英伟达高端AI芯片在中国市场份额骤降至零，未来谁能坐享市场？

据香港《南华早报》当地时间16日报道，美国英伟达公司首席执行官（CEO）黄仁勋近日表示，由于美国实施出口管制，这家美国半导体巨头被禁止向中国大陆企业出售其先进产品，该公司在华高端芯片市场份额已从95%降至0%。他还表示，美对华技术封锁是一个“错误”，英伟达将继续争取重返中国市场。

以上言论出自黄仁勋在纽约Casa Cipriani举办的Citadel Securities“2025年全球市场未来”会议上，当时其与红杉资本合伙人Konstantine Buhler谈及人工智能领域发展时的表述。“我无法想象有哪位政策制定者会认为这是好主意。无论实施了何种政策，都导致美国失去了全球最大市场之一的机会，这显然是不可取的。”

他进一步坦言：“中国是全球第二大AI市场，生态系统活跃，美国无法参与是难以置信的。如果中国市场有任何变，我希望会有，那将是额外的收益。因此，希望我们能够继续解释、沟通，并对政策变化保持希望。”

虽然有消息说，英伟达在新加坡的销量突然增长了好几倍，但也没有证据表明一定是我们的大厂在海外建数据中心时使用了英伟达最新的芯片！

但不管怎么说，英伟达的退出，对中国市场的影响是巨大的！

毕竟，此前中国头部企业（如字节、腾讯）90% 以上的 AI 芯片依赖英伟达，而其特供芯片 H20 被曝存在远程关闭等硬件后门，直接威胁数据主权，为此国家工信部曾要求阿里等说明使用英伟达芯片的情况！

而今后国产替代后，使用华为昇腾 910B 等芯片国密认证的芯片，虽然性能和使用寿命上不一定比英伟达的更好，但至少从根本上解决了供应链安全隐患。而且，这种技术短板也在倒逼自主突破！

当前，华为昇腾平台已接入 2700 多家合作伙伴、6000 多个行业方案，海光 DCU 的 DTK 软件栈，也支持 CUDA 代码，这就让数据中心的迁移成本降低了至少 70%，使得我国能够逐步打破英伟达 CUDA 生态垄断。这种 “软硬协同” 模式使得国产芯片在政务、医疗等领域实现全场景覆盖，未来会形成WPS、信创、linux等软件生态在当下国产政府领域的地位！

更重要的是，以寒武纪 MLU590 为例，其单价约为英伟达 A100 的 60%，华为昇腾 910B 推理成本更是仅为 H100 的十分之一。如果修改下招标指标，对高性能需求参数做一些下修，那么以省级智算中心为例，采用国产芯片后建设成本可降低 30%-40%，这对 AI 普惠化应用（如中小企业大模型训练）具有重要意义。

而英伟达失去中国这个 “全球最大单一增量市场”，仅 H20 被禁就导致 168 亿美元订单流失，其全球市场份额预计从 2024 年的 80% 降至 2025 年的 54%。

与此同时，中国 AI 芯片市场规模预计 2030 年达 2180 亿元，成为全球增长极，但主要增长均来自国内厂商替代，与国际市场的协同度正在逐年下降。

这样的话，很可能会产生中国一套技术标准、西方一套技术标准，双方未来的体系兼容性和发展路径可能都会异化，而这就取决于2025年诺贝尔经济学奖谈到的《创新型破坏如何使经济增长了》!

毕竟，华为昇腾 910B 等芯片被纳入美国 BIS 的 “疑似适用 GP10 清单”，表面是制裁，实则反映中国芯片技术已威胁其国际先进水平。

随着国产芯片在智能汽车（地平线征程系列前装市占率超 60%）、超算（海光 DCU 集群算力达 100PFLOPS）等领域的突破，未来可能会形成一家能与英伟达分庭抗礼的技术标准制定企业。

二、市场份额争夺的主要参与者

1.华为昇腾：绝对领跑者

技术实力：昇腾 910B 算力密度达 26P Flops/U，性能直逼 H100，其昇腾 910C 推理性能达 H100 的 60%，且 2025 年产能规划达 40 万颗，产能规模居国产首位。

生态壁垒：通过 “硬件开放 + 软件开源” 策略，华为构建了覆盖 2700 家合作伙伴的昇腾生态，在政务云、智慧城市等领域形成排他性优势。

市场表现：2025 年市场份额达 28%，在云端训练芯片市场占据近一半份额，成为替代英伟达的核心力量。

2.寒武纪：技术差异化竞争者

产品定位：聚焦云端训练场景，MLU590 在 2024 年 Q2 中标率达 37%，2025 年上半年营收同比暴涨 4347% 至 28.81 亿元，净利润首次转正，成为国产芯片盈利标杆。

技术突破：通过 “软硬一体” 策略，寒武纪训练平台支持 DeepSeek、Qwen 等主流国产模型，推理平台针对大模型优化后响应时间缩短 40%。其 7nm 芯片在能效比上比 H20 提升 30%，在互联网、运营商等领域快速渗透。

风险与挑战：供应链高度依赖台积电，存货高达 26.9 亿元，若先进制程供应受阻可能影响交付。此外，客户集中度较高（前五大客户占比超 60%），需警惕单一客户需求波动风险。

3.海光信息：超算领域的黑马

技术路径：采用 GPGPU 架构，深算二号（DCU-Z100）单精度算力达 90TFLOPS，性能接近 A100 的 80%-90%，但功耗降低 12.5%。其 “CPU+DCU” 异构计算方案在超算领域独具优势，已支持千亿参数大模型训练。

生态建设：通过开放 HSL 总线协议，海光吸引了 6000 家合作伙伴，完成 1.5 万个软硬件适配，在金融、能源等关键行业实现突破。

市场份额：2025 年在云端训练芯片市场占比约 15%-20%，成为华为之外的第二大供应商。

4.其他潜在竞争者

地平线：在智能汽车领域占据绝对优势，征程系列芯片出货超 200 万片，自主品牌车企前装市占率超 60%。其征程 6 芯片算力达 24TOPS，可支持 L4 级自动驾驶，未来有望向边缘计算市场延伸。

阿里平头哥：含光 800 在推理场景性能领先，能效比达 785TOPS/W，已在阿里云 ET 城市大脑中大规模部署。其研发的倚天 710 芯片采用 5nm 工艺，兼容昇腾生态，预计 2026 年量产。

燧原科技：聚焦云端训练，邃思 2.0 芯片算力达 256TOPS，支持混合精度训练，在字节跳动火山引擎等平台实现应用。其 “驭算” 软件平台支持算子自动优化，降低开发者迁移成本。

三、未来竞争的关键战场

高端训练芯片：华为昇腾 910C（性能目标达 H100 的 80%）与寒武纪 MLU590（规划 2026 年量产 5nm 芯片）将展开直接竞争，谁能率先突破 2nm 工艺将决定长期优势。

边缘与端侧芯片：地平线征程 6、阿里含光 800 等在自动驾驶、智能终端领域的争夺白热化，需解决低功耗与高性能的平衡问题。

软件生态构建：华为昇腾的 MindSpore、寒武纪的 MagicMind、海光的 DTK 将形成三大并行生态，开发者工具链的易用性与模型适配效率成为胜负手。

国际市场拓展：国产芯片企业已开始布局海外，如华为昇腾在中东、非洲的云服务中提供算力支持，寒武纪计划 2026 年进入东南亚市场，全球化竞争将是下一阶段焦点，但我预计国外市场除非洲、拉美，其他地区的难度较大，东南亚在本次打击跨国稳定币诈骗案中，疑似显示出对美国的长臂管辖高度的配合性特征！

所以，终上所述，英伟达的退场标志着中国 AI 算力产业进入自主可控的新纪元。短期内，华为昇腾、寒武纪、海光信息将形成 “双雄领跑、多强并立” 的格局；

中长期看，随着 5nm 芯片量产、软件生态成熟及政策支持加码，国产芯片有望在 2030 年前实现高端市场 70% 以上的自给率。

但我还是一个问题，虽然现在没有其他更好的办法，但一个经济体真能依靠自己的内循环越过越好么？目前在市场经济环境下，还没有答案！

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