📝 2026-06-29 v2 扩展版:从 6 厂扩到 11 厂全谱,新增华为昇腾(Ascend 950)、壁仞(BR100 / HK1)、天数智芯(天垓 100)、燧原(邃思 2.0)、海光(DCU K100/Z100)。横评表从 6 行扩到 11 行 + 国际 5 行。

1. 引子:OpenAI 给了压力,大厂齐造芯

OpenAI 自研芯片的催化效应

2025 年 1 月,OpenAI 跟 Broadcom 合作的定制 AI 推理芯片(代号 Orion)流片,首批 1.2 万片,部署在 Azure 数据中心,2025 H2 上线,2026 年扩展到 10 万片。但这不是OpenAI 自研——准确说是"OpenAI 设计、Broadcom 集成、TSMC 制造"的协同比纯自研更准确。同时,OpenAI 也传出在做"自研推理芯片"2 号方案(代号 Matrix),与 Cerebras / Groq 等推理加速器正面竞争。

压力传导

OpenAI 的动作让所有大厂开始自研 AI 芯片:

大厂自研芯片路径对标
OpenAI + BroadcomOrion 推理定制芯片 + Matrix 2 号Amazon Trainium / Inferentia
Google TPU v7(v8 2026)TPU v7 / TPU v8 Ironwood(2026 量产)NVIDIA H200 / B100
Meta MTIA v3Meta Training & Inference Accelerator v3NVIDIA A100 / H100
Microsoft Maia 100(2024)/Maia 200(2025)自研 ARM CPU + 集成 AI 加速器Trainium2 + H100
Apple M5 AI EngineM5 神经网络引擎本地 LLM 推理
Amazon Trainium 3(2025)3nm GAA,2 PFLOPSH200 / B100

中国大厂同步

中国大厂的 AI 芯片布局从 2023 H2 全面加速。本期做11 厂全谱横向对比。

v2 扩展:从首版 6 厂(阿里 / 百度 / 寒武纪 / 沐曦 / 字节 / 腾讯)扩展到 11 厂 —— 加上华为昇腾、璧仞、天数智芯、燧原、海光。现在全谱覆盖:大厂(互联网 / 华为 + 阿里 + 百度 + 字节 + 腾讯)+ 独立厂(寒武纪 / 沐曦 / 壁仞)+ 国资合作厂(天数 / 燧原)+ 兼容生态厂(海光 ROCm 系)。

2. 11 厂总览:谁是 L1 算力芯片的中流砥柱

#公司代表产品工艺FP8 算力(PFLOPS)主要客户
1华为昇腾Ascend 950DT / 950PR中芯 N+2 7nm → 5nm2.4 - 3.0华为云 + 国智
2阿里平头哥PPU TR4 / TR5 / TR6中芯 N+2 7nm → 5nm1.5 - 3.0阿里云 + 通义
3百度昆仑昆仑芯 P800 / X3中芯 N+2 7nm1.0 - 2.5百度智能云 + 文心
4寒武纪思元 590 / 690 / 790中芯 7nm → 5nm1.5 - 3.0+中国移动 + 国智 + 东南亚
5沐曦曦云 C500 / MXN100 / MXN200中芯 N+2 7nm → 5nm1.5 - 3.0+国智 + 字节豆包
6字节跳动D200 / L100 / P800(自研)中芯 N+2 7nm~2.0字节豆包(内部)
7腾讯紫霄 / 沧海中芯 N+2 7nm1.5 - 2.0腾讯云 + 混元
8壁仞(Biren)BR100 / BR106 / HK17nm1.0 - 2.0国智 + 自研服务器
9天数智芯天垓 100 / 智铠 1007nm0.8 - 1.0国智 + 紫东太初
10燧原(Enflame)邃思 2.0 / 智算中芯 14nm / 7nm0.5 - 1.0腾讯 + 国智
11海光(Hygon)DCU K100 / Z100(兼容 ROCm / CDNA)7nm1.0国产服务器 + 国智

11 厂三种生态阵营

3. 华为昇腾:Ascend 950 全谱顶配

Ascend 950 时间线

代际时间工艺算力(FP8)内存对标
Ascend 9102020TSMC N7256 TFLOPS FP16HBM2 32 GBNVIDIA V100
Ascend 910B2023 H2中芯 N+2 7nm800 TFLOPS FP16HBM2e 64 GBNVIDIA A100
Ascend 950DT2024-2025中芯 N+2 7nm2.4 PFLOPS FP8HBM3e 96 GBNVIDIA H200 / B200
Ascend 950PR2025 H2中芯 N+2 7nm3 PFLOPS FP8HBM3e 128 GBNVIDIA B300
Ascend 9602026 H2 试产中芯 5nm(试产)4-5 PFLOPS FP8HBM3e 192 GBNVIDIA Rubin Ultra

Ascend 950 核心架构

为什么昇腾是 L1 第一

详见同栏目姊妹篇「华为 AI 全栈:从芯片到模型,5 层 100% 自主可控的「韬」。

4. 阿里 PPU 平头哥:TR 系列迭代

代际时间工艺对标算力
含光 800(推理)2019TSMC 12nmNVIDIA T4—
玄铁 C9102020-2021中芯 14nmRISC-V 通用 CPU—
含光 2.02022-2023中芯 N+1 7nmH20~1 PFLOPS FP8
TR42024中芯 N+2 7nmH100 / A1001.5 PFLOPS FP8
TR52025 H2中芯 N+2 7nmH2002 PFLOPS FP8
TR62026 H1中芯 5nm(试产)B100 / B2003-4 PFLOPS FP8

PPU 最大的优势

全部跑在阿里云上:通义千问 / Qwen 系列 90%+ 推理负载在 PPU 上完成。PPU 不需要"击败 NVIDIA",只要自家业务够用就算成功。

5. 百度昆仑:P800 → X3 序列

代际时间工艺内存算力对标
昆仑 1.0201814nm16 GB——
昆仑 2.02020-202114nm32 GB256 TOPSNVIDIA T4
昆仑芯 P80020247nm XPU-SHBM2e14.7 TFLOPS FP16NVIDIA L4 推理
昆仑芯 X32026 中中芯 N+2 7nmHBM3e 128GB2-3 PFLOPS FP8NVIDIA H200

差异化

百度昆仑对内自用 + 对外独立运营。2021 年昆仑芯从百度分拆,目前营收 2 亿 RMB/月级别,占据中国 AI 推理芯片第三梯队第一。

卡点

昆仑芯 HBM 依赖 SK 海力士 / 三星进口 HBM2e / HBM3,合肥长鑫 HBM3e暂未给昆仑芯供货,供应链风险点。

6. 寒武纪:思元 590/690/790 神话

代际时间工艺内存算力(FP8)
思元 29020217nm32 GB HBM2512 TFLOPS FP16
思元 3702022-20237nm24 GB—
思元 5902024中芯 N+2 7nm80 GB HBM2e1.5 PFLOPS
思元 6902025 H15nm 试产96 GB HBM32 PFLOPS
思元 7902026 H15nm 量产HBM3e 144 GB3+ PFLOPS

思元 590 在做什么

7. 沐曦:C500 → MXN 系列

代际时间工艺算力(FP8)对标
曦云 C5002024中芯 N+2 7nm1.5 PFLOPS寒武纪 590 + NVIDIA A100
MXN1002025 H25nm 试产2-3 PFLOPSNVIDIA H200 / B100
MXN2002026 H25nm 量产3+ PFLOPSNVIDIA B200

沐曦最大客户

字节豆包 2024-2025 大量采购沐曦 MXN 系列做豆包 LLM 训练。沐曦承接字节部分训练订单。

8. 字节自研:D200/L100/P800 三条线

产品线用途对标2026 状态
字节 D200训练NVIDIA H1002025 H2 量产部署豆包训练
字节 L100推理NVIDIA L4 / T42025 H1 量产,部署字节内部推理
字节 P800云端训练NVIDIA B1002026 H1 流片,2026 H2 试产

字节自研的"特殊性"

9. 腾讯紫霄 / 沧海

产品用途状态
紫霄训练2024 流片,2025 量产小批量
沧海推理2024 流片

腾讯混元训练目前仍用 NVIDIA H100 + 部分昇腾 950。商业化进度比阿里 PPU 慢一年左右,主要卡在软件栈适配和NVLink 等效互联。

10. 壁仞科技(Biren):被低估的"逆向黑马"

代际时间工艺算力状态
BR100(首款流片)2022 H17nm1 PFLOPS FP16流片成功,但软件栈不成熟
BR10620237nm800 TFLOPS FP16小批量商用
HK1(主力)2024-20257nm1.0 PFLOPS FP8 / 0.5 PFLOPS FP16主力出货,国智 + 自研服务器
BI-X 系列2025-2026 H2中芯 7nm1.5-2.0 PFLOPS研发中

壁仞的"特殊性"

壁仞的"卡点"

HK1 是单精度 FP16 强,FP8 较弱的架构,在 MoE / Mamba 等FP8 主流模型上落后。下一代 BI-X 必须补齐 FP8 才能追平主流。

11. 天数智芯:国智基础供应商

代际时间工艺算力主要客户
天垓 10020227nm0.4 PFLOPS FP16国智 + 紫东太初
智铠 10020247nm0.8 PFLOPS FP8国智 + 国产服务器
智铠 2002025-2026 H17nm1.0 PFLOPS FP8研发中

天数智芯的定位

12. 燧原科技(Enflame):腾讯 + 国智的"双轨"

代际时间工艺算力状态
邃思 1.0202012nm128 TFLOPS FP16第一代商用
邃思 2.02023中芯 14nm0.5 PFLOPS FP16主力出货给腾讯
邃思 2.52024-2025中芯 7nm1.0 PFLOPS FP8国智 + 腾讯主力
邃思 3.02026 H1中芯 7nm1.5 PFLOPS FP8研发中

燧原的"双轨"

13. 海光信息(Hygon):ROCm 兼容派

代际时间工艺算力状态
DCU Z1002022TSMC 7nm0.4 PFLOPS FP16基于 AMD CDNA1
DCU K1002024中芯 N+2 7nm1.0 PFLOPS FP16 / 0.5 PFLOPS FP8基于 AMD CDNA2 演进
DCU K2002025-2026中芯 7nm / 5nm1.5-2 PFLOPS FP8研发中

海光的"差异化"

关键判断:海光是 11 厂里唯一走"CUDA 兼容阵营"的国产 AI 芯片,生态风险低,但供应链风险高。AMD 授权到期(2026 H2)前必须确定续约或完全切换自主架构。

14. 11 厂横评:7 维度全表

维度华为昇腾阿里 PPU百度昆仑寒武纪沐曦字节自研腾讯壁仞天数智芯燧原海光
代际(2025 H2)950DT 950PRTR5P800 → X3思元 690 → 790MXN100D200 / L100紫霄HK1 → BI-X智铠 100 → 200邃思 2.5DCU K100
FP8 算力(PFLOPS)2.4-3.02.0 → 3.01.0 → 2.52.0 → 3.0+2.0-3.0+~2.01.5-2.01.0 → 2.00.8 → 1.00.5 → 1.00.5 → 2.0
内存HBM3e 96-128 GBHBM3 80 GBHBM3e 128 GBHBM3e 144 GBHBM3e 96 GBHBM3 64 GBHBM2e 64 GBHBM2e 80 GBHBM2e 32 GBHBM2e 32-64 GBHBM2e 32 GB
工艺中芯 N+2中芯 N+2中芯 N+2中芯 N+2 → 5nm中芯 N+2 → 5nm中芯 N+2中芯 N+27nm7nm中芯 14 → 7中芯 N+2
单卡价格(USD)4-6K3-5K4-6K6-9K7-10K内部不计3-5K3-5K2-3K2-4K3-5K
2025 出货量(估)15-20 万张15-20 万张3-5 万张8-12 万张2-3 万张10-15 万张~1 万~1 万~5K~1 万10-15 万张
生态阵营独立生态独立生态过渡 / 跟随独立生态独立生态独立生态过渡 / 跟随独立生态过渡 / 跟随过渡 / 跟随CUDA 兼容
主要客户华为云 + 国智阿里云 + 通义百度智能云 + 文心中国移动 + 国智字节 + 国智字节豆包(内部)腾讯云 + 混元国智 + 自研服务器国智 + 紫东太初腾讯 + 国智国产服务器 + 国智
软件栈成熟度★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★ (ROCm)
NVLink 等效HCCS 1.8 TB/sRoCE 600 GB/sRoCE 400 GB/sMLU-Link 800 GB/s自研 700 GB/sRoCE 600 GB/s无LinkX 200 GB/s无无Infinity Fabric 1 TB/s
市值 / 估值(2025 H2)未上市阿里分拆未上市2500 亿 RMB960 亿 RMB未上市未上市200 亿 RMB80 亿 RMB150 亿 RMB2000 亿 RMB
11 厂 5 营:
• 大厂定制(4):华为 / 阿里 / 百度 / 字节(各自服务自家业务)
• 独立生态(4):寒武纪 / 沐曦 / 壁仞 / 腾讯(走自己软件栈)
• 国智基础供应商(3):天数智芯 / 燧原 / 腾讯(中小规模推理 + 训练)
• CUDA 兼容阵营(1):海光
• 新一代后起(1):腾讯紫霄(刚起步)

15. 中国 vs 国际:大对比

厂商2025 主力产品FP8 算力(PFLOPS)工艺内存
NVIDIAB200 / B3003.0 / 4.0TSMC N4P 5nmHBM3e 192 GB
AMDMI325X / MI3503.0 / 4.5TSMC N3 3nmHBM3e 256 GB
IntelGaudi 3 / Falcon Shores1.8 / —Intel 3(5nm)HBM2e 128 GB
GoogleTPU v72.0-3.0TSMC N5HBM3 96 GB
AmazonTrainium 31.8-2.5TSMC N3 3nmHBM3 128 GB
中国 11 厂(顶尖 5)昇腾 950 / 寒武纪 790 / 沐曦 MXN200 / 阿里 TR6 / 海光 K2003.0-4.0中芯 7nm / 5nmHBM3e 128-192 GB

结论:

16. 11 厂价格战 vs 差异化生存

价格战风险

11 厂互相杀价,把单卡价压到 NVIDIA 30-40%。长期毛利压底。但这有利于中国 AI 算力客户(云厂商 / 国智 / 政府)。

差异化生存

实际格局 = "差异化生存":

  • 华为 全栈 + 走政府 / 国智;
  • 阿里 跑通义 / 阿里云;
  • 百度 跑文心 / 百度智能云;
  • 字节 跑豆包 / 内部;
  • 寒武纪 跑中国移动 / 国智 + 东南亚外包;
  • 沐曦 跑字节 / 国智 + 第三方;
  • 壁仞 跑国智 + 自研服务器厂商;
  • 腾讯 自家混元 + 配套燧原;
  • 天数智芯 国智基础供应;
  • 燧原 腾讯 + 国智;
  • 海光 国产服务器 + 国智默认配置。
关键 insight:11 厂 ≠ 价格战 = 差异化生存。每家扎根到一个大盘子里(政府/电信/互联网/国产服务器/特定云),互不抢食。2027-2028 总产能 = 200-300 万张 = 满足中国 AI 算力需求 70%(剩下 30% 仍要 NVIDIA 系)。

17. 风险与展望

风险

  • 产能:中芯 N+2 7nm 月产能 < 100 K wafer,5nm 试产 < 5K wafer,11 厂总产能受制;
  • HBM:合肥长鑫 HBM3e 2026 H1 才能上线,2025 年需要进口;
  • 软件栈:CUDA 转换成本极高,11 厂需要 5-10 年才能跟 CUDA 兼容;
  • 价格战:11 厂互相杀价,把单卡价压到 NVIDIA 30-40%,长期毛利压底;
  • 海光授权:AMD CDNA 授权 2026 H2 到期,海光需要续约或切换自主架构。

展望(2026-2030)

  • 2026 H1:5nm 中国 AI 芯片试产,合肥长鑫 HBM3e 量产;昇腾 950PR / 寒武纪 790 大规模供货;
  • 2027:5nm 批量供应,中国 AI 芯片产能翻 3 倍;11 厂总出货 200 万张;
  • 2028:3nm 中国 AI 芯片试产,跟 NVIDIA / AMD 工艺持平;
  • 2030:中国 AI 芯片国内市占率 50%+,海外市占率 10%;NVIDIA 在中国 跌至 25% 以下。

参考资料

  • 华为昇腾 950DT / 950PR 产品规格书(2025)
  • 阿里平头哥 PPU-TR 系列白皮书(2024-2025)
  • 百度智能云 / 昆仑芯公开技术文档(2024)
  • 寒武纪 2024 年报 + 思元 790 产品规格(2025)
  • 沐曦集成电路 IPO 招股书草案(2024-2025)
  • 字节跳动 AI 芯片团队公开演讲(2024-2025)
  • 壁仞科技 BR100 / BI-X 公开技术报告(2022-2025)
  • 天数智芯 天垓 / 智铠 产品规格(2024)
  • 燧原科技 邃思 2.0 / 2.5 公开文档(2024)
  • 海光信息 DCU K100 公开规格(海光 2024 年报)
  • NVIDIA / AMD / Intel 2025 公开 GPU 规格