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国产数据中心AI芯片企业一览

Carol Li 来源:电子发烧友网 作者:李弯弯 2026-02-09 09:07 次阅读
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电子发烧友网报道(文/李弯弯)在全球科技竞争日益激烈的背景下,数据中心AI芯片已成为各国科技企业争夺的战略高地。随着严格的芯片出口管制政策实施,国产数据中心AI芯片的自主化进程显著加速,涌现出一批具有国际竞争力的企业。包括华为昇腾、寒武纪、昆仑芯、中科海光、平头哥、摩尔线程、沐曦股份、天数智芯、燧原科技、壁仞科技、曦望、清微智能、瀚博半导体等,国产数据中心AI芯片展现出蓬勃生机。

华为昇腾:全栈自研,引领智算中心建设

华为昇腾系列芯片凭借其“端边云协同”的达芬奇架构和全栈软硬件能力,已成为国内智算中心建设的主力军。昇腾910B作为当前的主力出货型号,主要面向云端的高密度训练和推理,FP16算力达到320 TFLOPS,采用Chiplet技术优化集群扩展能力,支撑国内大模型训练的中坚力量。而最新一代的昇腾910C,已于2025年第一季度投入商用,FP16算力高达800 TFLOPS,互联带宽大幅提升,单机算力密度显著增强。

华为还公布了至2028年的迭代规划,包括2026年推出的昇腾950系列、2027年的昇腾960以及2028年的昇腾970。从950系列开始,华为将采用自研的HBM技术和SIMD/SIMT混合架构,算力持续翻倍。此外,华为通过超节点技术,将数千张AI卡组成一个逻辑上的“超级计算机”,突破算力瓶颈。

市场表现方面,2025年华为昇腾在中国本土AI芯片市场份额飙升至28%,超过AMD成为中国市场第二,对英伟达形成强有力挑战。生态规模上,昇腾AI生态开发者超过400万,合作伙伴突破3000家,孵化出6700多个行业解决方案。

寒武纪:从研发投入期迈向业绩爆发期

寒武纪作为国产AI芯片佼佼者,已从研发投入期迈向业绩爆发期。其数据中心芯片面向云端训练和推理任务,思元370系列采用7nm工艺,广泛用于国内智算中心建设;新一代旗舰芯片思元590/690性能较前代提升70%-80%,对标英伟达高端产品。

寒武纪重视软件生态,统一基础系统软件平台Cambricon NeuWare支持主流框架,降低开发者门槛;积极拥抱大模型趋势,与DeepSeek等主流大模型深度合作,降低训练成本。

市场表现上,2025年其全年营业收入预计首次突破60亿元,同比增长超410%,净利润扭亏为盈,预计归母净利润18.5 - 21.5亿元,进入规模化盈利阶段。尤其在云端市场,思元590等高端芯片凭借性能和软件生态优势,成功进入阿里巴巴、腾讯等互联网大厂及运营商、政务云等核心客户供应链,订单规模不断扩大。

昆仑芯:从内部自用到市场化竞争

昆仑芯作为百度旗下的自研AI芯片品牌,已从“内部自用”全面转向“市场化”和“规模化”竞争。其第三代主力产品昆仑芯P800,采用自研XPU-P架构,FP16算力达345 TFLOPS,支持大规模集群训练。基于P800,百度已点亮三万卡集群,成功训练出多模态模型。

昆仑芯还展示了其解决“卡间互联”瓶颈的系统级能力,天池超节点支持数百张卡互联,提升集群性能。商业化落地方面,昆仑芯中标中国移动十亿级AI计算设备集采项目,落地招商银行AI芯片资源项目,覆盖南方电网、吉利汽车等客户。

海光信息:生态兼容,高端算力的“隐形冠军”

海光信息的核心产品DCU基于GPGPU架构,旨在通过高度兼容国际主流生态降低国产替代的迁移成本。深算二号作为当前的主力出货型号,性能较前代提升100%以上,支持全精度浮点数据计算,广泛应用于智算中心、金融风控等领域。

海光最大的技术护城河在于其生态兼容性,类CUDA架构和全栈软件工具链支持主流AI工具,降低开发者迁移成本。市场表现上,海光DCU占据国内高端计算、智能计算市场的头部份额,合作伙伴超过6000家。

平头哥:芯云一体,阿里云服务的强力支撑

平头哥的数据中心芯片由通用计算CPU和专用AI加速PPU组成,真武810E作为训推一体的高端AI加速芯片,支持大模型训练,已在阿里云部署多个万卡集群。倚天710作为基于Arm架构的服务器CPU,已大规模应用于阿里云数据中心。

平头哥走“芯云一体”路线,芯片主要通过阿里云服务对外输出。出货量领跑国产GPU厂商,服务超过400家头部客户,覆盖能源、科研、自动驾驶等领域。

摩尔线程:全功能GPU的代表厂商

摩尔线程作为国内全功能GPU的代表厂商,其数据中心AI芯片布局围绕“全功能GPU”和“夸娥智算集群”展开。华山系列芯片支持FP4-FP64全精度计算,片间互联速率高,预计2026年量产。夸娥智算集群支持万卡级扩展,已在北京亦庄落地。

摩尔线程的技术核心在于其自研的MUSA统一架构,试图打破AI计算与图形渲染的壁垒。软件栈MUSA 5.0兼容主流框架和大模型,生态建设和商业化落地表现出色。

沐曦股份:全栈兼容,高性能训推一体

沐曦股份的数据中心AI芯片走“全栈兼容+高性能训推一体”路线,曦云C系列和曦索X系列分别面向通用AI训练和科学计算。曦云C600性能介于英伟达A100与H100之间,支持超节点扩展;曦索X206专为科学计算设计,处理复杂模拟

沐曦注重软件生态建设,MXMACA软件栈全面开源,兼容主流框架和模型。市场表现上,沐曦在金融、政务等高门槛行业取得显著突破,业绩增长迅猛。

天数智芯:全栈自研,训推一体

天数智芯作为国内通用GPU领域的先行者,主打“全栈自研+训推一体+云边端协同”。天垓Gen3作为旗舰训练芯片,单卡支持约700亿参数大模型运行;智铠Gen3作为新一代推理芯片,聚焦大语言模型优化。

天数智芯的技术护城河在于其对“有效算力”的极致追求和软件生态的兼容性。DeepSpark开源社区汇聚大量训练模型和推理模型,降低开发者迁移门槛。今年1月8日,天数智芯已在港交所挂牌上市。

燧原科技:训推一体,腾讯重金押注

燧原科技作为国产AI芯片领域的“独角兽”,走“训推一体+全栈自研”路线。燧原L600作为第四代旗舰芯片,国内首创原生FP8低精度算力,性能对标英伟达H20且大幅超越。燧原S60作为高性价比推理芯片,已大规模出货。

燧原科技的技术核心在于其自研的GCU架构和驭算TopsRider软件平台,支持主流框架和大模型的全尺寸适配。商业化落地方面,燧原科技在甘肃庆阳建成国内首个万卡推理集群,支撑“东数西算”。

壁仞科技:通用GPU领域的头部玩家

壁仞科技的产品线覆盖从云端训练到边缘推理的全场景,BR166作为Chiplet技术旗舰,算力、内存带宽是BR106的两倍。BIRENSUPA软件平台提供完整的软件栈,兼容主流AI框架。
壁仞科技已跨过“技术可行性”阶段,进入“系统级商业化验证”阶段。千卡集群落地实现连续运行无故障,训练服务不中断。头部客户包括中国移动、中国电信等,订单规模持续增长。

曦望:All-in推理,极致优化

曦望作为国产AI芯片领域的“黑马”公司,选择All-in推理赛道,不做训练只做推理。启望S3作为新一代推理芯片,采用LPDDR6显存方案,支持FP4低精度推理,单位Token成本降低90%。

曦望的技术核心在于其“推理优先”的设计理念,通过软硬协同优化解决推理场景下的成本、显存瓶颈和稳定性问题。商业化落地方面,曦望推出“推理云”计划,服务商汤内部模型及合作伙伴拓展垂直应用。

清微智能:可重构计算,软件定义硬件

清微智能走“可重构计算”路线,TX81作为旗舰数据中心芯片,基于可重构计算架构,单卡算力达512 TFLOPS。REX1032作为训推一体服务器,单机算力达4 PFLOPS,支持无交换机ScaleUp扩展。

清微智能的技术核心在于其源自清华大学的可重构计算技术,软件定义硬件,根据算法变化实时重组硬件电路结构。C2C算力网格技术降低互联成本,存储创新使用DDR存储器降低成本。

瀚博半导体:AI推理+云端渲染,双引擎战略

瀚博半导体主打“AI推理+云端渲染”双引擎战略,SV100系列作为视频+AI推理专用芯片,采用DSA架构,集成视频解码能力。SG100系列作为全功能GPU,集渲染、AI、视频于一体,支持大模型推理与生成式AI。

瀚博半导体的技术护城河在于其对特定场景的极致优化能力,DSA架构提升数据吞吐速度,降低延时。软件生态方面,自研统一计算架构和VastStream软件平台,支持主流框架。瀚博半导体已完成多轮融资,启动A股IPO进程。

结语

国产数据中心AI芯片领域正呈现出蓬勃发展的态势,华为昇腾、寒武纪、昆仑芯、中科海光、平头哥、摩尔线程、沐曦股份、天数智芯、燧原科技、壁仞科技、曦望、清微智能、瀚博半导体等企业凭借各自的技术实力和产品布局,在市场中占据了一席之地。未来,随着技术的不断迭代和市场的持续拓展,国产数据中心AI芯片有望在全球科技竞争中发挥更加重要的作用。


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