共享算力紧缺红利，本土芯片走向分化

半年报披露窗口落幕，在算力紧缺的大环境下，本土AI芯片终于迎来了最好的收入增长期。多家厂商实现同比翻倍甚至数倍增长，而且，从一季度到二季度也是一个加速的过程。

这对应了本土算力建设的飞速增长。据工信部，截至上半年，中国智能算力规模达2185 EFLOPS（FP16），同比增长177%，而按照此前披露的数据计算，仅二季度全国智能算力规模就增加了约303 EFLOPS。

就行业而言，这样的好日子还会持续下去。这是供需矛盾所决定的。美国仍然卡住中国的模型厂商获得英伟达最先进的AI芯片，甚至计划从“管实物”延伸到“管算力使用权”；而本土芯片的产能仍在爬坡，与模型和云厂商的适配与运维也需要进一步磨合。按照信通院的数据，中国AI算力需求的增长速度，差不多是供给增速的3倍多。

云厂商与模型厂商都在抓紧融资。面对AI芯片供给不足，比融资速度更快的，是把钱赶紧花出去。阿里巴巴与腾讯在最近一个季度花掉了超过1200亿元人民币，DeepSeek今年已经向AI算力投入了100多亿。梁文锋认为，国产AI芯片正面临历史机遇，以往短板的CUDA生态可以通过AI编码解决，未来两年的核心瓶颈还是在产能。而吴泳铭则认为紧缺至少持续到2030年。

如果需求和产能继续按照目前的节奏增长，领先的AI芯片企业有望在2027年前后陆续跨过盈亏平衡线。连续大幅亏损的寒武纪，已经在去年扭亏为盈，在它的股权激励方案中，设定2028年营收目标为476亿元至595亿元；被市场期待成为“下一个寒武纪”的沐曦股份、燧原科技和摩尔线程，纷纷抛出了最早在2026年底或2027年初盈利的业绩指引。

但对芯片公司而言，盈利可能还不是最值得关注的指标。利润可以随着收入确认而增长，但现金必须真正回到公司账上。从半年报来看，本土AI芯片企业普遍面临两端资金占用，上游要先拿钱锁产能，下游的钱又还没有完全回来，中间的资金缺口就由芯片公司自己承担。

沐曦的这一指标为-13亿元，而摩尔线程约为-21亿元，净流出双双幅度扩大；尽管华为没有披露昇腾的细节，但公司整体的经营现金流，从去年同期净流入311.8亿元，转为上半年净流出398.9亿元；与此同时，存货达到2775亿元，较去年末增长45%。

这意味着，国产AI芯片真正的竞争，将在有望持续数年的繁荣中暗暗开启。一方面，能否率先进入头部客户的应用体系，并形成客户粘性，甚至是协同优化的闭环，就尤为重要；另一方面，长期来看，仍需比拼各家的供应链能力，尤其是网络、内存等环节正在成为AI基础设施的关键瓶颈，相关厂商也在与逻辑芯片厂商争夺下一代AI算力基础设施的定义权。

在这个意义上，中国本土AI芯片厂商，它们的阵营与位次，将逐步出现分化。

如果综合出货量与商业化阶段，将中国本土AI芯片论资排辈，那么截至2026年，大致已经形成三大阵营。

第一阵营是华为昇腾、阿里平头哥、百度昆仑芯，以及寒武纪、海光信息等已经形成规模出货的厂商。它们去年已经形成10万卡级别的规模出货门槛，除华为和阿里旗下芯片缺乏外界公允估值外，其他三家企业的市值均在500亿美元以上。

第二阵营是摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技、天数智芯和燧原科技，去年出货规模大多仍不足5万卡，最近一年纷纷上市，为股票提供了充沛的情绪价值，但目前市值普遍处于500亿美元之下。

第三阵营是曦望、东方算芯等一级市场估值10亿美元以上、但尚未形成大规模出货的独角兽。它们更多选择推理负载针对性优化的差异化路线，试图避开与前两大阵营的正面竞争。

阿里平头哥将是未来最大的变量。阿里巴巴是国内最大的云巨头，也是开源模型覆盖最广下载最多的模型厂商，天然与自研AI芯片形成全栈协同。此前，市场传出过平头哥分拆上市的消息，但此后再无动态；尽管如此，在最近一次财报电话会议上，阿里巴巴的高管有意“重点介绍”几句此前较少涉及的平头哥业务，甚至部分表述相当“开放”，一度引发市场不小的联想：

（因为）这一代芯片，我们是中国市场唯二的可以放量进行超节点上架的一个公司，可能也是中国唯一具备大规模的训练和推理商业化客户的芯片； 下一代芯片，下半年开始逐渐流片和产出，会有非常强的算力以及非常强的互联带宽，我们觉得完全可以替代大规模的模型训练； 我不觉得有一个所谓政府主导的算力供给，会能够有一款非常强的竞争力的芯片……

这里的“唯二”，市场很容易联想到华为的昇腾950系列。上周，中国移动公示呼和浩特智算中心扩容项目中标情况，采购了3840卡、480套基于华为昇腾CANN生态的AI超节点设备，投标报价合计约12.96亿元；此前4月，中国移动已完成首期6208卡、776套同类设备集采，报价合计约20.6亿元。路透曾称，华为计划在2026年出货约75万张950PR芯片。

华为仍然拥有国内最大的AI算力产能，且与电信运营商、地方智算中心，以及AI原生模型厂商相互“绑定”，在可预见的时间里，会是第一阵营里不可撼动的成员。而且，按照《昇腾950 NPU架构白皮书》，它的昇腾950DT，也是专为大模型全生命周期打造，覆盖预训练、后训练及推理（含Decode与Prefill）全流程，尤其适用于生成式大模型的训练与推理任务。它将在下半年进入出货阶段，时间上略早于平头哥下一代芯片。能否承担大规模训练任务，一直都是决定芯片战略价值的核心指标之一。

芯片的阵营归属，不一定取决于自己是谁，而取决于背后绑定了谁。在当前的第一阵营中，百度昆仑芯背后的百度云，规模尚无法与阿里及其他电信运营商相提并论；它的文心大模型，也缺乏市场号召力。而从云厂商或模型厂商的视角来看，寒武纪的生态位置反而正在发生变化，市场频频传出其与字节跳动的合作关系；不过，字节跳动也正在自研芯片。

最困难、但也最具弹性的，大概要属燧原。目前，它的财务表现，即使放在第二阵营中也并不突出。不过，它虽然称不上腾讯的自研芯片，但后者既是它持股超过20%的大股东，又是它收入占比超过80%的大客户，本质上是腾讯生态的“嫡系”AI芯片。如果腾讯的Hy模型持续追赶，同时B端智能体平台WorkBuddy与C端智能体平台微信小微持续赢得市场，与腾讯深度绑定的燧原，也有望因此获得更有利的身位。

不过，不能小看第三阵营。推理需求正在细化，从“吃饱”到“吃好”，新的机会正在出现。在今年的WAIC上，启明创投主管合伙人周志峰曾指出，围绕推理需求，结合内存、互联，以及AI驱动的EDA和自动化编译，新的技术路线和芯片架构正在国内迅速涌现，一批成立仅一两年的AI芯片公司，也已经获得上百亿元人民币的估值。

所以，2027年真正可能发生的，并不是国产AI芯片行业突然开始洗牌，而是繁荣开始具备筛选效应。需求仍在增长，产能仍然紧缺，但随着盈利预期逐渐从少数头部厂商扩散到更多企业，每一家AI芯片企业的内在价值，却都将悄然分化。最终，等到行业增长速度开始放缓，才会真正发挥优胜劣汰的作用。