2025国内GPU市场格局：华为 英伟达并列第一，国产厂商紧随

在人工智能算力需求爆发的背景下，GPU（图形处理单元）已经从“游戏显卡”演变为数据中心的核心加速器。近日，海外投行 Bernstein Research（伯恩斯坦） 公布了《China AI Accelerators Market Share》报告，细化了2025年中国GPU市场的份额分布，并对2026‑2028年的趋势作出了预测。下面，我把报告的核心数据和背后的逻辑，用更通俗的方式拆解一遍，帮助你快速把握国内GPU版图的最新动向。

2025年市场份额概览

• 华为销售额 102.68 亿美元，占国内AI加速器市场约40%，与英伟达几乎持平。
• 英伟达销售额 101.98 亿美元，同样约40%，是唯一一个在国产厂商之外仍保持“双核”格局的玩家。
• 寒武纪销售额 9.99 亿美元，紧随其后，约4%。
• 海光销售额 11.18 亿美元，略高于寒武纪，也在4% 左右。
• 阿里平头哥、百度昆仑芯、AMD分别占据个位数的市场份额，整体在2%‑3% 区间。

提示：报告的数值与 IDC 等国内机构的统计可能有细微差别，尤其是华为之外的国产厂商。但从宏观趋势来看，以上数据已经足以映射出行业的竞争格局。

为什么华为还能与英伟达并驾齐驱？

1. 全栈生态
   华为不只提供芯片本身，还搭建了 Ascend 系列的软硬件一体化平台，包括模型编译器、算子库以及面向企业的云服务。全链路的协同让用户在迁移成本上更具优势。
2. 国产政策红利
   在国家层面的“算力国产化”推动下，很多政府和国企项目倾向采购本土品牌。华为凭借本土资源和供应链的可控性，抢占了大量大客户。
3. 技术迭代速度
   从 Ascend 310 到最新的 Ascend 910B，华为在算子并行度、内存带宽以及能效比上持续突破，已能够满足大多数深度学习训练需求。

英伟达的份额为何呈下降趋势？

• 政策壁垒美国对高性能计算芯片的出口限制，使得英伟达在中国的高端产品（如 H100）供货受阻，导致部分客户转向本土替代方案。
• 价格竞争华为、寒武纪等国产芯片在同等算力下的价格更具竞争力，逼迫英伟达不得不在利润空间上让步。
• 市场成熟度中国的AI算力需求已经从“先发优势”转向“成本与生态匹配”，这对英伟达的商业模式提出了新挑战。

其他国产玩家的定位与挑战

观察：虽然这些厂商的市场份额相对较小，但它们各自围绕“生态”或“功耗”“成本”等细分需求形成了差异化竞争格局，形成了华为‑英伟达之外的多元化生态。

2026‑2028 年趋势预测：机会与风险共存

1. 2026 年华为份额有望升至 50%

Bernstein 认为，随着华为在算力供给链上的自主可控性进一步提升，加之 H100 这类美系高端卡的供应仍受制约，华为的市场占比将突破 一半。这意味着：

• 华为的渠道与服务网络将进一步巩固，尤其是对大型国企和科研机构的渗透。
• 竞争对手必须在“成本‑性能”“软件生态”两方面形成显著优势，才能撬动华为的客户。

2. 英伟达份额跌至 8%

如果 H200（英伟达下一代加速卡）未能及时进入中国市场，英伟达的份额可能会被国产芯片蚕食至 个位数。这对英伟达的收入结构和在华研发投入会产生连锁反应。

3. AMD 可能实现跨越式增长（2% → 12%）

报告把 AMD 的2026年份额预测提升至 12%，但这背后隐藏不少不确定性：

• 性价比优势在算力相同的前提下，AMD 的成本优势仍然是最大卖点。
• 渠道突破近期有传闻称阿里采购 5‑6 万片 AMD GPU，这可能为 AMD 打开中国云服务市场的大门。
• 政策影响美国对高性能算力的出口限制若放宽，AMD 可能获得更大的技术输入。

4. 2028 年国产 AI 加速器供大于求

Bernstein 预测，至 2028 年，国产 AI 芯片的供需比将达到 104%，即供给将超过需求。这意味着：

• 市场进入“优胜劣汰”阶段，产品性能和迭代速度将成为决定成败的关键。
• 那些无法快速提升算力、功耗或生态兼容性的厂商，很可能被市场边缘化。
• 对于投资人来说，这是一段 2‑3 年的黄金窗口期，在此期间抢占技术高地或获取并购标的的回报率最高。

深度分析：国产 GPU 的赛道到底在跑向哪里？

1. 算力国产化不再是“嘴上说”。
   随着国家对 AI 关键算力的安全要求升级，国产芯片的合规优势会持续放大。华为的 “全栈” 方案已经在多个行业（如油气、金融、智慧城市）落地，形成了真实的商业案例。
2. 软件生态是最薄弱的环节。
   GPU 的价值在于它能否快速把模型跑通。虽然华为、寒武纪、海光都在投入编译器和算子库，但与英伟达的 CUDA + cuDNN 生态相比，仍有不小差距。未来的竞争焦点将是 “一键迁移、全场景兼容” 的能力。
3. 功耗与成本仍是大模型训练的关键。
   大模型的训练费用主要花在电力和硬件采购上。国产芯片在功耗控制上已经取得一定优势（如海光的低功耗推理芯片），这将吸引对成本极度敏感的企业用户。
4. 产业链协同能力决定长期成长。
   从硅片、封测到系统集成，国产芯片生态的完整性仍需提升。华为凭借自研的 7nm/5nm 制造能力，已经在供应链上占据主动；而其他厂商如果缺少类似的“闭环”，将更依赖外部代工，风险相对更大。

结语与专业观点

• 华为 + 英伟达 = 双核霸主2025 年的市场格局基本确认了这两个玩家的“双核”地位。华为的国产化优势让它在国内市场快速追赶，英伟达仍凭借技术积累占据高端阵地。
• 国产芯片进入“分水岭”从 2026 年开始，寒武纪、海光、平头哥、昆仑芯等四大厂商将进入抢占细分市场的关键期，谁能在软件生态和算力提升上实现突破，谁就能在 2028 年的供大于求中站稳脚步。
• AMD 潜在黑马若阿里云等大客户真的下单 5‑6 万片 AMD GPU，AMD 有望成为国产阵营中的“第三极”。但它仍需解决供应链与合规性的双重挑战。
• 未来三年是黄金窗口报告显示国产 AI 加速器将在 2028 年出现供给过剩，这意味着 2025‑2027 年是资本、技术、人才最容易聚集的三年期。企业若想在竞争中脱颖而出，必须在算力、功耗、生态 三方面同步发力。