本文来源：时代财经 作者：姚婷婷
当人工智能成为全球科技竞争的核心战场，AI 芯片作为算力基石的战略价值愈发凸显。
过去两年，行业谈论 AI 芯片常从训练集群、峰值算力、互联带宽与 " 万卡规模 " 等指标切入。但进入 2025 年，一个更贴近真实业务的命题逐渐清晰：当大模型走出实验室、走向规模化应用，决定商业化成败的关键往往不再是 " 训练跑得多快 "，而是 " 推理跑得多省、多久稳、能否稳定交付 "。
随之而来的，是竞争重心从单一硬件指标转向 " 软硬协同、工程化与生态交付 "，研发与适配投入显著上升，资本因此成为产业加速的重要推力。
在产业政策红利、资本推动叠加国产开源大模型爆发等因素加持下，国产 AI 芯片企业加速突围，" 国产 GPU 四小龙 " 等一批国产芯片企业密集登陆资本市场，借力融资推进技术迭代。此外，已有上市企业亦积极拓展融资渠道，例如，云天励飞（688343.SH）在去年中正式启动港股 IPO，未来或将跻身国内 AI 芯片领域少有的 " 双资本平台（A+H）" 企业行列；百度（BIDU.O，09888.HK）也于今年 1 月宣布分拆旗下昆仑芯赴港上市等。
资本密集涌入、技术路线差异化突破与市场需求的结构性转变，已勾勒出国产 AI 芯片产业的全新发展图景。迈入 2026 年，一个以自主创新为核心、面向全球竞争的中国 AI 算力生态体系正初现雏形。
关键一年
回溯国产 AI 芯片的来时路，第一批探路者们早在 10 年前就已出现。
那时 AI 还处在以视觉识别为代表的智能感知阶段，主流模型以 CNN 等相对小规模网络为主，行业更关注把算法在真实场景中跑通，国内几乎没有专门的推理芯片。
" 我们是最早一批中国人工智能推理芯片创业公司，2014 年回国创业时，AI 还处在视觉识别的智能感知阶段，国内几乎没有专门的推理芯片。" 云天励飞董事长陈宁回忆。
彼时，围绕神经网络处理器（NPU）的研究与工程化探索开始在国内萌芽，这个阶段的核心命题是 " 从 0 到 1"：模型相对确定、算子相对集中，推理负载对能效与成本的要求虽已存在，但远未成为全行业的共识。
随着技术演进与市场需求转变，2020 年之后，Transformer 架构兴起，AIGC 成为行业主流，大模型开始加速崛起，" 百模大战 " 带动训练算力需求率先爆发，行业一度把焦点集中在规模化集群与极限性能的竞赛上。
但当大模型走出实验室进入千行百业，越来越多业务开始把推理阶段的持续运营成本与实时响应速度放到更核心的位置。推理也因此从训练的 " 附属环节 "，逐步走向决定 AI 商业化成败的关键环节，产业重心随之出现从训练向推理迁移的趋势。
这些行业发展变化与国产 AI 芯片企业在 2025 年前后 " 集中显化 " 的节奏相互叠加。
寒武纪在 2025 年下半年股价大幅波动，盘中一度赶超贵州茅台；2025 年中，云天励飞宣布 " 赴港赶考 "，谋求 A+H 两地上市。2025 年底，摩尔线程率先在科创板上市成为 " 国产 GPU 第一股 "，沐曦股份随后登陆科创板；延续到 2026 年，壁仞科技于 1 月 2 日在港上市，天数智芯紧随其后于 1 月 8 日登陆港股；此外，燧原科技完成上市辅导，百度旗下昆仑芯也向港交所提交了上市申请。
从产业角度看，2025 年之所以成为一个集中爆发的节点，更像是多股力量的叠加结果。
一方面，大模型走出实验室进入千行百业，推理阶段的持续运营成本与实时响应需求被显著放大，推动算力需求从 " 峰值训练 " 延伸到 " 长期推理 "。
另一方面，政策红利、资本推动叠加国产开源大模型生态活跃等因素，使企业融资与产品推进节奏明显加快。
同时，外部环境变化带来的供给不确定性，也促使产业链更积极评估多元化算力方案。多因素共振之下，企业动作在同一时间段更集中地呈现出来。
格局已变
2025 的最大变数发生在年初。以 DeepSeek 为代表的国产开源大模型迅速崛起，叠加 " 开源可用、低门槛调用 " 等特征，显著降低了 AI 技术的使用门槛，推动行业讨论从 " 模型能不能做出来 " 转向 " 模型能不能规模化用起来 "。
而随着大模型走出实验室进入千行百业，推理阶段的持续运营成本、实时响应速度成为决定 AI 商业化成败的关键，与训练阶段对极致算力的追求形成明确分野。
国际巨头们敏锐地嗅到了这一转变。去年底，英伟达与 Groq 达成 " 非独家技术授权 " 协议，并引入了 Groq 的核心高管与部分工程团队加入英伟达。此举被一些行业人士解读认为 " 等同于收购 "。
Groq 的 LPU 是面向大模型推理打造的芯片架构，主打低时延与确定性执行，此举对于英伟达而言，目的仍是快速补全其 AI 推理短板。
另一边，谷歌则持续加大 TPU 布局，通过架构优化强化推理场景的能效优势；同时，围绕推理工作负载，微软推出 Azure Maia 加速器、亚马逊也持续迭代 Inferentia 等自研 AI 推理芯片。云厂自研路线与 GPU 路线并行推进，进一步强化了 " 推理成为新战场 " 的产业共识。
在中国 AI 推理也同样带来了巨大的市场。
根据灼识咨询报告，中国 AI 推理芯片相关产品及服务行业正处于快速增长阶段，市场规模从 2020 年的 113 亿元增长至 2024 年的 1626 亿元，复合年增长率达 94.9%，预计于 2024 年至 2029 年将以 53.4% 的复合年增长率增长，2029 年将达到 13830 亿元。
在国内，面对推理芯片这一关键赛道，一批本土企业正在加速突围。
例如，华为昇腾系列芯片采用专用集成电路（ASIC）设计，基于自研的达芬奇架构，专为高效执行 AI 神经网络计算任务而优化。
寒武纪推出了思元 590 芯片，这款基于 7 纳米工艺打造的国产 AI 芯片，推理算力达 512 TOPS，并全面兼容国内几乎所有主流大模型。天数智芯则围绕 " 训推组合 " 的通用 GPU 路线推进产品体系，其公开资料显示已发布面向推理的通用 GPU 产品，并强调对主流深度学习框架与多精度推理计算的支持。
云天励飞则提出了全新的 "GPNPU" 架构，强调面向人工智能推理的设计，并结合封装与存储等系统级手段缓解带宽瓶颈，试图走出一条差异化技术路径。
整体来看，在推理成为产业主战场的当下，竞争焦点正在从单点算力指标扩展到 " 软硬协同、成本结构、交付与运维 " 的综合能力，国产厂商也由此迎来更需要工程化兑现的新一轮竞争窗口。
未来破局
进入 2026 年，推理需求的上行更明显地与两条产业线索交织在一起：一条是应用形态从 " 对话 " 走向 " 行动 "，另一条是推理系统从 " 同构堆卡 " 走向 " 工程化拆分 "。
在 CES 2026 上，英伟达 CEO 黄仁勋多次强调 "agentic AI（智能体）" 与 "Physical AI（物理 AI）" 的到来，并将其描述为 "physical AI 的 ChatGPT 时刻 "，核心指向是 AI 从生成内容进一步延伸到理解、规划与执行，落到机器人、自动驾驶、工业系统等更贴近现实世界的场景中。
与此同时，AMD CEO 苏姿丰在 CES 2026 也用 "yottaflops" 来描述未来数年 AI 算力需求的跃迁幅度，传递的信号是：随着更多复杂应用上线，算力的瓶颈将从 " 是否可训练 " 转向 " 是否可持续推理 "。
而以李飞飞创立的 World Labs 为代表的 " 世界模型 / 空间智能 " 路线，则把推理负载进一步从 2D 内容生成推向 " 可交互的三维世界构建 "，意味着更长链路、更强实时性，同时也更高频的在线推理调用将成为常态。
这些趋势叠加在一起，指向同一个结论：推理的总量会变大，且推理对时延、稳定性与成本结构的要求会同步抬升。
在国内，推理侧的机会同样更具确定性。一方面，中国 AI 推理芯片赛道目前并未形成 " 一家独大 " 的格局，不同技术路线仍在并行推进，给了后来者以差异化切入与工程化验证的空间。
另一方面，中国作为应用大国，政策层面对 AI 规模化普及给出了明确的扩散目标。国务院发布的 AI+ 行动方案提到，到 2030 年 " 新一代智能终端和 AI 智能体 " 的渗透率将超过 90%，这意味着推理需求不仅来自头部大模型，也将来自大量行业应用与终端产品的长尾扩散。
在这样的背景下，" 未来破局 " 的关键不再是单点性能的叙事，而是能否在推理时代把软硬协同、生态适配、交付运维与成本结构做成可复制的工程体系——当推理需求持续放大且进一步细分，市场也将为更多务实路线留下窗口。
在推理市场上，不同芯片公司作出了不同的规划。
陈宁表示，未来 1-2 年将专注推动 GPNPU 架构及系列芯片通过市场验证，并赋能更多 AI 原生硬件；华为此前规划，未来三年将推出多款昇腾芯片，包括 950PR、950DT、昇腾 960 和昇腾 970，其中 950PR 主要面向推理 Prefill 阶段和推荐业务场景；针对推理场景，天数智芯推出了专为 AI 推理优化的通用 GPU" 智铠 " 系列，其在招股书中表示，他们计划未来将继续迭代训练和推理场景的产品线……
从比拼单点算力的军备赛，到围绕推理效率、工程交付与生态协同的体系化较量，国产 AI 芯片的竞争已进入更为艰深的下半场，而 2026 年的角逐已然开始。
