国产推理芯片，赢了英伟达？

来源：市场资讯

（来源：雷峰网）

“英伟达单卡利润跌至200元、国产算力补贴达80%，算力投资逻辑开始切换。”

作者丨刘伊伦

编辑丨包永刚

“求寒武纪原厂销售资源！”、“找做沐曦的朋友，有个项目急询报价！”

算力市场的风向，正悄然生变：没等来英伟达B200的火爆行情，反倒见证了国产算力的逐渐崛起。

“今年公司一定会落地国产算力项目，目前正在与一家已过会的国产芯片企业深度洽谈。”头部算力租赁公司项目负责人林海的话，道出了行业内的普遍共识。

据雷峰网了解，这一行业共识已在头部企业落地生根：某头部互联网厂商已经完成全系列国产芯片适配测试，并规划将部分业务场景切换至国产方案。这样的动作并非个例，而是各大厂商基于供应链安全与业务发展需求，形成的集体选择。

市场端的迫切需求与企业层面的主动布局相互呼应，资本端也在迅速跟进。雷峰网了解到，国内唯一专注于集成电路产业的融资租赁公司，正在推进一个国产算力项目的放款。更多国产项目落地信息，欢迎添加作者微信YONGGANLL6662互通有无。

金融机构对回报的测算向来苛刻，而这笔资金的注入，恰恰印证了在政策补贴的加持下，国产算力已具备商业化可行性。

据公开资料显示，国产算力项目商业化进程正在加速：科大讯飞与华为联合打造的国产算力集群，在MoE模型训练上实现93%的效率；寒武纪MLU系列芯片迈入三大运营商的算力资源池；中科院部署了4096张沐曦算力卡，共计984P算力；蚂蚁集团已部署万卡规模的国产算力集群，训练任务稳定性超过98%。

商业化的扎实进展、国产替代的高度共识，正推动一二级市场对国产算力赛道的热情全面释放。

2025年7月，曦望宣布完成近10亿元人民币的Pre-A轮融资，昉擎科技宣布完成总计数亿元人民币的天使轮融资；10月，AI算力芯片创业公司玉盘完成天使轮融资，投资方为源本基金。摩尔线程、沐曦已进入IPO最终决赛圈，一级市场又涌现出哪些新的优质标的？欢迎添加作者微信YONGGANLL6662交流更多信息。

二级市场更显火爆，算力及半导体板块成为领涨主线，中证半导体产业指数近三个月上涨42.48%，寒武纪、海光信息等核心企业股价年内实现翻倍，半导体设备、国产芯片ETF频繁异动拉升。

外资机构也敏锐捕捉到这一市场信号。据雷峰网了解，多家外资机构正加速入场调研国内算力产业，国产芯片正是其布局核心。

这一趋势已直接传导至市场交易端，与国产算力的替代浪潮形成鲜明对比的是，曾经炙手可热的英伟达设备，已难现往日火爆行情。

“纯靠倒货赚差价？现在这行情还不如把钱存银行稳当。” 服务器经销商张翔的话道出行业现状，“2023年，一台A100转手就能赚十万，现在除非你是一手货主，不然卖一张4090也就赚200块钱。”

微薄利润让不少跟风涌入的从业者铩羽而归。“没人觉得做英伟达设备贸易还有盼头，要么转头销售国产算力，要么回归老本行，很多从通信行业下场的人，已经重新回去卖带宽了。” 张翔补充道。

更让人头疼的是交易中的信任危机：定金诈骗、期货违约屡见不鲜，海外供应商潜逃导致维权无门的案例不在少数，甚至出现“交款后保管对方网银及U盾”的极端信任方式。当曾经的“香饽饽”变成高风险、低回报的“烫手山芋”，市场目光已转向更具稳定性与发展潜力的国产算力赛道。

此前，国产芯片一直面临诸多质疑。如今，政策支持、技术迭代与市场需求如何形成合力，让国产芯片正一步步成为“可选项”？未来的算力江湖，又将迎来怎样的格局重塑？

01

最高补贴达80%，国产算力与英伟达的「性价比差距」逐渐弥合

“7月份，我们总部发布了一份西北地区算力项目清单的文件，要求各地分支机构对口援助西北地区的算力项目。”某大型金融机构算力项目负责人表示。

这并非个例。据悉，多家大型国有金融机构或已接到相关通知，要求对八大节点的算力项目开展针对性帮扶，尤其向国产算力项目倾斜，不仅提供专项资金，更主动降低资金获取门槛，解决“资金难”的问题。

除了引导社会资本加码支持，实打实的补贴政策，更成为弥合国产算力性价比差距、撬动市场选择的关键“杠杆”。

曾经，国产算力深陷商业逻辑的困境：相关测算显示，英伟达每P算力价格约12.5万元，而国内头部芯片厂商每P算力价格达35万元；更关键的是能耗差距，同等算力需求下，国产设备需投入更多台数，单台能耗也更高，整体能耗是英伟达的3-5倍。在纯市场驱动的情境之下，几乎没有理由采购国产算力设备。

如今，补贴政策正打破这一僵局：北上深杭等承担国家人工智能发展任务的城市，可享受40%的国家全额补贴，若叠加地方政府的补贴，最高补贴金额可达项目总投入的70%-80%，此类项目多由“国家队”操盘落地；八大算力节点城市则是获得10%-15%的基础补贴，叠加超长期国债与地方补贴后，力度最高可达40%。

“早在数月前，我们就接到了发展国产算力的文件，国产化已是明确方向。” 国产智算中心负责人陆柯直言。其负责的智算中心以华为昇腾910B芯片做为算力基座，根据客户所签订的合同时间以及需求数量，设备月租价格在2-3万元浮动，而该中心所在的西部城市，推出市、区两级消纳补贴，区级补贴50%、市级补贴 60%。

这意味着，若消纳100万元算力服务，最低实际仅需支付40万元，对需求方而言吸引力十足。

为杜绝套壳骗补，各地也明确了消纳方资质要求：要么是互联网大厂等指定主体，要么是在当地注册且形成一定规模的企业，唯有带动当地GDP增长，缴纳税款的主体才能拿到补贴。

值得注意的是，据雷峰网此前首发报道，最新“窗口指导”文件明确要求：有补贴等地方力量参与的项目，需全部使用国产芯片；即便部分项目已开工建设，若当前进度较低，仍可要求拆除已使用的国外芯片。

从金融机构的定向帮扶、梯度化的补贴激励，到“国产化优先”的明确要求，政策端正从资金、市场、规则多维度发力，为国产算力扫清障碍。欢迎添加微信YONGGANLL6662交流更多国产芯片最新政策动向。

02

英伟达并非推理场景「最优解」，国产方案性价比更高

政策护航并非从国产芯片诞生之初就已经制定，而是随着技术、产品以及应用场景的逐渐成熟，在关键节点顺势发力。

“这次国产算力热潮与上一轮周期存在显著差异。” 并行科技国产事业部负责人宋志方直言，“五年前的热潮更多聚焦于资本层面，应用场景相对稀缺，而DeepSeek等模型的落地，让国产算力真正进入行业视野，下游需求的爆发式增长形成实质性带动。更关键的是，国产芯片厂商已经完成2-3代产品迭代，达到了可对标英伟达主流卡水平。”

寒武纪以思元系列构建云边端全栈布局，软件平台Cambricon NeuWare全面兼容最新PyTorch版本和Triton算子开发语言；沐曦发布首款全国产通用GPU曦云C600，推出MXMACA软件栈技术体系，单机16卡即可支持百任务毫秒响应；摩尔线程S5000性能追赶业界领先水准，依托MUSA架构，实现第三代产品达成千亿参数大模型高效训练。

在诸多应用场景中，推理需求的爆发将成为国产算力最重要的突围窗口。

外界看来，模型的迭代速度放慢，而杀手级的应用也暂未出现，由此判断算力需求正在阶段性停摆。事实上，以搜索为例，每一次搜索都在产生推理的需求，互联网形态已经被AI重构。

火山引擎总裁谭待披露，豆包大模型日均Token用量从2024年5月的1200亿飙升至2025年9月的30万亿，增幅达253倍。更具行业代表性的是，全行业推理Token总用量较2023年已实现300倍跃升。

沙利文分析相关数据显示，2028年中国推理算力市场规模将达2931.2亿元，行业对于推理技术进步有着迫切需求。AI推理需求何时爆发？哪项推理优化技术更为高效？欢迎添加微信YONGGANLL6662互通有无。

明确的需求之下，推理任务的技术特性为国产算力提供了精准适配的空间。

推理任务多采用Decoder架构，其核心逻辑是单个查询向量（Query）与键向量（Key）、值向量（Value）进行注意力计算（Attention），单次输出一个Token，本质是通过单个Token与静态参数开展局部计算。这意味着推理无需盲目追求“极致计算性能”与“训练级超大容量HBM”，而应精准匹配场景需求，以支撑大规模、低延迟的推理业务落地。

针对推理应用场景，国产芯片厂商正在不断迭代方案。

华为基于910B的硬件特性，在DeepSeek部署场景中开展了大量探索，推出针对性的专家并行方案，实现大规模推理业务的性能加速。专家并行方案显著降低了单卡显存占用，并将单卡并发能力提升至3倍，使企业能够在相同算力投入下获得更高的推理吞吐量。

此外，高显存是国产芯片在推理场景中的核心优化方向，910B搭载64GB显存，平头哥与昆仑芯的相关产品则将显存容量提升至96GB。

除了硬件产品本身的性能与配置升级，推理场景对算力弹性与成本优化的需求，还推动了异构集群的落地应用。多元算力协同的模式，进一步拓宽了国产芯片的生存空间。

“针对推理业务，年初行业对PD分离技术抱有高度期待，PD分离技术本身能带来的性能优化大约是20%，但其优势在于能将推理过程中的Prefill阶段（计算密集型）与Decode阶段（显存密集型）拆分开来，这不仅保障了大规模部署的可行性，也为两个阶段的差异化适配与优化创造了条件。” 宋志方表示。

据悉，天数智芯天垓150与英伟达H20组成的异构集群，已成功应用于DeepSeek的大规模推理部署场景，天垓150作为P节点，专门承接计算密集型任务处理，配备141GB显存的H20作为D节点，专注承载显存密集型相关工作。

“搭配国产芯片和英伟达芯片的方式去实现PD分离，对比纯英伟达方案，在能耗以及成本方面一定是更优的。”宋志方表示，“一般会认为英伟达的解决方案是最优解，但从代码的角度讲，Prefill阶段的每次请求计算量都很小，采用性能更强的芯片，计算速度会更快，但无法发挥芯片的完全的计算能力，因此采用国产芯片反而性价比会更高。”

03

渠道封闭、产能受限、需求放量，国产芯片步入「卖方市场」

随着应用场景的持续成熟，国产芯片的市场需求日益清晰。

“一款芯片能不能真正跑通市场，核心在于能否抓住需求爆发的窗口，用户愿意为产品买单才是最根本的逻辑。” 前芯片厂商研发专家杨涛表示。

这一说法，在当前的AI芯片市场的增长态势中也得到了充分印证。

“国内AI芯片市场正进入高速增长通道，每年增长50%的判断相对客观，甚至有望达到70%-80%的增速。”服务器厂商资深专家夏雨补充道，“这一强劲增长的核心驱动力，来自推理算力需求的持续释放与多模态应用的全面爆发。”

此前长期以英伟达为核心的算力贸易，在政策、技术及市场等因素的影响之下，已逐渐让渡份额给国产芯片。

“芯片贸易门槛不高，可复制性极强。”张翔直言，“以当前的B200设备为例，如今市场行情已高度透明，无论是贸易商还是终端客户，都对设备基准价格及合理利润空间了如指掌，不存在信息差带来的额外收益。”

不少从业者表示，当前售卖最新款英伟达设备能实现10万元毛利已属可观，其投入产出比已远不及从前。

相比之下，国产芯片独特的分销体系与市场特征，使得其贸易环节的信息透明度相对较低，客观上为贸易商保留了更稳定的利润空间。贸易商的转向，也将进一步激活国产算力生态。

独特的分销体系，核心以“公对公”合作为主，一方面，受限于产能供给，头部大客户的需求已能充分消化国产芯片厂商的现有产能，以某头部芯片厂商为例，其采用白名单供应机制，仅向大型企业及国企开放合作。另一方面，AI芯片对技术服务的依赖度极高，在多数应用场景中，后续的技术支持、模型适配等服务仅能由芯片原厂提供。

“直销是目前最好的方式，因为贸易商普遍不具备技术服务能力，且国产芯片多为项目制，芯片原厂直接对项目负责。”某国产芯片厂商市场负责人铁云表示。

这一模式下，芯片厂商在服务器硬件适配方面也有着清晰的合作布局。

据悉，寒武纪合作的服务器厂商为浪潮，昆仑芯合作服务器厂商为新华三，从芯片厂商的角度，一般会选择1-2家服务器厂商进行合作，一般是1家大型OEM厂商为主，帮助芯片厂商定制机型，再搭配一个规模较小的服务器厂商作为储备。

值得注意的是，即便服务器厂商是芯片厂商的关键硬件合作方，其技术服务能力仍难以达到原厂水准。因此在实际合作中，涉及技术支持、模型适配等核心环节，仍需芯片原厂直接介入。这也决定了最终的销售路径并非由服务器厂商直接出货，而是由服务器厂商完成硬件组装后，再由芯片原厂主导销售与后续服务。国产芯片分销体系的更多玩法与内幕，欢迎添加微信YONGGANLL6662交流探讨。

此外，国产芯片的货源不易在市场上流通，还与服务器厂商的备货逻辑密切相关。站在服务器厂商的角度，通用性较低的产品市场接受度低，客户需求差异大，一旦备货后未能及时售出，极易造成库存积压；而通用性强的产品可复制性更高，更易实现规模化销售，因此很多通用性低的产品，服务器厂商通常没有备货，进而导致流入市场的国产设备数量减少。

国产芯片公司也会储备经销商，但仅限于分销部分中低端型号的产品，以及负责服务中小客户，而且做为代理，也能起到为国产芯片厂商垫资的作用。

直销主导的销售路径、服务器厂商对通用性不足产品的审慎备货，再加上经销商仅覆盖中低端型号的分销局限，多重因素叠加，国产芯片逐步走入卖方市场。

04

国产算力市场新局面：窗口期竞速、超节点破局、价格逐渐下探

当下的国内算力市场正迎来洗牌期，A100淘汰换代、推理需求爆发都将为国产芯片的发展提供窗口期，这也不可避免的让国产芯片迎来最激烈的竞争期。

在这一背景下，市场对国产芯片的落地效率提出了更高要求。

“一款芯片产品量产推向市场后，若一年内仍未能形成商业化批量采购，本质上意味着产品商业化落地不成功，因为考虑到半导体行业的高速迭代，市场留给企业实现规模化落地的窗口期，往往仅有一年到一年半时间。”铁云表示。

而要在短窗口期内快速突破市场、抢占份额，单纯比拼单卡性能的传统路径已难以为继，系统整体效率与规模化部署能力的重要性日益凸显，最直接的表现便是催生了超节点产品的崛起。

目前国内超节点产品生态逐渐丰富：昇腾384超节点集成384颗昇腾910C AI芯片和192颗鲲鹏CPU，通信带宽提升15倍，支持数万卡集群扩展；平头哥磐久AL128超节点单柜集成128张加速卡，实现训练端到端加速比3倍提升；中科曙光scaleX640超节点实现全球首个单机柜640卡超节点，MOE大模型训练效率提升30%-40%。

“超节点是AI时代的基础设施形态，其解决高效通信的问题，让集群的效率大幅提升，也就变相的降低了成本，原先1000张卡才能实现的效果，现在或许500张就足够了。”夏雨表示。

超节点的核心竞争力体现在两方面：一是芯片本身的性能表现，二是互联链路与架构的优化能力。尽管国产芯片单卡性能与英伟达存在差距，但国内厂商在网络互联技术领域具备差异化优势，通过扩大工程化集成规模，实现了整体性能的弯道超车。

要将这种优势转化为市场份额，定价策略与市场铺设节奏成为关键。

相关行业人士透露，头部厂商的单套超节点产品落地价约7000-8000万元，目前厂商为加速市场渗透、快速铺开应用场景，持续下调价格，部分项目折扣力度可达五折。

“芯片行业本身具备较高利润空间，英伟达相关产品毛利约70%，即便适度让利甚至以低毛利策略拓展市场，仍具备可持续性。”夏雨表示。

此外，超节点作为硬件集群形态的创新，其性能发挥与规模化落地，最终离不开软件生态的深度协同。

软硬件协同是国产AI芯片的重要考题：在生态层面，国产厂商仍处于“各立标准”的分散状态，华为昇腾依托MindSpore框架与Ascend API，寒武纪则基于Cambricon NeuWare平台打造专有接口，沐曦、壁仞等也需适配PyTorch/TensorFlow的自定义算子接口。

这种“无统一标准”的现状，导致开发者若想在不同芯片间迁移模型，需重新做算子适配、性能调优，甚至修改底层代码。以千亿参数大模型迁移为例，从英伟达GPU转向国产芯片，往往需要1-3个月的适配周期，这正是生态建设门槛高、壁垒深的核心原因。

铁云认为，AI领域尚未形成类似图形计算领域DirectX、Vulkan的全球通用标准API。若未来行业能诞生统一的API标准，将大幅降低生态建设门槛，打破当前不同技术路径下的生态壁垒，届时生态竞争格局或将迎来根本性改变。

需求爆发、市场交替、技术迭代的周期变化之下，美元基金投资人张音表示，“明年，AI产业的关注重点将回归算力基础设施投资建设。”国产算力热潮，不是短期资本炒作的 “风口”，而是技术迭代到一定阶段、需求积累到特定程度的必然结果。

注：文中林海、张翔、杨涛、夏雨、张音均为化名。