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2025國內GPU市場格局:華為 英偉達并列第一,國產廠商緊隨

貞光科技 ? 2026-01-07 16:16 ? 次閱讀
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人工智能算力需求爆發的背景下,GPU(圖形處理單元)已經從“游戲顯卡”演變為數據中心的核心加速器。近日,海外投行 Bernstein Research(伯恩斯坦) 公布了《China AI Accelerators Market Share》報告,細化了2025年中國GPU市場的份額分布,并對2026?2028年的趨勢作出了預測。下面,我把報告的核心數據和背后的邏輯,用更通俗的方式拆解一遍,幫助你快速把握國內GPU版圖的最新動向。

2025年市場份額概覽

  • 華為銷售額 102.68?億美元,占國內AI加速器市場約40%,與英偉達幾乎持平。
  • 英偉達銷售額 101.98?億美元,同樣約40%,是唯一一個在國產廠商之外仍保持“雙核”格局的玩家。
  • 寒武紀銷售額 9.99?億美元,緊隨其后,約4%。
  • 海光銷售額 11.18?億美元,略高于寒武紀,也在4% 左右。
  • 阿里平頭哥、百度昆侖芯、AMD分別占據個位數的市場份額,整體在2%?3% 區間。

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提示:報告的數值與 IDC 等國內機構的統計可能有細微差別,尤其是華為之外的國產廠商。但從宏觀趨勢來看,以上數據已經足以映射出行業的競爭格局。

為什么華為還能與英偉達并駕齊驅?

  1. 全棧生態
    華為不只提供芯片本身,還搭建了 Ascend 系列的軟硬件一體化平臺,包括模型編譯器、算子庫以及面向企業的云服務。全鏈路的協同讓用戶在遷移成本上更具優勢。
  2. 國產政策紅利
    在國家層面的“算力國產化”推動下,很多政府和國企項目傾向采購本土品牌。華為憑借本土資源和供應鏈的可控性,搶占了大量大客戶。
  3. 技術迭代速度
    從 Ascend 310 到最新的 Ascend 910B,華為在算子并行度、內存帶寬以及能效比上持續突破,已能夠滿足大多數深度學習訓練需求。

英偉達的份額為何呈下降趨勢?

  • 政策壁壘美國對高性能計算芯片的出口限制,使得英偉達在中國的高端產品(如 H100)供貨受阻,導致部分客戶轉向本土替代方案。
  • 價格競爭華為、寒武紀等國產芯片在同等算力下的價格更具競爭力,逼迫英偉達不得不在利潤空間上讓步。
  • 市場成熟度中國的AI算力需求已經從“先發優勢”轉向“成本與生態匹配”,這對英偉達的商業模式提出了新挑戰。

其他國產玩家的定位與挑戰

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觀察:雖然這些廠商的市場份額相對較小,但它們各自圍繞“生態”或“功耗”“成本”等細分需求形成了差異化競爭格局,形成了華為?英偉達之外的多元化生態。

2026?2028 年趨勢預測:機會與風險共存

1. 2026 年華為份額有望升至 50%

Bernstein 認為,隨著華為在算力供給鏈上的自主可控性進一步提升,加之 H100 這類美系高端卡的供應仍受制約,華為的市場占比將突破 一半。這意味著:

  • 華為的渠道與服務網絡將進一步鞏固,尤其是對大型國企和科研機構的滲透。
  • 競爭對手必須在“成本?性能”“軟件生態”兩方面形成顯著優勢,才能撬動華為的客戶。

2. 英偉達份額跌至 8%

如果 H200(英偉達下一代加速卡)未能及時進入中國市場,英偉達的份額可能會被國產芯片蠶食至 個位數。這對英偉達的收入結構和在華研發投入會產生連鎖反應。

3. AMD 可能實現跨越式增長(2% → 12%)

報告把 AMD 的2026年份額預測提升至 12%,但這背后隱藏不少不確定性:

  • 性價比優勢在算力相同的前提下,AMD 的成本優勢仍然是最大賣點。
  • 渠道突破近期有傳聞稱阿里采購 5?6 萬片 AMD GPU,這可能為 AMD 打開中國云服務市場的大門。
  • 政策影響美國對高性能算力的出口限制若放寬,AMD 可能獲得更大的技術輸入。

4. 2028 年國產 AI 加速器供大于求

Bernstein 預測,至 2028 年,國產 AI 芯片的供需比將達到 104%,即供給將超過需求。這意味著:

  • 市場進入“優勝劣汰”階段,產品性能和迭代速度將成為決定成敗的關鍵。
  • 那些無法快速提升算力、功耗或生態兼容性的廠商,很可能被市場邊緣化。
  • 對于投資人來說,這是一段 2?3 年的黃金窗口期,在此期間搶占技術高地或獲取并購標的的回報率最高。

深度分析:國產 GPU 的賽道到底在跑向哪里?

  1. 算力國產化不再是“嘴上說”。
    隨著國家對 AI 關鍵算力的安全要求升級,國產芯片的合規優勢會持續放大。華為的 “全棧” 方案已經在多個行業(如油氣、金融、智慧城市)落地,形成了真實的商業案例。
  2. 軟件生態是最薄弱的環節。
    GPU 的價值在于它能否快速把模型跑通。雖然華為、寒武紀、海光都在投入編譯器和算子庫,但與英偉達的 CUDA + cuDNN 生態相比,仍有不小差距。未來的競爭焦點將是 “一鍵遷移、全場景兼容” 的能力。
  3. 功耗與成本仍是大模型訓練的關鍵。
    大模型的訓練費用主要花在電力和硬件采購上。國產芯片在功耗控制上已經取得一定優勢(如海光的低功耗推理芯片),這將吸引對成本極度敏感的企業用戶。
  4. 產業鏈協同能力決定長期成長。
    從硅片、封測到系統集成,國產芯片生態的完整性仍需提升。華為憑借自研的 7nm/5nm 制造能力,已經在供應鏈上占據主動;而其他廠商如果缺少類似的“閉環”,將更依賴外部代工,風險相對更大。

結語與專業觀點

  • 華為 + 英偉達 = 雙核霸主2025 年的市場格局基本確認了這兩個玩家的“雙核”地位。華為的國產化優勢讓它在國內市場快速追趕,英偉達仍憑借技術積累占據高端陣地。
  • 國產芯片進入“分水嶺”從 2026 年開始,寒武紀、海光、平頭哥、昆侖芯等四大廠商將進入搶占細分市場的關鍵期,誰能在軟件生態和算力提升上實現突破,誰就能在 2028 年的供大于求中站穩腳步。
  • AMD 潛在黑馬若阿里云等大客戶真的下單 5?6 萬片 AMD GPU,AMD 有望成為國產陣營中的“第三極”。但它仍需解決供應鏈與合規性的雙重挑戰。
  • 未來三年是黃金窗口報告顯示國產 AI 加速器將在 2028 年出現供給過剩,這意味著 2025?2027 年是資本、技術、人才最容易聚集的三年期。企業若想在競爭中脫穎而出,必須在算力、功耗、生態 三方面同步發力。
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