阿里百度芯片代替英偉達？國產算力朋友圈加速擴張

作者｜西梅汁

編輯｜星奈

媒體｜AI大模型工場

這次，多年來國產AI與英偉達深度綁定的故事，可能真的要被改寫了。

這兩天外媒一條阿里與百度已經在人工智能模型訓練中引入自研芯片，以部分替代英偉達的產品的消息，平地起驚雷，讓資本市場對國產算力抱團加速的預期再度升溫。

據了解，阿里自年初以來已將自研芯片應用于輕量級模型訓練，性能已可與英偉達H20相媲美；百度則在嘗試用昆侖芯P800訓練新版文心大模型。消息刺激下，百度股價大漲逾10%創下2024年10月以來新高，阿里漲超6%，騰訊、網易、京東等中概股亦跟漲。

中國市場或將迎來算力的集體狂歡。

而另一邊，英偉達交出的Q2財報中，營收467億美元，同比增長56%，但因為對中國市場給出零銷售的口徑及數據中心略低于預期，之后幾個交易日市值單日蒸發約1300億美元，輿論口徑轉向“高處不勝寒”。

從寒武紀一度超越貴州茅臺，到阿里、百度加快自研芯片落地，疊加政策層面“人工智能+”行動意見的持續釋放，國產算力的“朋友圈”正在加速壯大。英偉達的“失落”，不僅是單一企業的挑戰，更是整個產業格局重塑的開端。

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營收高增長，股價大跳水

在最新發布的2026財年Q2財報中，英偉達整體營收同比增長55%，繼續保持全球AI浪潮中的領軍地位。但公司在財報中也承認，中國區收入同比下滑24%，是其全球版圖中少見的逆勢下行。官方解釋多集中在“國際貿易環境與政策因素的影響”，并強調公司會繼續與本地合作伙伴保持溝通，尋找合規的市場路徑。

市場反應就更為直接了。財報發布后，英偉達股價單日蒸發市值超過9300億元人民幣，市場的反應遠比公司口徑冷峻。面對外界質疑，英偉達高管在電話會議中強調，中國市場依舊重要，公司會“推出符合出口規定的定制化產品”，但也承認本土替代的速度正在加快。

當然，這種趨勢并非英偉達獨有的挑戰，OpenAI也傳出正自研數據中心芯片與AI基礎設施的消息，試圖以降低成本、增強算力自主可控來支撐其130億美元營收目標。AI應用層的頭部玩家也開始向底層算力縱深。

其實，英偉達這次的“失落”，在產品、客戶和價格話語權上都有清晰印記。

中國區長期以來是英偉達的重要市場，2024年（截至自然年1月）英偉達中國區營收為171.08億美元，創下歷史新高，同比增長66%，占其全球總營收的約13%，為其第二大銷售市場。字節跳動、騰訊、阿里巴巴等科技巨頭，以及理想、比亞迪等車企都是其重要客戶。

當然，這種依賴關系也在變化。Omdia 數據顯示，2024 年騰訊訂購了約 23 萬顆英偉達 AI 芯片，雖仍居全球前列，但3月傳出的數十億元 H20 訂單更像是對庫存的補充而非增量采購。

市場份額的變化更具深意。Bernstein Research數據顯示，以銷售金額口徑計，2024年中國AI加速器市場中，英偉達的市占率約為66%，華為海思約為23%，AMD約為5%，寒武紀、摩爾線程、沐曦股份約為1%。

IDC 的出貨量統計則顯示，2024 年中國市場 AI 芯片出貨量超過 270 萬張，其中國產芯片頭部廠商華為昇騰出貨 64 萬張，而英偉達雖以 190 萬張保持 70% 占比，但增速已落后于國產陣營。

更值得注意的是價格信號。國產廠商沐曦股份的曦云 C550 板卡平均銷售單價從 2024 年的 4.55 萬元 / 張升至 2025 年一季度的 5.99 萬元 / 張，漲幅達 31.57%。這種逆勢漲價既反映了市場需求的旺盛，也暗示國產芯片正在擺脫 "低價低質" 的標簽，開始在性能定價上獲得話語權。

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國產算力的“朋友圈”擴容

此次阿里和百度的最新進展，無疑是國產算力進程的重要注腳。

盡管兩家公司并未完全放棄英偉達，仍在尖端模型訓練上依賴其GPU，但部分替代的現實，意味著國產廠商在技術和生態上的突破已不再是“紙面預期”，而是進入到實際落地階段。

國產算力的集體登臺提供了窗口期。無論是模型廠商，還是芯片、存儲、網絡的上下游，都在形成一種前所未有的合流。

大模型廠商的態度首當其沖。DeepSeek 在UE8M0 FP8 精度上率先提出新標準，并強調這將與即將發布的下一代國產芯片高度契合。過去，國內廠商更多是跟隨，等待國際標準落地再做適配，如今已經有機會在新一代訓練精度上搶先發聲。

以寒武紀為例，在DeepSeek釋放標準信號后，股價一度飆升，短暫高于貴州茅臺，成為A股“第一高價股”。市場的躁動背后，是投資人對國產算力產業鏈加速成熟的樂觀判斷。

同時，大廠的動作同樣迅速。

實際上，阿里對芯片的布局是草蛇灰線，伏脈千里。自2018年收購中天微，成立“平頭哥”以來，已經推出含光800、玄鐵處理器、倚天710等產品，并在云計算與推理加速場景中逐步落地。

前段時間，就被曝出，正在在測試一款由本土廠商代工的新型AI推理芯片，還已將自研芯片投入輕量級模型的訓練環節，其性能被內部評價為“足以媲美英偉達H20”。如此來看，阿里試圖構建一整套從芯片、模型、應用上的完整閉環。

百度方面，早在2018年便推出了昆侖芯系列，目前已迭代至第二代，采用7nm工藝，性能提升約2-3倍，支持視頻編解碼、虛擬化等特性。百度智能云還基于“昆侖芯P800”加速卡構建起規模化集群，訓練效率和能效比接近國際先進水平。昆侖芯已由獨立公司運營，并獲得資本市場支持，逐漸成為國內AI芯片的重要代表。

根據最新披露，百度基于“昆侖P800”加速卡的規模化集群已進入新版文心一言的訓練試驗，訓練效率和能效比接近國際先進水平，進一步驗證了昆侖芯在訓練場景的可用性。

更值得注意的是，這場抱團也逐漸延伸到整個基礎設施層面。長鑫存儲正積極布局高帶寬內存領域，努力突破技術壁壘，而中科曙光、華為也在AI服務器和網絡互聯上的發力，都在共同支撐一個生態邏輯，當進口高端GPU受限時，本土廠商不再是“補丁”，而是主動搭建起新算力體系的支柱。

其中，中科曙光在2025年世界智能產業博覽會上協同AI芯片、AI整機、大模型等20多家產業鏈上下游企業，共同發布了國內首個AI計算開放架構，這種類似“安卓模式”的開放路徑，使國產生態從兼容走向真正的互聯互通。

換句話說，國內市場的算力格局，正在從單點依賴走向集體崛起。過去被視為分散的廠商，如今正在通過標準、資本和應用場景的匯聚，逐步構建出一個“國產算力朋友圈”。

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從兼容到自研，格局重塑

算力格局的變化，不只是企業間的短兵相接，更是產業底層邏輯的重塑。過去，國產廠商更多把追趕和替代作為目標，能跑通CUDA，能兼容英偉達的開發流程，就是合格答卷。

但大模型迭代速度在不斷加快，AI 應用場景越發復雜后，單一的替代思路已難以滿足現實。新的需求不斷涌現，推理過程需要更高的效率和更低的延遲，訓練環節的要求更低的能耗和更強的規模彈性，行業落地則希望有更貼合本土場景定制上的優化。這些差異化的需求，或許為國產廠商提供了真正的破局機會。

在這種背景下，國內企業的角色正在發生轉變，從被動適配，到主動定義。從過去依賴進口芯片、努力跟隨國外標準，到如今推動軟硬件生態共建、試圖建立行業規則。

這種趨勢的背后，是算力屬性的升級。它不再只是單個企業的競爭資源，正逐漸顯現出類似電力、通信等基礎設施的特征。AI時代的算力，也可以是數字經濟的底座。

未來，英偉達或許仍憑借生態優勢占據全球核心地位，AMD 和英特爾在歐美市場尋找突破口，而國內廠商也會依托龐大的本土市場和政策支持，形成獨立的算力極點。

同時，特斯拉CEO馬斯克近日在社交媒體上透露特斯拉自研芯片進展稱，AI5已完成設計評審，這款AI芯片將成為“史詩級”產品。馬斯克還表示，AI6芯片會在此基礎上實現更大突破。

多極共存的格局，一方面能有效降低算力成本，緩解當前算力稀缺的矛盾；另一方面也會加速創新迭代，讓 AI 應用以更快速度進入教育、醫療、制造、交通等各類行業場景。

英偉達的失落，是一個拐點，而國產算力的覺醒，會是一個新的開始。換句話說，算力新時代的意義，已不只是性能指標的提升，而在于如何構建一個更加開放、可靠、可持續的智能社會基礎。