中国的AI芯片市场正在发生显著变化，国产厂商逐渐蚕食英伟达的市场份额，非GPU加速器的出货量也在快速攀升。根据IDC的最新数据显示，2026年上半年，中国数据中心的AI加速器总出货量已达到200.8万颗，其中非GPU加速器的出货量为101.6万颗，首次超过了GPU。英伟达虽然仍保持市场领先地位，但与华为昇腾的差距已缩小至6个百分点。
这一变化的背后，离不开大厂的积极布局。阿里巴巴CEO吴泳铭透露，平头哥芯片的年化营收已达到百亿元级别，并在云栖大会上发布了真武V900，计划于2027年一季度正式量产。百度则在分拆昆仑芯上市的同时，推动天池超节点实现全栈国产，昆仑芯的三代AI芯片的研发与商业化也已完成。
这些以芯片业务为主的大厂，WhatsApp网页版正是全栈AI理念的践行者，它们在芯片、云服务和模型应用等各个层面均有所涉及。
当前，面对AI模型竞争日益加剧，转向芯片销售的策略成为大厂们的共识。模型公司的盈利之路正在受到挑战，而训练和推理的成本则由芯片大厂所掌控。
据IDC报告，2026年上半年，英伟达在中国数据中心AI加速芯片的出货量同比下降44%，市场份额降至34%；而华为占据28%，平头哥与昆仑芯则分别占有7%和4%，合计已超过英伟达。华为、平头哥、昆仑芯和寒武纪在非GPU市场中占据了95%的市场份额。
芯片出货量的增加主要是由于模型调用量上升，加上英伟达高端产品供应受限，国产芯片迎来了新增需求和替代订单。
在云栖大会上，吴泳铭将AI模型、AI芯片与云服务视为AI生态的三大基石，强调芯片在生产Token中的关键角色，而云服务则负责将Token配送至需要的地方。
华为的产业链扩产也在加速推进，徐直军表示，目前公司已尽可能多地提供芯片。面向推理的950PR已上市，而用于训练的950DT超节点预计将在年底或明年初进行规模供货。
阿里透露，其真武M890的外部客户超过650家，涵盖20多个行业，反映出国产大模型开源和降价所带来的需求增加。
随着企业对智能体的应用加深，模型调用量日益高涨。例如，泰康在百度论坛上分享，该公司上线了3500多个智能体，日均消耗Token达到200亿。这种持续的算力需求为芯片生产提供了机会。
推理需求的增加为定制化芯片提供了广阔的市场。一些机构预测，在适应性强的推理场景中，定制化芯片的能效比可达到通用GPU的1.5至3倍，算力成本降低超过35%。
由于推理芯片已成为抢手的市场，越来越多的大厂纷纷进驻。腾讯于7月推出紫霄2.0，主要用于自家业务，并计划年底进行大规模部署；字节跳动的芯片研发团队人员已超过千人，连模型公司DeepSeek也在探索自研推理芯片发展。
但想要向外部销售芯片，先要确保它们在自家的使用场景中表现良好。
大厂们的全栈AI战略对芯片销售至关重要，利用自有模型和云服务进行真实场景测试，有助于提前打磨产品，降低研发成本，实现高效的市场推广。
文章来源：https://finance.sina.com.cn/tech/csj/2026-10-14/doc-iniveqvq4545543.shtml