼼本⼟⼚商替代路径全景对⽐矩阵

基于需求结构、⼯作负载、系统⼯程与软件⽣态的四层穿透分析，当前主导中国数据中⼼AI加速 卡市场的五⼤本⼟核⼼⼚商已分化出清晰的⽣态位与商业边界：

TABLE 09 · 第五章 · 本⼟五强路径对⽐ Yavin质观 · 核⼼数据矩阵

中国五⼤本⼟核⼼ AI 芯⽚⼚商替代路径全景对⽐矩阵

昇腾、平头哥、昆仑芯、寒武纪、海光信息在超节点、软件栈与商业模式上的⽣态位分化

阿⾥平头哥 (7%)

百度昆仑芯 (4%)

评估维度 华为昇腾 (28%)

寒武纪 (5%) 海光信息 (3%)

主⼒芯⽚与 迭代

910B/910C主⼒； 950PR/DT (FP8，11.1万) Q4上市

810E / M890(144G) 主⼒； V900(216G) 27Q1量产

昆仑芯P800 规 模放量；X3代际 推进中

思元590、思 元370规模量 产交付

深算三号(64G) 主⼒；深算四号 (+40%，FP8) 上市

落地 3.2万卡 集 群；上市 天池 256超节点 (训 练率97%)

⾼密8卡及千/ 万卡RoCE集 群，⽀持MLULink 16卡节点

依托x86 C86

⾏业断层领先： 384商⽤ 750+套；1024卡 950液冷点亮

云原⽣超节点： M890上线， V900⽀持 50万 卡 扩展

超节点与集 群

CPU+DCU异构 协同，信创中标 率 45%

软件栈与⽣ 态

CANN开源 1244 万⾏；获 DeepSeek TileLang 1:1⽀持

耦合阿⾥云 PaaS与通义⽣ 态，对租户屏蔽 硬件复杂性

耦合⻜桨 (⼀⾏

代码切换)；完 成RLinf具身智 能适配

NeuWare软件 栈全⾯适配 DeepSeek/Qw en训推

类CUDA (ROCm) 算⼦覆 盖 >99%，⼏ 乎零修改迁移

淘天搜⼴推、2 万亿模型推理、 阿⾥云外部API 租赁

核⼼落地负 载

全场景：政企推 理、V4-Flash后训 练，冲刺10T预训 练

百度搜索与⽂⼼ 5.1训练；运营 商与银⾏⾼并发 推理

互联⽹推理分 流、运营商及 省级智算中⼼ 底座

党政信创、⾦融 电信私有化训推 与 科学计算

(FP64)

⾃⽤ vs 外销 外销 >80%：绑

定运营商、央国企 与字节400亿⼤单

云内消化

>70%：以阿⾥ 云服务输出，暂 不裸卖板卡

内⽣外拓 5:5： 百度托底+中移 动⼤单，冲刺独 ⽴IPO

100%纯外 销：H1营收 59.96亿，在⼿ 订单 超80亿

100%纯外销： H1营收90.99 亿、净利17.98 亿 (第⼀)

同等算⼒需 4.5倍

晶圆配额(9%– 11%)少于华 为；地市级下 沉市场待拓

核⼼演进瓶 颈

百度控股 57.67%带来同 业竞争顾虑，影 响同⾏渗透

晶圆产能受限致 供不应求；外部 机房⽆法单采板 卡

单卡峰值与超节 点互联密度较昇 腾950略显保守

卡数与4倍电费； MoE MFU待提升

资料来源：上市公司财报/招股书、IDC、TrendForce、SemiAnalysis 及 Yavin质观 整理（2026.10）

• 06

C H A P T E R 0 6 · S U P P LY C H A I N & C U S TO M E R O R D E R S

全球与中国AI算⼒芯⽚上下游供应链及客户⽣态深度剖析

6.1 产业供应链重构与“上下游集中度双向极化”特征

当前全球及中国AI算⼒产业链正呈现显著的“上下游双向极化”特征：在上游制造与核⼼元器件 端，受制于先进制程代⼯、2.5D/3D先进封装（CoWoS、EMIB）及HBM的物理产能瓶颈，采购 份额急剧向极少数底座供应商聚拢；在下游应⽤端，由于万卡集群CapEx⻔槛呈指数级攀升，订 单 ⾼ 度 集 中 于 超 ⼤ 规 模 云 ⼚ 商 、 互 联 ⽹ 巨 头 、 电 信 运 营 商 及 头 部 服 务 器 整 机 代 ⼯ 商 （OEM/ODM）。

■ 图10：AI算⼒芯⽚⻰头⾯临上下游双向⾼集中度的结构性绑定 — 海光信息（2025第⼀⼤关联客户占56.68%，前五⼤ 占90.28%）、寒武纪（2025第⼀⼤供应商采购占⽐翻倍⾄55.34%，前五⼤客户占88.66%）与英伟达（FY27 H1前三⼤ 直接客户合计占44.00%）的上下游集中度实证。

三⼤代表性⻰头的最新财报数据深刻印证了这⼀双向绑定格局：

• 01 寒武纪（上游代⼯封装集中度陡峭攀升）：2025年下游前五⼤客户营收占⽐微降⾄ 88.66% （贡献营收57.60亿元，第⼀⼤客户占⽐超26%），但上游前五⼤供应商采购占⽐从2024年的 58.04%飙升⾄75.23%，其中第⼀⼤供应商采购占⽐从22.39%暴增⾄55.34%（+32.95个 百分点），反映出国内⾼良率先进制造与2.5D封装底座的极度稀缺。
• 02 海光信息（下游关联整机⼤客户占⽐超半数）：2025年前五⼤客户销售占⽐达 90.28%，对第 ⼀⼤关联⽅客户（中科曙光等关联整机体系）销售占⽐从2024年的40.26%跃升⾄56.68% （对应销售额81.49亿元），期末第⼀⼤客户应收账款占⽐亦超 50%。
• 03 英伟达（全球云巨头客户集中度空前攀升）：FY23尚⽆单⼀客户占⽐超10%，FY26前两⼤客户 合计占⽐已达 36%，⽽在 FY27 H1前三⼤直接客户分别贡献16%、15%和13%收⼊，合计占 ⽐⾼达44%（配套光模块⻰头2025年前五⼤客户占⽐亦⾼达 78.7%）。

TABLE 10 · 第六章 · 全球与中国供应链 Yavin质观 · 核⼼数据矩阵

全球与中国核⼼ AI 芯⽚企业上下游供应链及客户对照

产业链呈“上下游双向极化”：上游晶圆/CoWoS/HBM⾼度垄断，下游百亿与吉瓦级⼤单集中

上游晶圆代⼯与先进封 装

上游存储、载板与⾼速互 连

核⼼算⼒企 业

下游整机/终端客户与集中度硬指标

华为昇腾

910B/910C/ 950

中芯国际 (7nm DUV) 盛合晶微 (2.5D占其营 收74.4%)、⻓电科技

⻓鑫科技 (HBM2/3)、兴 森科技 (ABF占>60%)、 深南/沪电、华丰科技

(224G连接器占60.5%)

• • 整机：超聚变(昆仑)、华鲲振宇、⻓江 计算
• • 客户：字节豪掷400亿锁950PR近半 产能；中移动集采CANN⽣态占 66.1% (33.8亿)

中芯国际 (晶圆底座) 盛合晶微、⻓电科技

⾼集中度IP授权、EDA及 本⼟⾼阶基板配套

• • 整机：中科曙光、浪潮(独中⼯⾏30 亿)、新华三
• • 集中度：前五⼤客户占 90.28%，第 ⼀⼤关联客户占 56.68% (81.49亿元)

海光信息

C86 + 深算 DCU

寒武纪

思元590/370

中芯北⽅ (锁3万⽚/⽉ 7nm+) 盛合晶微、⻓电科技

核⼼HBM存储与⾼阶基板 供应商⾼度集中

• • 整机：浪潮(元脑)、联想、曙光、科⼤ 讯⻜
• • 集中度：前五⼤客户占 88.66% (57.6 亿)；第⼀⼤供应商采购占⽐飙升⾄ 55.34%

平头哥 & 昆 仑芯

5nm/7nm先进代⼯ 2.5D/3D先进封装

96G–216G HBM2e/3、 ⾃研ICN互联 (正联调⻓ 鑫HBM3E)

• • 平头哥：累计出货 47万颗，占阿⾥采 购30%–40%+
• • 昆仑芯：中移动集采斩获 70%–100% 标段，获⽐亚迪与国新基⾦战投

真武 / P800

英伟达

Blackwell / Rubin

台积电 4nm/3nm CoWoS-S / CoWoS-L

SK海⼒⼠/美光/三星 HBM3e/4、NVLink Fusion、安费诺 连接器

• • ODM/客户：富⼠康、⼴达；微 软/Meta/⾕歌/AWS
• • 集中度：FY27 H1前三⼤直接客户分别 占 16%、15%、13% (合计⾼达44%)

上游晶圆代⼯与先进封 装

上游存储、载板与⾼速互 连

核⼼算⼒企 业

下游整机/终端客户与集中度硬指标

博通 & ⾕歌 TPU

v7 Ironwood / v8

设计：博通(70%– 80%)、联发科 封装：台积电、 Amkor、⽇⽉光、Intel EMIB-T

HBM：海⼒⼠/三星；载

板/PCB：欣兴/⾦像电/台 光；光模块：中际旭创、 新易盛、Lumentum

• 吉瓦级⻓单：⾕歌续签⾄2031 (2026 贡献210亿美元)；向 Anthropic供应 3.5GW TPU；与 Meta签 >1GW 定制 XPU⾄2029年

资料来源：上市公司财报/招股书、IDC、TrendForce、SemiAnalysis 及 Yavin质观 整理（2026.10）

6.2 华为昇腾：全栈国产化供应链垂直整合与互联⽹、运营商双轮驱动

华为昇腾及Atlas超节点系统已构建起国内最完整的本⼟硬件供应链。在昇腾AI服务器及超节点硬 件成本中，CPU与存储（特别是HBM）合计占⽐超70%，⾼速背板连接器等互连硬件占10%– 15%。

1. 上游核⼼元器件与制造端的本⼟深度绑定

ABF载板与⾼阶PCB：兴森科技（国内唯⼀规模量产3微⽶线宽ABF载板、良率>92%）在昇腾 供应链中份额超 60%；深南电路承担ABF载板、FCBGA基板与⾼阶PCB核⼼供应；沪电股份为 主⼒⾼阶服务器PCB供应商。

超节点224G⾼速连接器与线模组：华为哈勃⼊股的 华丰科技 为昇腾224G⾼速背板连接器及线 模组主⼒核⼼供应商（对华为销售占⽐达60.52%，对应⾦额近15.3亿元，同⽐翻倍不⽌），其 ⾯向下⼀代超节点的 224G⾼速线模组已于2026年6⽉正式量产，良率达85%；中航光电 亦提 供⾼速线缆与连接器配套。

先进封装与国产HBM突破：盛合晶微（华为占其营收⾼达 74.4%）与 ⻓电科技 构成核⼼封装 底座；于 2026年7⽉27⽇刷新科创板⼤型IPO最快纪录（165天过会） 挂牌上市的 ⻓鑫科技 （⻓鑫存储） 已实现HBM2量产及12层HBM3试产，将IPO募集的 近600亿元资⾦ 投向HBM产 线建设（规划⽉产6万⽚HBM晶圆，远期⽬标⽉产60万⽚晶圆）。

■ 图12：华为昇腾下游客户分配结构、字节跳动400亿锁单与中国移动AI推理集采格局 — 2025年昇腾63–64万颗核⼼客 户出货分配量、2026年字节跳动超400亿元（56亿美元）锁定75万颗950PR近半产能，以及中国移动2025–2026年AI推 理集采（7,058台/51.12亿元）中CANN⽣态占66.1%预算（5,000套/33.81亿元）与整机OEM分⻝明细。

2. 下游客户端：“政企运营商基本盘”与“互联⽹巨头百亿级锁单”双轮驱动

• 2025年客户出货分配（总计63万–64万颗，含910C约33万–34万颗、910B近30万颗）：政企 与基建刚性底座合计 34万颗（地⽅超算14万、地⽅运营商10万、云⼚及⾦融能源央企10万）； 互联⽹及⺠营⼚商市场化增量合计 近30万颗（字节跳动10万、腾讯5万、阿⾥3万、百度2万、 美团1.5万及⾦⼭云、深信服等），且互联⽹⼤⼚采购910C占⽐超90%。

• 2026年字节跳动超400亿元创纪录锁单：受2025年4⽉H20断供催化，字节跳动在2026年向华 为下达总额超400亿元⼈⺠币（约56亿美元）的昇腾芯⽚采购⼤单（⾸批交付百亿级），直接锁 定华为2026年 近半数昇腾950PR产能，带动阿⾥、腾讯紧随预购，使 2026全年75万颗 950PR产能⼀经释放即被抢购⼀空。

三⼤运营商与⾦融集采标包落地：中国移动在2024–2025年超150亿元（8,054台）智算集采 后，于2025–2026年启动 7,058台（51.12亿元含税） 推理型集采，其中 CANN（昇腾）⽣态 独占5,000套（套数占70.8%，⾦额33.81亿元占66.1%），由河南昆仑技术、华鲲振宇、⻓江 计算等昇腾整机伙伴分⻝，其余 2,058套类CUDA设备（17.31亿元，占33.9%） 由新华三、中 兴、浪潮中标；中国电信 15.6万台集采中国产化G系列占 67.5%（ARM占45%、海光C86占 8.7%）；⼯商银⾏ 30亿元海光芯⽚服务器集采则由浪潮信息独家拿下。

6.3 海光信息与寒武纪：晶圆封装底座绑定与服务器OEM关联⽣态

海光信息与寒武纪深刻体现了国产Fabless设计⻰头对本⼟制造底座与头部服务器OEM渠道的双 向依托：

海光信息：依托早年x86技术授权构建了C86 CPU与“类CUDA”深算DCU双产品线，上游与中芯 国际、盛合晶微、⻓电科技深度协同，下游除第⼀⼤关联整机⼚（中科曙光体系占56.68%） 外，全⾯覆盖 浪潮信息、新华三、中兴通讯，在⾦融（⼯⾏30亿集采）、运营商及互联⽹⼤⼚⾮ ⾃研份额中稳步放量。

寒武纪：在中短期国产单卡及通⽤⽣态热度排序中，思元590、昆仑芯P800、海光深算三号、 昇腾910B依次递减（昇腾则在超节点系统级能⼒上领跑）。寒武纪通过与 浪潮信息（元脑⽣态 适配NF5468M5/NF5280M5）、联想集团、中科曙光 及 科⼤讯⻜ 紧密合作，奠定了思元590在 互联⽹与智算中⼼的整机交付基础。

6.4 海外AI算⼒巨头与定制化ASIC供应链全景对照：英伟达Blackwell闭环、博 通与⾕歌TPU Turnkey联盟及吉瓦级⻓单

在全局视野下，海外正同步上演“Blackwell机架级闭环 vs. 博通/云⼚定制ASIC⼤倒⼽”的路线决 战：

■ 图13：定制ASIC出货增速在2026年⾸次反超GPU，56%的三年TCO降幅驱动北美⼤⼚规模化换装 — 2026年全球AI ASIC出货同⽐增速达+44.6%（商⽤GPU为+16.1%），台积电CoWoS产能分配达6:4（GPU:ASIC），北美四⼤云⼚2026年 部署规模（Google TPU 90万颗、AWS 60万颗、Microsoft 25万颗、Meta 18万颗），以及Google TPU v6 Pod较Nvidia H100集群三年TCO降低56%（$78.5M vs $177M）。

■ 图14：700W功耗击败1400W旗舰GPU——OpenAI Jalapeño在三⼤模型推理测试中全⾯刷新帕累托前沿 — Hot Chips 2026披露的InferenceX实测数据，OpenAI携⼿博通打造的700W 3nm⾃研推理ASIC Jalapeño在GPT-OSS (120B)、 DeepSeek R1 (670B)、Kimi K2.5 (1T) 上全⾯击败1400W英伟达GB200/GB300（每千瓦吞吐⾼1.5x–1.9x，单⽤户解码 快2.7x–4.1x，端到端延迟降1.7x–3.6x，极限min-TBT点每千瓦吞吐优势达53.7x–104.3x）。

• 1. 英伟达：Blackwell机架级液冷闭环与200亿美元并购Groq反围剿 英伟达通过Blackwell（NVL72机架级液冷、MGX模块化架构及向第三⽅CPU/ASIC开放的 NVLink Fusion）深度绑定台积电CoWoS、⼯业富联/⼴达 ODM与 安费诺 ⾼速互连；同时为反 击云⼚推理ASIC蚕⻝，于2025年12⽉斥资 200亿美元 收购推理芯⽚独⻆兽 Groq（2026年3⽉ 发布Groq 3 LPU），推出物理分离Prefill/Decode的 Rubin CPX / VR200 NVL144 CPX 与 CuTile 编程模型，全⽅位锁死软硬件⽣态。
• 2. 博通与⾕歌TPU Turnkey联盟、中国光模块嵌⼊及吉瓦级⻓单 博通（Broadcom）与美满电⼦（Marvell）垄断了全球约95%的定制AI ASIC联合设计市场 （博通FY2026 AI营收指引⾼达 560亿美元，同⽐暴增180%）。在⾕歌TPU研发中，⾕歌负责脉 动阵列MXU、OCS光交换与软件栈，博通则承担底层IP集成（SerDes/HBM/PCIe）、台积电晶圆 与CoWoS产能锁定、良率⻛险缓释及搭配Tomahawk 6交换芯⽚的全流程交钥匙（Turnkey）交 付。其五层全球供应链呈现三⼤核⼼动向：

设计多元化与封装外溢：博通占⾕歌TPU 70%–80% 份额（TPU v7 Ironwood单卡FP8达4,614 TFLOPS、配192GB HBM3e；TPU 8i已开始出货），⾕歌同时引⼊ 联发科 参与TPU v8设计并⾃ 研将Gemini蚀刻进硅⽚的 “Frozen v2”芯⽚（预计每瓦Token效率提升6–10倍）；封装端除台积 电CoWoS、⽇⽉光（ASE）与艾克尔（Amkor）外，英特尔（Intel）已通过EMIB-T先进封装切 ⼊⾕歌TPU供应链。

中国光模块制造深度嵌⼊全球算⼒链：在TPU及海外超⼤规模集群中，除安费诺、泰科电⼦ （TE）、Lumentum外，中国光模块⻰头中际旭创（主供400G/800G模块）与新易盛成为海外 算⼒链不可或缺的中国制造⼒量。

2026年4⽉博通连续锁定三份吉瓦级⻓单：① 4⽉6⽇与⾕歌续签⾄2031年的TPU⻓期供应协议 （2026年预计贡献约 210亿美元 收⼊）；② 4⽉7⽇披露从2027年起向Anthropic 供应约 3.5 吉瓦（GW） 的Google TPU算⼒（Anthropic另与AMD签署2GW MI450协议）；③ 4⽉14⽇与 Meta 延⻓定制芯⽚（MTIA系列）合作⾄2029年，初始承诺超 1吉瓦（GW） 并向多吉瓦扩 展。此外，AWS在2026年携⼿世芯电⼦（Alchip）与纬颖出货60万–150万颗Trainium芯⽚，微 软规模部署25万颗3nm Maia 200，但海外ASIC同样⾯临 静态AoT编译器⾼墙（定制Pallas/NKI 内核⽐⾃动编译器快3.7x–19x）与云平台强绑定约束。

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C H A P T E R 07 · F O U N D RY, M E M O RY & PAC K AG I N G

底层制造、AI存储三级突围、先进封装与光互联卡点——决 定算⼒供给上限的四⼤物理⽀点

将视⻆下沉⾄半导体物理制造底层，可以清晰看到2026年中国AI算⼒产业所依赖的晶圆制造、AI 存储、2.5D/3D先进封装以及集群光互联四⼤物理⽀点及其真实的产能天花板。

• ■ 图15：中国AI算⼒底层物理底座四维全景图——晶圆制造、AI存储、先进封装与集群互联 — ⾃下⽽上解构中国AI 算⼒的四⼤物理底座——晶圆制造端（中芯国际7nm DUV，⽬标⽉产能7万⽚、年产约260万颗）、AI存储端（⻓鑫 存储HBM3/HBM3E初期良率60%–70% + ⻓江存储企业级SSD）、先进封装端（盛合晶微2.5D硅中介层国内市占 85% + ⻓电与通富3D堆叠 + 碳化硅衬底演进）与集群互联端（华为灵衢超节点架构 + 800G与1.6T光模块 + 国产 化率仅5%的⾼端光芯⽚待突破）。

7.1 先进晶圆制造：中芯国际7nm DUV的极限压榨与良率爬坡

国内 85%以上 的国产AI芯⽚产能⾼度依赖 中芯国际（SMIC） 的 N+2⼯艺（等效7nm DUV多 重曝光）：

⽉产能与全年产出上限：2026年2⽉实际⽉产能尚不⾜ 2万⽚晶圆（台积电同代际超15万⽚/ ⽉）；即便按2026年底扩产⾄ 7万⽚/⽉ 的极限⽬标计算，全国全年⾼端AI芯⽚总产能也仅约 260万⾄300万颗（⾯对420万颗需求存在约40%刚性缺⼝）。

良率与单⽚制造成本：受DUV多重曝光套刻精度约束，昇腾910C（双Die合封）初期晶圆综合良 率仅 35%–36%（⽬标2026年底升⾄ 40%），导致 910C单⽚制造成本⾼达14.5万元⼈⺠币，

显著⾼于910B的9万元，这也是字节、阿⾥扫空库存、现货⼆级市场溢价三成以上的物理根 源。

7.2 AI存储三级突围：⻓鑫存储 4F² DDR5 RDIMM、12层HBM3/HBM3E试产联 调与⻓江存储PCIe 5.0企业级eSSD全栈替代

⾯对海外存储三巨头推动的“存储超级周期”（美光单季⽑利率飙⾄84.9%，SK海⼒⼠于2026年3 ⽉向ASML下达80亿美元约30台EUV史上最⼤单笔订单）及断供限制，⻓鑫存储（CXMT） 与 ⻓江存储（YMTC） 在⽆EUV条件下，通过“三维⽴体结构重构 + 晶圆级混合键合”实现了服务 器DRAM、HBM与企业级eSSD的历史性三级突围：

TABLE 11 · 第七章 · AI存储三级突围 Yavin质观 · 核⼼数据矩阵

中国 AI 存储产业链三⼤核⼼赛道突围实绩与全球冲击

在缺少EUV光刻机约束下，⻓鑫与⻓江存储以“三维⽴体结构 + 晶圆级混合键合”实现换道超⻋

对全球存储格局与价格冲击评 估

存储细分赛道 本⼟突围主体与架构路线 产能规划、良率与设备配套

服务器主存

(Server DRAM)

⻓鑫存储

• • 新⼀代 4F² 架构 DDR5 RDIMM (2026年底推出)
• • 垂直环绕栅极 (VSG) 缩 减33%⾯积 + 晶圆对晶圆 (WoW)混合键合

• • 公开专利族 超300件，实 际有效密度 增幅约40%
• • 直接拉动 拓荆科技 (键合 机) 与 中微公司 (⾼深宽⽐刻 蚀)

• • 较三星/海⼒⼠商业化路线图 (2028年推4F²) 名义提前两年
• • 倒逼三星10⽉15⽇紧急确认 完成4F²开发，压制远期DDR5 暴利

⾼带宽内存

(HBM2 / 3 / 3E)

⻓鑫存储

• • 12层堆叠 HBM3 (2026.05规模试产) + HBM3E系统级联调
• • 16/17nm DUV多重曝光

+ TSV + MR-MUF，单栈 带宽 819 GB/s

• • 科创板募资 近600亿，划 拨 ⽉产6万⽚晶圆；良率 60%–70% (年底冲80%)
• • ⻓电(良率98.5%)、沛顿 (98.2%)、盛合晶微 (>99.5%) 封测闭环

• • 已向 昇腾、寒武纪、平头 哥、海光 供货联调
• • 2027年产 300–400万堆 栈，独⽴⽀撑 80–100万颗国 产AI芯⽚，终结海外95%垄断

企业级 SSD

(PCIe 5.0 eSSD)

⻓江存储

• • PCIe 5.0家族：PE501 (122.88TB)、PE522 (3100K IOPS)、PE511
• • ⾃研 晶栈 Xtacking 4.0，量产267层，超300 层下半年量产

• • 前两⼚⽉产20万⽚，三期 年底完⼯ 迈向 30万⽚/⽉
• • 联合 平头哥、⼤普微、得 瑞领新、英韧 实现主控+闪 存全国产

• • eSSD出货两年暴增 8倍！ 2026Q2全球NAND份额达 14%
• • 超越铠侠与美光跃居全球第 三；三星反向购买其Xtacking 专利 ⽤于第10代V-NAND

资料来源：上市公司财报/招股书、IDC、TrendForce、SemiAnalysis 及 Yavin质观 整理（2026.10）

• 01 服务器DRAM（⻓鑫存储以⽴体架构换平⾯微缩，奇袭 4F² DDR5 RDIMM）：三星与SK海⼒⼠ 仰仗EUV沿⽤ 6F² 推进微缩并将 4F² 推迟⾄2028年；⻓鑫存储则在2026年10⽉10⽇正式披露 基于 垂直环绕栅极（VSG）晶体管（单元⾯积缩减1/3）+ 晶圆级混合键合 的 4F² DDR5 RDIMM 路线图（2026年底前推出），较韩系巨头领先两年，直接带动 拓荆科技（键合设备） 与 中微公司（⾼深宽⽐刻蚀/CMP）收获晶圆加⼯强度翻倍红利。

• 02 HBM（跨越1,300万颗进⼝库存悬崖，HBM3试产与HBM3E系统级联调并⾏）：随着2025年⽀ 撑百万颗出货的 约1,300万颗进⼝HBM库存 耗尽，⻓鑫存储⼤幅前移时间表，于2025年底交 付 12层堆叠HBM3⼯程样品，2026年5–6⽉完成⾸轮验证并步⼊⼩批量试产（划拨⽉产能 6万 ⽚晶圆，在⼤基⾦三期3,440亿元与50亿元存储专项基⾦⽀持下推动国产HBM渗透率破30%， 华为亦推出HiBL 1.0与HiZQ 2.0⾃研⽅案）；2026年下半年，⻓鑫存储 HBM3E样⽚ 已与 阿⾥ 平头哥、寒武纪、华为昇腾 展开深度系统级联调，冲刺2027年量产 300万–400万个12-hi HBM3/HBM3e堆栈（⾜以独⽴⽀撑 80万–100万颗 国产⾼端AI芯⽚出货）。
• 03 企业级SSD（⻓江存储Xtacking 4.0跃居全球第三）：中国存储产业已打通“⻓江存储eTLC颗粒

+ 英韧/平头哥/⼤普微/得瑞领新主控 + ⻓鑫DDR缓存”全国产链路；⻓江存储于2026年3–4⽉密 集发布三款 PCIe 5.0企业级SSD——超⼤容量QLC型号 PE501（122.88TB，读能效⽐为HDD 的19倍）、AI训练旗舰 PE522（随机读3,100K IOPS，4K写延迟5微秒） 与通⽤主⼒ PE511， 推动eSSD出货两年暴增8倍，2026Q2全球NAND份额达 14%，超越铠侠与美光跃居全球第 三。

7.3 先进封装与CoWoS替代：盛合晶微独占国内硅基2.5D⼋成份额，碳化硅 （SiC）中介层蓄势待发

盛合晶微领跑硅基2.5D量产：作为中国⼤陆唯⼀实现硅基2.5D⼤规模量产的企业（全球仅四 家），独占国内85%市场份额（华为占其营收74.4%），TSV转接板良率>99.5%、HBM封装良率 >95%，并已启动 HBM4封装⼩批量试产。

多层次封测与材料设备梯队：⻓电科技（XDFOI 8层HBM3E封装良率98.5%）、通富微电、沛顿 科技（HBM3堆叠良率98.2%）与 武汉新芯 构成封测梯队；赛腾股份（检测）、深南电路/兴森 科技（基板）、鼎⻰股份（PSPI与抛光垫）及 安集科技（抛光液/电镀液）补⻬材料设备短板。

碳化硅（SiC）中介层前瞻替代：针对⾼功耗下传统硅中介层（热导率仅148 W/m·K）易热膨胀 失配开裂的瓶颈，国内正依托 天岳先进（12英⼨SiC衬底已量产，全球第⼆）、三安光电 及 晶盛 机电/晶升股份 的全球领先优势，推进 SiC中介层替代硅中介层与混合键合技术，⽬标将互连密 度再提升 10倍以上。

7.4 集群光互联：中国光模块统治全球市场，但上游⾼端光芯⽚（国产化率仅 5%）亟待补短板

光模块制造端的全球统治⼒：以 中际旭创、新易盛 为代表的中国⼚商占全球TOP 10光模块⼚商

• 7席。2026年国内智算中⼼光模块需求从2025年的270万只飙升⾄ 2,500万只（预计实际出货 1,000万–1,500万只，供需缺⼝约 40%）；代际上 800G占70%为主⼒，超节点 1.6T光模块已 商业化放量（渗透率从15%向60%演进），3.2T 与 CPO/NPO光引擎 加速推进。

核⼼隐忧与补短板窗⼝：上游⾼端光芯⽚（⾼速EML激光器、CW光源及探测器芯⽚）国产化率 ⽬前仅约5%，这⼀“模块封装强、上游芯⽚弱”的软肋已成为继HBM之后的下⼀个核⼼国产替代 窗⼝。

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C H A P T E R 0 8 · E N D GA M E & L E A D I N G I N D I CATO R S

终局推演与产业⻛险研判——算⼒产业链演进趋势及未来12 ⾄18个⽉检验替代成败的三⼤先⾏指标

8.1 算⼒产业链演进三⼤深层趋势与结构性财务⻛险研判

综合海内外核⼼算⼒企业的上下游图谱与⼯程实测，可以提炼出当前AI算⼒产业链演进的三⼤深 层趋势与结构性⻛险：

• 01 上游“先进封装 + HBM + ⾼阶互连”已全⾯取代单纯的逻辑制程，成为决定芯⽚出货上限的第⼀ 性瓶颈：⽆论是⾕歌TPU引⼊Intel EMIB-T封装以缓解台积电CoWoS紧缺，还是寒武纪第⼀⼤ 供应商采购占⽐飙升⾄55.34%，抑或是华为昇腾依托384/950超节点拉动华丰科技224G⾼速 线模组与兴森科技ABF载板翻倍增⻓，均表明算⼒竞争已演变为系统级⼯程与核⼼瓶颈产能的 争夺。在国内市场，中芯国际7nm DUV 7万⽚/⽉产能、盛合晶微2.5D封装产能与⻓鑫科技每⽉ 6万⽚HBM晶圆产能的良率爬坡进度，将直接决定未来三年国产AI芯⽚的整体供给天花板。
• 02 下游需求结构从“分散的政企智算⼯程”全⾯转向“头部互联⽹与⼤模型巨头的百亿级与吉瓦级锁 单”：在海外市场，算⼒采购已演进为Anthropic 3.5吉瓦、Meta超1吉瓦乃⾄xAI计划到2027年 将数据中⼼容量扩⼤7倍的“电⼒级”⻓期承诺；在国内市场，2026年字节跳动超400亿元（56 亿美元）锁定华为950PR近半产能的创纪录订单，以及阿⾥、腾讯的紧随抢购，标志着国产算 ⼒芯⽚已在商业化要求最严苛的互联⽹核⼼训推场景完成正循环验证。
• 03 ⾼客户集中度与应收账款积压带来的财务脆弱性不容忽视：海光信息前五⼤客户占⽐90.28% （第⼀⼤关联客户占56.68%且应收账款占⽐超50%）、寒武纪前五⼤客户占⽐88.66%以及英 伟达前三⼤客户占⽐升⾄44%，意味着芯⽚原⼚与极少数下游寡头形成了深度捆绑。⼀旦下游 云巨头资本开⽀节奏放缓（如北美五⼤云⼚2026年合计7,250亿–7,750亿美元CapEx⾯临⾃由 现⾦流折现⼤考），或内部⾃研芯⽚（如阿⾥平头哥真武系列、腾讯紫霄2.0、⾕歌Frozen v2、 Meta/OpenAI定制XPU）替代⽐例超预期上升，第三⽅商⽤芯⽚原⼚将⾯临订单波动与估值乘 数下修的双重冲击。

8.2 未来12⾄18个⽉检验国产替代成败的三个核⼼先⾏指标

站在2026年10⽉的产业节点向前看，国产AI芯⽚已经赢下了“份额破局（66%）”与“推理抢滩 （⾮GPU占50.6%）”的上半场战役。但在接下来的2027年⾄2028年下半场，随着英伟达Vera Rubin等更新⼀代架构在海外拉开代差，国产算⼒能否从“政策与缺货驱动的被动替代”⾛向“TCO 与⽣态驱动的主动替代”，取决于以下三个可量化的核⼼先⾏指标：

指标⼀：万亿参数基座模型从0到1预训练能否在国产万卡超节点上跑通并收敛

推理侧的Day-0适配已经成为⾏业及格线，不再构成差异化壁垒。真正的试⾦⽯在于：⽬前海思 披露正在部署测试的 25.6万张昇腾950DT超节点计算卡，以及即将在2027年第⼀季度量产的 平头哥真武V900集群，能否在未来12个⽉内，真正⽀撑起DeepSeek、阶跃星⾠、通义千问或 字节跳动等头部实验室完成下⼀代旗舰基座模型（如DeepSeek V5或10万亿–40万亿参数级多模 态基座）从0到1的完整预训练。观察这⼀指标的微观锚点有两个：

⼀ 是 DeepSeek 于 9 ⽉ 30 ⽇ 开 源 的 TileLang-Ascend 、 DeepGEMM-Ascend 与 DeepEPAscend ⼯具链，能否将万卡级稀疏MoE预训练的真实 MFU从⽬前的40%–45%拉升⾄55%以 上，并将单次故障恢复时间稳定控制在 5分钟以内；

⼆是外部独⽴⼤模型团队是否开始实质性削减对存量H100/H800算⼒租赁的依赖，将核⼼预训 练预算投向国产超节点。

指标⼆：外部商业化复购率与地⽅智算中⼼的真实亮灯率能否跨过⽣死线

2025年⾄2026年上半年的出货放量中，包含了⼤量互联⽹⼤⼚“预防性战略备货”以及地⽅政府 智算园区的“⾸期基建采购”。但⾸单交付不等于商业闭环——当前全国智算中⼼约30%的平均 GPU/NPU实际利⽤率是⼀道刺眼的警报。在未来12⾄18个⽉内，随着⾸批建设的国产智算中⼼ 进⼊为期两年的折旧与运营考核期，必须紧密跟踪商业化客户的⼆期复购率（Repurchase Rate）与地⽅智算中⼼的真实机柜亮灯率（Utilization Rate）。唯有当独⽴GPU/ASIC⼚商（如 寒武纪、摩尔线程、沐曦、天数、燧原、壁仞）不仅能把板卡卖给国资平台，还能协同清程极 智、⽆问芯穹等软件伙伴将当地特⾊产业应⽤跑起来，把机房利⽤率推升⾄ 60%以上的盈亏平 衡线，国产算⼒的市场盘才能摆脱对地⽅财政补贴的依赖，形成健康的现⾦流造⾎循环。

指标三：先进制程晶圆与HBM供应链能否⽀撑超节点路线4.5倍的芯⽚消耗膨胀

“超节点”路线在供应链逻辑上潜藏着⼀个核⼼悖论：⽤系统能⼒换取单卡性能的代价，是同等算 ⼒输出下芯⽚消耗量乘以4.5倍，将本⼟先进制程晶圆（2026年需求420万颗 vs. 供给260万 颗，缺⼝40%）与HBM防线逼⾄极限。未来⼀年半观察国产替代天花板的最硬指标在于制造与封 测端：① 中芯国际N+2⼯艺晶圆良率（35%–36%向40%+爬坡）与⽉产能扩充能否弥合40%刚 性缺⼝；② ⻓鑫存储12层HBM3与HBM3E能否如期实现60%–70%良率向80%+及年产300万– 400万堆栈的爬坡，⽀撑昇腾950DT与平头哥真武V900的激进吞吐；③ 盛合晶微、⻓电科技与 天岳先进推进的12英⼨SiC中介层及5%国产化率的⾼端光芯⽚能否完成量产攻关。唯有当晶圆、 HBM与⾼密封装不再成为交付锁链，且单瓦特有效算⼒产出（Tokens/Watt）通过架构与 MLA/TileLang算法协同压缩掉4倍电费溢价时，这场始于2026年的国产AI芯⽚放量潮，才能真正 完成从“特殊时期的备胎突围”向“全球算⼒新极点”的历史跨越。

A P P E N D I X & M E T H O D O L O G Y · 资 料 ⼝ 径 与 全 量 信 源

附录：四级信源说明与320项参考资料索引

DATA & REFERENCES

资料⼝径与四级信源分级说明： （1）上市公司财报与招股书（最⾼优先级）：海光信息、寒武纪、摩尔线程、沐曦股份、⻓鑫科 技、盛合晶微、NVIDIA、Broadcom、TSMC、SMIC等官⽅定期报告与运营商阳光采购⽹公示； （2）权威第三⽅机构：IDC、 TrendForce、Counterpoint Research、SemiAnalysis、Bernstein、摩根⼠丹利、⾼盛等出货量与市场份额统计； （3）顶会 论⽂与开源⼯程：华为CANN、DeepSeek开源周（FlashMLA/DeepEP/DeepGEMM/DualPipe/3FS）、TileLang-Ascend、

NeurIPS 2025（TransMLA）及ICLR 2027（DoseRank）； （4）供应链交叉验证：未独⽴上市主体（海思、平头哥、昆仑芯、 蓬莱实验室）之良率与锁单规模均经多源交叉核验。

⼀、国产AI芯⽚市场格局、超节点与软件栈核⼼信源

• [01] IDC：英伟达在华AI芯⽚份额降⾄34% - 报价 宝 (baojiabao.com/a717563)
• [02] 国产GPU竞逐超节点谁来买单？ - QQ News (news.qq.com/rain/a/20261016A0CG…)
• [03] IDC 报告：英伟达中国AI 芯⽚份额跌⾄3 4%，华为追到28% - 搜狐 (m.sohu.com/a/108728 7600_211762)
• [04] IDC 重磅揭晓2025 国产AI芯⽚出货量TOP8

• ⾦股讯 (jinguxun.com/article/7806627)

• [05] 英伟达在中国AI芯⽚市场份额降⾄34% 华为 升⾄28% - ⽹易 (163.com/dy/article/L94GR155…)
• [06] 英伟达34%：中国AI 算⼒第⼀次「换轨」 ⽹易新闻 (c.m.163.com/news/a/L99BSCNN0511…)
• [07] 逛完WAIC才明⽩，国产算⼒不跟英伟达⽐单 卡了 - OFweek电⼦⼯程⽹ (ee.ofweek.com/2026-0

7/ART-8420-28…)

• [08] 超节点算⼒集群，能托住国产模型吗？ - ⻁嗅 ⽹ (huxiu.com/article/4897125.html)
• [09] 国产AI芯⽚算⼒实测：昆仑芯、摩尔线程能否 正⾯硬刚英伟达H20？ (post.m.smzdm.com/p/aggr 2qed)
• [10] 昆仑芯份额约3.5%居国产第三，3.2万卡集群 落地，估值超400亿美元 (finance.ifeng.com/c/8vK G1edMWy3)
• [11] 2026上半年中国市场数据中⼼AI加速器出货 量：英伟达下降44% - 搜狐 (m.sohu.com/a/108933 5516_120468…)
• [12] 中国⼈⼯智能加速卡市场份额，2025 - IDC-L ogin (my.idc.com/getdoc.jsp)
• [13] 当推理吃掉七成算⼒，国产芯⽚等来⼀个窗⼝ 期 - 南⽅财经⽹ (sfccn.com/2026/5-29/wMMDE1Mj B…)
• [14] WAIC 2026终极盘点：15⼤核⼼趋势，看透A I下半场 - 36氪 (m.36kr.com/p/390418837248576 3)
• [15] 阶跃星⾠开源Step 5 Preview权重，华为昇腾 等⾸发⽀持 - 什么值得买 (post.smzdm.com/p/a70p dm7d)
• [16] 昇腾950超节点真机亮相2026世界⼈⼯智能⼤ 会- 华为 - Huawei (huawei.com/cn/news/2026/7/a tla…)
• [17] 华为昇腾Atlas 950 SuperPoD亮相WAIC 共 计1024张昇腾卡 - 搜狐 (sohu.com/a/1051456277_1 15831)
• [18] 全球领先！千卡超节点算⼒巨⽆霸，成功点亮

• 智源社区 (hub.baai.ac.cn/view/58734)

• [19] 业界最⼤规模！⾸套1024卡华为昇腾950液冷 超节点正式点亮 - 凤凰⽹ (feng.ifeng.com/c/8xFaWV

9uAHL)

• [20] MindIE-昇腾社区 (hiascend.com/developer/ software/…)
• [21] 告别CUDA ？DeepSeek 给昇腾造了⼀套⼯具 链：已开源 - ⽹易 (163.com/dy/article/L831FU95…)

• [22] DeepSeek开源昇腾！全套⼯具替换英伟达， 国产芯⽚接住前沿⼤模型 (news.qq.com/rain/a/2026 1002A047VQ)
• [23] 昇腾vLLM-Ascend Skill实战 - 昇腾社区 (hi ascend.com/developer/blog/deta…)
• [24] 中国加速计算服务器市场规模将突破千亿美 元，⾏业⽣态即将全⾯重塑 (my.idc.com/getdoc.jsp)
• [25] 中国芯，杀破英伟达！ - 财经号- 中⾦在线 (m p.cnfol.com/8832/article/179214…)
• [26] 国产AI芯⽚份额逼近英伟达，⼤⼚转向硬件变 现与产能争夺 - ⽕猫⽹络 (firecat-web.com/daily-ne ws/17598)
• [27] China Archives - Page 2 of 18 - IDC (idc. com/resource-center/blo…)
• [28] China Archives - IDC (idc.com/resource-c enter/blo…)
• [29] 36氪产业深度研究报道 (36kr.com/p/402846 0994777479)
• [30] 华为昇腾950超节点有多强？1024卡集群算 ⼒相当于3205张A100！ (hwcomputing.csdn.net/6 a5bac0010ee7a33f28…)
• [31] 昇腾950超节点斩获2026世界⼈⼯智能⼤会S AIL最⾼奖- 华为企业业务 (e.huawei.com/cn/news/2 026/soluti…)
• [32] 阿⾥发布AI芯⽚真武V900，算⼒较M890 提 升3 倍 - CFM闪存市场 (chinaflashmarket.com/a/18 4294)
• [33] 平头哥发布新⼀代AI芯⽚真武V900，明春上 市 - 新闻- 科学⽹ (news.sciencenet.cn/htmlnews/2 026/9/571…)
• [34] 阿⾥推新款真武AI芯⽚！吴泳铭：3倍性能， 国产最强 - 智东⻄ (m.zhidx.com/p/596203.html)
• [35] 出货量超寒武纪，阿⾥系芯⽚公司揭开神秘⾯ 纱 - 36氪 (m.36kr.com/p/3680138297257857)
• [36] 国产GPU/AI算⼒芯⽚现状（修订完整版· 截⾄ 2026年9⽉ (hwcomputing.csdn.net/6abe4994ad8 5947e68c…)
• [37] 如何⽤⼀⽀指数覆盖“光芯”双主线？科创创业 ⼈⼯智能ETF ... - QQ News (news.qq.com/rain/a/ 20260515A066…)
• [38] IDC：本⼟对⼿崛起英伟达在华数据中⼼AI芯 ⽚份额降⾄34% - QQ News (news.qq.com/rain/a/ 20261013A074…)
• [39] 百度旗下昆仑芯启动上市辅导！2026年收⼊ 有望达65亿元 - 新浪财经 (finance.sina.com.cn/wm/ 2026-05-08/doc-i…)
• [40] 国产AI芯⽚“三强”并起 - 中国⼯业新闻⽹ (cin n.cn/2026/05-25/GDBjZNKD…)
• [41] AI时代百度终于押对了？ - 业界- 亿邦动⼒ (e brun.com/20260709/686286.shtml)
• [42] 三季报｜国产算⼒竞速，海光信息业绩稳增 ⽹易 (163.com/dy/article/L9CH49QA…)

• [43] 海光信息（688041）：国产CPU领军企业，D CU卡位算⼒芯⽚千亿蓝海 (pdf.dfcfw.com/pdf/H3_A P2025122318…)
• [44] 国产算⼒基础设施CPU+DCU 双芯底座+ ⽣态 枢纽海光信息从芯⽚ (m.eefocus.com/article/201141 4.html)
• [45] 原⽣开发 - 昇腾社区 (hiascend.com/develope r/native-de…)
• [46] RLinf/README.zh-CN.md at main - GitH ub (github.com/RLinf/RLinf/blob/ma…)
• [47] 昆仑芯完成RLinf适配验证，拓展具身智能强 化学习开源⽣态 (kunlunxin.com/news/5190.html)
• [48] RLinf：⾯向具身智能的“渲训推⼀体化”开源 强化训练框架 - ⻘稞社区 (qingkeai.online/blog/RLin f)
• [49] 阶跃星⾠放开Step 5权重，国产芯⽚当天接 住：⼀⽂看懂"权重"与"算⼒" (post.m.smzdm.com/ p/agg54e2w)
• [50] 昇腾万⾥，开放创新，共赢智能时代 (hiascen d.com/activities/dynamic-…)
• [51] ⼀⽂看懂Mooncake 原创 - CSDN博客 (blog. csdn.net/daydayup858/article…)
• [52] Mooncake: A KVCache-centric Disaggre gated Architecture for LLM (hub.baai.ac.cn/pap er/c17f9070-9c6e…)
• [53] 从真武V900看国产AI芯⽚：性能三倍跃升背 后，算⼒⽣态如何重塑 (m.sohu.com/a/1087814474 _128075)
• [54] 华为Atlas 950 SuperCluster 50 万卡超集 群2026 年Q4 上市- 产业链 (c114.net.cn/industry/2 2365.html)
• [55] 阿⾥平头哥发布AI芯⽚真武V900 算⼒达真武 M890的3倍 - 凤凰⽹ (feng.ifeng.com/c/8wd4io6s 2JV)
• [56] 华为云昇腾AI云服务 (pdf.dfcfw.com/pdf/H3_ AP2024100716…)
• [57] CANN全⾯开放，解锁创新范式，定义智能未 来-官⽅技术⽂章-昇腾社区 (hiascend.com/develope r/techArtic…)
• [58] triton-ascend:基于昇腾平台的Triton编译框 架项⽬- AtomGit - GitCode (gitcode.com/Ascen d/triton-ascend)
• [59] vLLM原⽣⽀持昇腾，加速⼤模型推理创新， 社区尝鲜版本⾸发 (tech.ifeng.com/c/8h9WiwLsIfd)
• [60] SGLang全⾯⽀持昇腾，使能⼤EP⾼性能推 理-官⽅技术⽂章 (hiascend.com/developer/techArti c…)
• [61] 同构+异构千卡——众智FlagOS以统⼀技术栈 完成AI训练“全要素”验证 (hub.baai.ac.cn/view/5341 7)
• [62] 对标英伟达平台，DeepSeek开源华为昇腾全 套基础设施组件 - 财富号 (caifuhao.eastmoney.com/ news/20261002180930…)

1. DeepSeek开源昇腾基础组件，涵盖对标英伟 达CUDA的⾼级语⾔编译 (finance.sina.com.cn/roll/2 026-09-30/doc…)

⼆、AI算⼒芯⽚上下游供应链与客户集采核⼼信源

• [01] 重磅！昇腾960超节点正式发布！NPO光引擎 带来算⼒⾰新（附相关 (caifuhao.eastmoney.com/ne ws/20260917134506…)
• [02] 未知机构:《VIP 昇腾调研-1：2025年910B 及910C出货量估计和核⼼ (fxbaogao.com/detail/50 81717)
• [03] 液冷服务器成为AI⻩⾦赛道！华为⼒挺，两⼤ 国际芯⽚巨头下场 (lctexpo.com/news/669.html)
• [04] Broadcom: Sideways for Nearly Two Mo nths After Earnings, Is Now (tradingkey.com/re search/stocks/avg…)
• [05] 寒武纪的利润狂奔现⾦流还在追 - ⽹易 (163.c om/dy/article/L74I6VPT…)
• [06] ⻓电科技vs 盛合晶微：谁能主导中国⾼算⼒芯 ⽚的封装赛道？ - 与⾮⽹ (m.eefocus.com/article/19 92689.html)
• [07] 商业头条No.135 | 解码⻓鑫逆袭：国产存储如 何跨越周期 (m.jiemian.com/article/14831122.html)
• [08] 海光信息(688041)_公司公告_海光信息：20 25年年度报告新浪财经 (money.finance.sina.com.c n/corp/view/vCB_AllBu…)
• [09] GOOGL's TPU supply chain. We know Br oadcom and AMKR are key (reddit.com/r/Tradin gEdge/comme…)
• [10] 51亿！2025最⼤AI服务器⼤单被这9家⽠分 智东⻄ (m.zhidx.com/p/498166.html)
• [11] 员⼯套现27亿，股东浮盈80亿：海光信息AI盛 宴绕不开中科曙光？ (znyj.ofweek.com/news/2026-

08/ART-23…)

• [12] 英伟达客户集中度持续上升，前三⼤客户收⼊ 占⽐达44% - 搜狐 (m.sohu.com/a/1075993031_31 3745)
• [13] Broadcom Locks In AI Chip Deals with G oogle, Meta & Anthropic in (tomorrowaccess.co m/en/news/18688)
• [14] 除了杀回来的英伟达，寒武纪还要防着⾃⼰⼈

• 36氪 (m.36kr.com/p/3728263213920774)

• [15] 芯⽚⾥⼤佬，海光信息VS中芯国际：谁是真 ⻰？ - ⽹易 (163.com/dy/article/KRET6462…)

• [16] ⼀对国产“算⼒搭⼦”的2025年- 经济观察⽹－ 专业财经新闻⽹站 (eeo.com.cn/2026/0415/839830. sh…)
• [17] 是中国半导体史上最⼤的单笔AI芯⽚采购单。 不仅锁了华为2 - 东⽅财富 (emcreative.eastmoney.c om/app_fortune/article…)
• [18] 华为昇腾950PR芯⽚的产业链涵盖了从上游芯 ⽚制造、核⼼元器件 (caifuhao.eastmoney.com/new s/20260914151542…)
• [19] 华为昇腾384超节点概念股受益相关⻰头 - 布 乐秀攻略⽹ (bulexiu.com/n/31443.html)
• [20] 华丰科技深度绑定华为224G量产加速AI算⼒ 放量 - 中财⽹ (cfi.net.cn/newspage.aspx)
• [21] 传字节跳动将以400亿⼈⺠币采购华为晶⽚ 联合早报 (zaobao.com.sg/finance/china/story…)
• [22] 运营商超百亿服务器集采⼤单：ARM处理器占 ⽐超70% - 观察者⽹ (guancha.cn/economy/2026_ 06_25_…)
• [23] 海光信息（688041.SH）：国产CPU+DCU ⻰头 (pdf.dfcfw.com/pdf/H3_AP2023121516…)
• [24] 中国本⼟算⼒企业收到⼯⾏、联通的100亿国 庆“红包” | 海斌访谈 (yicai.com/news/102852852.ht ml)
• [25] 寒武纪发布云端AI芯⽚，进军服务器市场 - 搜 狐 (sohu.com/a/230299306_114986)
• [26] 浪潮与寒武纪签署元脑战略合作协议，推进领 先AI⽅案落地 (vision-systems-china.com/deinews. asp)
• [27] 阿⾥平头哥真武PPU - 阿⾥巴巴Alibaba | AI 算⼒卡百科 - MirrorFrog (mirrorfrog.com/docs/gp u/t-head-zhe…)
• [28] 刚刚，阿⾥AI芯⽚“真武810E”来了！已实现 多个万卡集群部署 - 智东⻄ (m.zhidx.com/p/531878. html)
• [29] 阿⾥⾸次证实⾃研AI芯⽚PPU存在，⼤规模出 货已有⼀年 - 财经杂志APP (mycaijing.com/article/ detail/563211)
• [30] 昆仑芯与百度联合发起⻜桨+⽂⼼⼤模型硬件 ⽣态共创计划 (kunlunxin.com/news/3550.html)

• [31] 百度昆仑芯的“家底”和“包袱” - 澎湃新闻 (m.t hepaper.cn/newsDetail_forward_…)
• [32] 2025年Blackwell将占英伟达⾼端GPU出货 量的80%以上 (user.guancha.cn/main/content)
• [33] Broadcom to supply Anthropic with 3.5 gigawatts of Google TPU (tomshardware.com/te ch-industry/broad…)
• [34] Google Speeds Up Next-Gen TPU Mass Production - Businesskorea (businesskorea.co. kr/news/articleView.html)
• [35] With Google's awakening, the price of "allies" who worked together (mk.co.kr/en/it/11 476894)
• [36] 华丰科技：部分224G⾼速连接器已根据客户 需求实现批量交付 - 凤凰⽹ (feng.ifeng.com/c/8wnB FaXVTAd)
• [37] 应对算⼒需求增⻓，传字节跳动明年将采购超 400亿元华为昇腾芯⽚ (chinaflashmarket.com/a/18 3486)
• [38] 三⼤运营商相继开标，最⼤规模AI服务器订单 要来？ - 中国基⾦报 (chnfund.com/article/AR91c2f 108-…)
• [39] 中移动启动新⼀轮智算中⼼采购AI服务器成最 ⼤亮点 - 财联社 (cls.cn/detail/1653817)
• [40] 中国移动165亿元服务器集采开标上下游⼚商 纷纷切换⾄算⼒赛道 (stcn.com/article/detail/120 3…)
• [41] 谁是⼤赢家！中国移动50亿AI推理服务器集采 落地 - 新浪财经 (finance.sina.com.cn/tech/roll/202 6-01-2…)
• [42] 从集采看需求:电信市场需要怎样的算⼒服务 器？ - 流媒体 (lmtw.com/mzw/content/detail/…)
• [43] 寒武纪与浪潮签署元脑战略合作，加速AI布局⽴创商城 (szlcsc.com/info/12788.html)
• [44] 海光芯正上市聆讯通过：营收12亿增41%，净 亏损却扩⼤近5倍⾄1亿 (finance.ifeng.com/c/8tt1dm aMipW)
• [45] What role does Broadcom play in semicustom ASIC (like google (forums.anandtech.co m/threads/what-role-d…)

三、中国AI芯⽚制造、存储突围与先进封装核⼼信源

• [01] 万亿参数模型DeepSeek-V4“解锁”国产芯⽚ 昇腾适配意味着什么？ (finance.sina.com.cn/stock/ t/2026-04-24/…)
• [02] 英伟达与华为的6个百分点：中国AI芯⽚市场 竞争格局⽣变 - 36氪 (m.36kr.com/p/40243021907 28839)
• [03] 英伟达在中国AI芯⽚市场份额降⾄34% 华为 升⾄28% - 凤凰⽹ (i.ifeng.com/c/8xD8cmftcEn)
• [04] 华为AI芯⽚中国市场出货量逼近英伟达 - ⽹易 (163.com/dy/article/L96NM4FS…)
• [05] 6000亿寒武纪，可以开⾹槟了吗？-钛媒体官 ⽅⽹站 (tmtpost.com/7676298.html)
• [06] ⻓鑫据报开始⽣产HBM3E，国产AI芯⽚有了 第⼀个本⼟⾼带宽内存 (163.com/dy/article/L5O2Q8 PB…)
• [07] 国产GPU⻰头回应⼀切！ - 智东⻄ (m.zhidx.c om/p/500170.html)
• [08] 暴跌44%！英伟达中国AI芯⽚份额缩⽔⾄3 4%，华为追⾄28%国产 (163.com/dy/article/L96N JQ97…)
• [09] 2026 美國晶⽚管制新政下的「紅線」與「⽣ 機」 - taiwan-industry.com (taiwan-industry.co m/2026-%E7%BE%8E%E5%9…)

• [10] ⼤⼚醒悟了，卷模型不如卖芯⽚ - 搜狐 (m.soh u.com/a/1087733440_121948…)
• [11] AI芯⽚算⼒等技术参数分析- 吴建明wujianmi ng - 博客园 (cnblogs.com/wujianming-110117/p…)
• [12] 2025-2026国产AI芯⽚内存带宽瓶颈突破： ⾃研HBM量产在即 (post.m.smzdm.com/p/a502r9w 7)
• [13] TileLang-Ascend 算⼦性能优化⽅法与实操_ 昇腾 - CANN开发者社区 (cann.csdn.net/69f02d2c 0a2f6a37c5a…)
• [14] 亿欧智库| 2024信创产业新发展趋势及百强报 告_企业服务⾏业研究报告 (iyiou.com/research/202 501271439)
• [15] 电信服务器百亿集采出炉！联想、中兴、浪潮 信息等⼊围 - 财联社 (cls.cn/detail/1838130)
• [16] 昇腾910B与910C的性能与定位全景对⽐ - 算 ⼒租赁 (omniyq.com/sys-nd/153.html)
• [17] 华为昇腾910C不是最好的AI芯⽚，但它是中国 AI产业唯⼀的选择 (cloud.tencent.com/developer/ar ticle/2…)
• [18] 昇腾910B vs NVIDIA A100/H100：国产GP U算⼒租赁选型与迁移实践 (cann.csdn.net/6a4b700 9662f9a54cb8…)

• [19] 未知机构:《HW昇腾专家调研纪要20240810 ｜研报》 - 发现报告 (fxbaogao.com/detail/444134 1)
• [20] 英伟达市值蒸发创纪录，DeepSeek掀起AI算 ⼒⾰命意味着什么？ (jazzyear.com/article_info.htm l)
• [21] DeepSeek-V3 技术报告 (alphaxiv.org/zh/ab s/2412.19437)
• [22] DeepSeek-V3 推进技术突破与创新，降低模 型开发⻔槛 (download.s21i.co99.net/13115299/0/1/ ABUIAB…)
• [23] 灵衢（UB）：打破算⼒垄断，中国算⼒互联的 「终极答案」 - 存储在线 (dostor.com/p/99982.htm l)
• [24] 昇腾算⼒集群⾼可靠性特点 (hiascend.com/de veloper/blog/deta…)
• [25] ⼗万卡集群算⼒利⽤率仅约两成，华为的解法 是灵衢互联 - 华尔街⻅闻 (wallstreetcn.com/article s/3782011)
• [26] 算法创新Lab_NEWS_昇腾实现万卡级算⼒集 群突破_华为云 (huaweicloud.com/lab/algorithm/ne ws/…)

• [27] IDC 最新AI芯⽚出货量解读：国产AI算⼒⼤洗 牌，国产GPU“四⼩⻰”谁 (163.com/dy/article/L94V S1O9…)
• [28] 国产AI芯⽚⼤卖，上半年谁真正赚到了钱？ 钛媒体 (tmtpost.com/8138350.html)
• [29] 海光信息的芯⽚技术突破曙光意义重⼤ - 东⽅ 财富 (emcreative.eastmoney.com/app_fortune/artic le…)
• [30] 国产AI芯⽚之争才刚刚开始 (m.cyzone.cn/arti cle/731528.html)
• [31] 华为43%，寒武11%：2026年国产AI芯⽚的 产能饥饿游戏 - 钛媒体 (tmtpost.com/8051488.htm l)
• [32] MTT S4000 | ⼤模型智算加速卡 - 摩尔线程 (mthreads.com/product/S4000)
• [33] Moore Threads 摩尔线程MTT S4000 (20

23) | AI 算⼒卡百科 (mirrorfrog.com/docs/cards/ot hers/m…)

• [34] ⻓鑫存储HBM3E进⼊⼩规模试⽣产，平头 哥、寒武纪等国产AI芯⽚正 (caifuhao.eastmoney.co m/news/20260902091626…)
• [35] 7nm产能严重不够，10多家企业，在抢中芯国 际的先进芯⽚ - ⽹易 (163.com/dy/article/L1KUQMP G…)

• [36] 华为43%，寒武11%：2026年国产AI芯⽚的 产能饥饿游戏 - 新浪财经 (finance.sina.cn/stock/jdt s/2026-07-…)
• [37] 摩尔线程MTT S4000 AI GPU助⼒30亿参数 ⼤模型训练 - CSDN博客 (blog.csdn.net/zhuzongpe ng/article…)
• [38] DeepSeek开源⾯向华为昇腾算⼒平台的基础 设施组件 - 凤凰⽹科技 (tech.ifeng.com/c/8wpwu6M VfRV)
• [39] 国产AI的“伟⼤闭环”！DeepSeek“不起眼的 ⼀句话”可能改变整个GPU (wallstreetcn.com/article s/3756531)
• [40] 为什么说DeepSeek这次开源，可能和R1⼀样 重要？ - ⽹易 (m.163.com/dy/article/L91KR1FM…)
• [41] DeepSeek修好了，此前崩了近5⼩时 - 证券 时报 (stcn.com/article/detail/4219…)
• [42] SSD国产替代时机已⾄，PCIe 5.0和AI需求爆 发成最⼤推动⼒ (memorys.com/2024/a/13)
• [43] 产业⼁国产企业级SSD群雄并起，存储爆发迎 突围时刻 (ee.ofweek.com/2026-04/ART-8420-2 8…)
• [44] 国产HBM量产破局！⻓鑫12层HBM3试产， 良率爬坡成关键 (post.m.smzdm.com/p/apq4wnzx)

• [45] 国产HBM3突破！ - 与⾮⽹ (m.eefocus.com/ article/1885937.html)
• [46] ⻓鑫存储向华为交付HBM3样品，国产⾼带宽 存储取得突破 (dram.com.cn/page/views.asp)
• [47] ⻓鑫HBM3样品通过验证,2027年⼤规模投产 (huizhan086.com.cn/zhxw/282.html)
• [48] 先进封装竞速：台积电守擂、英特尔突围、封 测六强抢跑 - ⽹易 (163.com/dy/article/L4IH2DQJ…)
• [49] 光通信产业：AI算⼒点⽕的⻩⾦赛道——1.6 T 放量 - 东⽅财富 (finance.eastmoney.com/a/202610 15389664073…)
• [50] 国产GPU：为什么今明两年肯定不够⽤ - 腾讯 云 (cloud.tencent.com/developer/article/2…)
• [51] ⾼端先进封装：AI 时代关键基座，重视⾃主可 控趋势下的投资机会 (pdf.dfcfw.com/pdf/H3_AP202 5081517…)
• [52] 深度剖析HBM千亿蓝海，AI算⼒激战下供需新 格局 - ⻓城证券 (cgws.com/cczq/ggdt/ccyj/2025…)
• [53] AI算⼒破局关键，先进封装板块暴涨，⻛⼝来 了？ - 36氪 (m.36kr.com/p/3643303514918530)

四、中美算⼒双轨制、实测对标与算法演进核⼼信源

• [01] AI GPU Market Share NVIDIA vs AMD vs Intel: 2026 Statistics (commandlinux.com/statis tics/ai-gpu-m…)
• [02] Nvidia Customers Become Rivals: Custo m Chip Race [2026] (tech-insider.org/nvidia-cus tomers-ri…)
• [03] Custom AI Chips Outpace Nvidia GPU G rowth in 2026 - Tech Times (techtimes.com/arti cles/317225/202…)
• [04] Google, Amazon and Meta Are Out-Gro wing Nvidia With Their Own (startupfortune.co m/google-amazon-and-m…)
• [05] Anthropic Is Designing Its Own Chips. Why Every AI Lab Wants Silicon (medium.com/ @kidscarebridge/ant…)
• [06] Amazon May Sell Its AI Chips: The Nvidi a Challenge - Digital Applied (digitalapplied.co m/blog/amazon-custom-…)
• [07] 国产AI 芯⽚迎来关键转折点：英伟达份额暴跌 华为上升 - 时间线- 搜狐 (timeline.sohu.com/news/ B9ZAWejl4O)
• [08] 英伟达中国GPU 出货量暴跌44%！仍居第⼀

• 搜狐 (m.sohu.com/a/1087222340_121948…)

• [09] 英伟达中国AI芯⽚份额跌⾄34% 国产⼚商加 速进⼊规模化交付阶段 (caifuhao.eastmoney.com/ne ws/20261014110523…)
• [10] ASIC Set to Outpace GPU? NVIDIA's Sca le-Up and Beyond (trendforce.com/insights/nvidi a-sca…)
• [11] AI Accelerator Chips - 2026 Outlook (as sets.bbhub.io/professional/sites/…)
• [12] The custom AI ASIC state of play (May 2

026) - Tom's Hardware (tomshardware.com/tec h-industry/semic…)

• [13] $775 billion—who do the orders ultimat ely go to? - Binance (binance.com/en-AE/squar e/post/3…)
• [14] Meta做了⼀个决定，存储暴跌 - 36氪 (m.36k r.com/p/3878176206516225)
• [15] The Nine-Month ASIC: How Jalapeño Re writes the… - Silicon Analysts (siliconanalysts. com/analysis/custom-ai-…)
• [16] 中国芯，杀破英伟达！ - 搜狐 (sohu.com/a/10 88668304_121118…)
• [17] 华为昇腾910C深度解析：规格、部署与性能全 览 (mirrorfrog.com/blog/ascend-910c-sp…)

• [18] 阿⾥真武810E芯⽚性能超英伟达A800 - U深 搜 - UniFuncs (unifuncs.com/s/mEkpV2E9)
• [19] GitHub - tile-ai/tilelang-ascend (github.c om/tile-ai/tilelang-as…)
• [20] 国家超算中⼼免费算⼒海光深算三号BW1000 （即异构加速卡BW (blog.51cto.com/u_16120231/14 561096)
• [21] 昇腾部署deepseek教程 - 兼⼀书⾍ (study.hy cbook.com/article/54084)
• [22] 爆⽕的DeepSeek⼀体机，更多满⾜的是情绪 价值 - 甲⼦光年 (jazzyear.com/article_info.html)
• [23] Cambricon 寒武纪思元590 (国产AI 训练/推 理) | AI 算⼒卡百科 (mirrorfrog.com/docs/cards/oth ers/c…)
• [24] 腾讯的“AI芯事” - 时间线- 搜狐 (timeline.soh u.com/news/IUphs6XFsd)
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• [71] [新聞] ⻑鑫科技新突破！年底推4F2 架構DDR 5伺服- 看板Stock (ptt.cc/bbs/Stock/M.1791812…)
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• [73] ⻑鑫存儲預告年底推4F² DDR5 伺服器記憶體 或較三星早兩年 (unwire.hk/2026/10/11/cxmt-4f2…)
• [74] DDR5、LPDDR6之后下⼀站国产HBM内存2 年就能⾃给⾃⾜ - 快科技 (news.mydrivers.com/1/11 47/1147673.htm)

• [75] ⻓鑫科技上市史，在巨头裂缝⾥照进光 (tmtpo st.com/8092230.html)
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• [77] 持久不衰的PCIe 5.0硬实⼒！⻓江存储PE511 企业级固态硬盘⾸测 (news.qq.com/rain/a/2026081 4A0BL…)
• [78] NVIDIA Q2 revenue jumps to $96.2B on AI demand - Stock Titan (stocktitan.net/sec-fili ngs/NVDA/10…)
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• [67] 率先全⾯开放，⽂⼼⼀⾔为何⼀骑绝尘？ - 新 浪财经 (finance.sina.com.cn/tech/2023-09-01/do c…)
• [68] 中信建投-⼈⼯智能⾏业：AI新纪元，砥砺开 疆·智⽕燎原 (hibor.com.cn/data/bdc9612a28386 1…)
• [69] 传字节跳动两款⾃研AI芯⽚2026年前量产， 将由台积电代⼯ - Moomoo (moomoo.com/hans/ne ws/post/4365…)
• [70] 颠覆传统依赖？阿⾥、腾讯亮出抖⾳企业号官 ⽹⼊⼝，英伟达回应了 (eoffcn.com/wiki/document/ vW2VU…)
• [71] AWS Trainium Runs Real-Time AI Video Generation Without NVIDIA (techtimes.com/arti cles/328113/202…)
• [72] TPU Developer Hub | Google Cloud (clou d.google.com/products/tpu/tpu-de…)
• [73] Patrick C. Toulme — AI Compilers & Sys tems (patricktoulme.com)
• [74] What about TVM, XLA, and AI compiler s? (Democratizing ... - Modular (modular.com/ blog/democratizing-…)
• [75] vLLM TPU: A new unified-backend supp orting Pytorch and JAX (youtube.com/watch)

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硬科技与资本叙事研究者，⻓期关注技术、产业、政策与资本化逻辑， 书写技术时代、现代⽣活与精神处境中的缓慢观察。

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