2025 AI 芯片年终盘点：通用GPU v.s. 推理芯片，从算力竞赛到效率突围

2025 年岁末，英伟达（NVIDIA）宣布以 200 亿美元收购 AI 芯片新锐 Groq，这场创纪录的收购案如同一场深冬地震，彻底打破了硅片世界的宁静。此前，Groq 凭借比传统 GPU 快 10 倍以上的推理速度被称为“地表最强推理芯片”，而英伟达的此番出手，被业内视为算力范式转型的分水岭。

它向全球释放了一个明确信号：AI 芯片的战争策源地正从“训练”向“推理”剧烈迁移。当大模型走出实验室，进入万千应用场景，推理成本和速度将直接决定 AI 产业的生死。在 2025 年的宏观视野下，这场“变天”不仅标志着行业逻辑的重构，更预示着推理算力已成为大国博弈与科技竞速的下一个制高点。

回望 2025 年，算力需求已从单纯的“参数竞赛”转向“应用落地”，这种变化直接引发了国产 AI 芯片企业在资本市场的集体“突围”。即便在中美科技博弈的冷峻背景下，国产芯片力量依然展现出惊人的韧性。

继地平线、黑芝麻于2024年登陆港股后，2025 年迎来了真正的“上市大年”：摩尔线程、沐曦科技正式登陆A股科创板，天数智芯、壁仞科技也纷纷登陆港股。资本的持续加注与数个万卡级国产算力集群的规模化交付，标志着中国芯片产业正从“补位者”向“核心力量”跃迁。站在岁末观察，AI 芯片江湖已由最初的浑沌状态，清晰地演化为“通用 GPU 派”与“推理派”两大阵营。

第一派：追求生态护城河的“通用 GPU 派”

这一派系依然是全球算力体系的“底座”，致力于在云端构建超大规模的计算资源池，是所有巨量参数模型诞生的”摇篮”。国际市场上，英伟达凭借 Blackwell 架构（B200）及其深度集成的 NVLink 高速互联技术，构建了近乎垄断的硬件性能壁垒；但其真正的“杀手锏”在于经营二十余年的 CUDA 生态，这种软硬一体的深度绑定，使得全球数百万开发者早已习惯于英伟达的底层逻辑，形成了极高的迁移成本。

作为挑战者，AMD 正通过开源 ROCm 生态与 MI300 系列的性价比优势，在高性能计算与特定云厂商的定制需求中艰难寻找裂缝，试图打破“一超”格局。

视角转回国内，摩尔线程、壁仞科技、沐曦科技等企业作为此路线的坚定践行者，在 2025 年完成了从“性能跑分”到“万卡集群实测”的关键跨越。他们不仅致力于在底层架构上实现对主流软件生态的无缝兼容，更在分布式计算效率、全功能 GPU 架构的普适性上投入重金。

对于国产大模型开发者而言，这一派系的存在具有极高的战略意义：他们通过大算力、高通用性的优势，在重重封锁下为国产算力的迭代保留了珍贵的种子，解决了从 0 到 1 的“算力有无”问题。他们更像是算力荒时代的“开山斧”，专注于在云端攻克超大规模参数量下的并行计算难题，为后续全行业、全场景的应用爆发夯实了最沉稳、最厚实的数字化底座。

技术上，摩尔线程选择了较为激进的“全功能GPU”方向，基于其自主研发的MUSA统一架构，在一张显卡上同时实现AI训练与推理、图形渲染、视频处理等多场景能力。基于MUSA统一体系，摩尔线程新一代全功能GPU架构“花港”在计算密度、能效、精度支持、互联能力及图形技术等方面实现全面突破。

壁仞科技和沐曦股份则聚焦通用GPU，针对云端算力市场。壁仞科技定位“高端通用GPU”，凭借Chiplet异构集成技术，推出性能对标英伟达H100的BR100芯片，成为国产GPU“技术天花板”的代表企业。

沐曦科技以自主研发的GPU IP为核心，突破了“高性能计算+AI训练”双场景兼容难题，其MXMACA软件栈兼容CUDA生态，可直接迁移英伟达GPU上的应用程序，解决了“生态迁移成本高”的行业痛点，有望迅速“消化”一部分英伟达留下的国内市场。

作为国内首家实现训练与推理通用 GPU 量产企业，天数智芯秉持长期主义，历经多代产品迭代，实现通用GPU 从 “跟跑” 到 “并跑” 的跨越，其通用GPU产品全面兼容 TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle 等国内外主流 AI 框架及各类深度学习加速库，通过标准化接口将应用迁移时间降低50%以上。

当前，国内通用 GPU 市场正迎来 “需求爆发 + 国产替代” 双重红利。2024 年市场规模达1546 亿元，预计 2029 年将增至7153 亿元，国产厂商市场占比预计将超过 50%。随着全维度竞争力的不断增强，国内通用 GPU企业有望在千亿替代市场中进一步扩大份额，推动国产通用 GPU 产业从追随者向引领者的转变。

第二派：深耕效能长板的“推理派”

当大模型进入大规模商用阶段，行业焦点正迅速从“如何训练”转向“如何落地”，由此催生了异军突起的“推理派”。

不同于训练端对“暴力计算”的痴迷，推理侧更强调单位成本下的处理效能、确定性时延以及极致的能效比。在这个赛道上，谷歌的 TPU、亚马逊的 Inferentia 均在通过自研架构寻求效率最优解。这种市场转向的背后，是 AI 产业从“实验室投入”向“商业化产出”转型的必然结果。

推理芯片之所以被寄予厚望，核心逻辑在于其直接决定了 AI 应用的“Token 经济学”。随着长文本处理、实时语音对话以及多模态生成需求的爆发，算力消耗已不再是一次性的研发投入，而是伴随每一次用户交互的持续运营成本。通用 GPU 虽然强大，但在执行单一推理任务时往往存在计算资源浪费和高昂的功耗代价。相比之下，专门针对推理负载优化的芯片通过精简逻辑控制、优化显存带宽与算力配比，能够提供数倍于通用架构的性价比。这意味着，只有让推理成本下降到企业和个人“用得起”的区间，AI 的普惠化才具备现实基础。

在这股能效比竞赛中，中国本土芯片力量展现出了敏锐的市场洞察力与极强的场景渗透力。华为昇腾系列、寒武纪以及云天励飞等国产领军厂商，正通过架构创新在这一差异化赛道上加速突围。不同于单纯追求通用性能指标的传统思路，这些企业更倾向于在“算力、功耗、成本”的黄金三角中寻找最优平衡点，从而在推理效能的“长板”上构筑起深厚的技术壁垒。这种立足于本土超大规模应用场景的深度适配，正加速推动国产芯片从单纯的硬件交付转向全栈式的能效服务，为未来万亿级的推理市场预留了极具韧性的增长空间。

与英伟达基于通用集成集成电路设计的GPU有所不同，华为昇腾系列芯片属于专用集成集成电路架构的NPU，专为处理AI神经网络计算任务设计。从2019年开始，华为已经发布多款昇腾910系列芯片，包括910B、910C多款产品，该系列是基于华为自研的达芬奇架构，以集群化、规模化弥补单芯片性能不足，专为云端AI训练和推理使用。

作为“国产AI芯片第一股”，寒武纪的核心优势在于“全栈技术布局”与“规模化落地能力”，是目前唯一实现“云边端一体”的国产GPU企业，技术上采用“软硬件协同+训推融合”架构，自主研发智能处理器指令集与微架构，核心技术壁垒高，一举成为国产芯片领域的“现象级企业”。

云天励飞聚焦AI推理赛道，致力于打造“中国版TPU”。其自主研发的GPNPU基于“算力积木”架构，兼顾通用性与高效率，能够在国产工艺下实现算力单元的灵活扩展，满足多样化场景需求。公司“深界”“深穹”“深擎”等芯片目前已在智算中心、具身智能等领域应用，为各行业客户打造标杆级AI应用提供国产强力支持。

在AI技术从实验室走向规模化落地的进程中，推理环节正成为决定体验与成本的核心竞争——专门为推理优化的芯片，已然成为科技行业的新风口。

训练时代，英伟达是当之无愧的王者，也是标准制定者。在训练赛道上追赶，我们不得不面对先进制程受限和CUDA生态高墙的现实，差距是客观存在的，然而推理赛道将呈现的是另一番景象。在推理时代，“所有人都站在同一条新的起跑线上。谁能在成本、效率和系统能力上建立优势，谁就有机会。”云天励飞董事长兼CEO陈宁说。

展望未来：从“暴力计算”转向“精细化运营”

成本，是横在AI规模化面前最现实的一座山。展望 2026 年，AI 芯片产业将不再迷信单一的绝对性能，而是全面进入专业化、精细化的新纪元。最显著的趋势是“训推分离”的彻底化：过去用昂贵的训练芯片承担简单推理任务的“资源错配”模式将被终结，专门针对推理优化的芯片将成为市场的主流选择。

同时，PD 分离（Prefill 与 Decode 分离）等前沿架构的规模化落地，将针对大模型生成过程中不同阶段的负载特性进行“精细化手术”。这种技术演进不仅提升了算力的吞吐上限，更极大降低了 AI 应用的边际成本。

在这个大博弈时代，算力不仅是技术的竞争，更是主权的象征。当推理规模化的大幕拉开，以云天励飞为代表的国产推理芯片领军力量，正以自主可控的底层技术，为中国 AI 产业构筑起一个算得稳、用得起、行得远的“新底座”。这不仅是企业间的胜负，更是中国在智算时代掌握数字主权、驱动千行百业实现质变的关键支点。

推理芯片的赛道，比的正是这种赋予AI以“现实感”的能力。在这里，中国公司第一次与全球竞争者站在了相近的起跑线上。这场竞赛的终局，或许不是诞生一个替代英伟达的单一巨头，而是成长起一批能在政务、金融、工业等“粮食产区”深耕，提供稳定、可靠、划算算力服务的新力量。

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