集微咨询发布《AI 产业系列报告之 LPU 芯片（2026）》：昇腾出货 57.2 万颗紧追英伟达，国产推理芯片合计份额约六成

算力经济的重心正从 " 造模型 " 转向 " 用模型 "。据 Gartner 预测，2026 年全球推理支出将达 233 亿美元，首次超过 190 亿美元的训练支出，LPU 芯片由此从创业赛道升格为主流算力平台的标准组件。

AI 需求爆发下，全球半导体市场进入上行周期，据 WSTS 数据，2026 年全球半导体市场规模预计首次突破 1.5 万亿美元、同比增长约 89.9%。LPU 即语言处理单元，由 Groq 率先提出并产品化，围绕 " 每秒生成的 Token 数量与单位 Token 成本 " 设计，以确定性执行、软件定义编译与片上大容量 SRAM 为核心特征，是大模型推理走向专用算力的标志性品类。

以下是《报告》内容精选：

拐点：推理支出首超训练，算力经济转向 " 用模型 "

据 Gartner 预测，2026 年全球推理支出将达 233 亿美元、首次超过训练支出，占 AI 优化 IaaS 总支出的 55%，2027 年这一比例将升至 59%。推理支出的反超标志着算力建设从云端训练主导转向推理驱动，Token 工厂正在重构全球算力支出结构，LPU 成为这轮结构性切换的核心承接形态。

表 1 2026 年 LPU 行业核心指标一览

（资料来源：集微咨询（JW Insights）整理）

增量：智能体驱动 Token 消耗倍增，推理算力扩张提速

据 TrendForce 预测，2026 年 AI 推理算力同比增长约 122%，远超训练算力的 56%；研究机构预计，2026 年推理将占全球 AI 总计算能力约三分之二。需求端，智能体是边际变化最大的新增需求，需生成海量 Token 并要求低时延、高一致性响应，长上下文场景对推理算力的消耗成倍增长；供给端，英伟达称客户需求可达翻倍级别、产能是唯一限制。

技术：确定性执行与片上 SRAM 重塑推理架构

LPU 技术演进呈现三大方向。一是确定性执行成为主流范式，由编译器静态调度计算与数据搬运，消除运行时资源争用。二是片上 SRAM 大容量化，以数百 MB 级 SRAM 作为权重主存储，破解计算单元与显存之间的数据搬运瓶颈。三是训推解耦与异构协同，谷歌第八代 TPU 率先把训练与推理分配到独立芯片；英伟达 Vera Rubin 平台每瓦推理吞吐量较上一代 Blackwell 提升 10 倍、单 token 成本降至十分之一，Groq LPX 推理加速机架含 256 个 LPU，协同可使单位电力输入推理吞吐量最高提升 35 倍。存储带宽、SRAM 容量与制程成本为主要卡点，三星上调代工价格推高成本敏感度。

格局：英伟达收编 Groq，国产阵营业绩集中兑现

海外阵营三线并进：Groq 作为品类开创者转型 AI 推理云，完成 3.5 亿美元融资、投后估值 35 亿美元；英伟达基于 Groq 技术授权推出 Groq 3 LPX，作为 Vera Rubin 平台第七颗芯片，于 Hot Chips 2026 全面量产；Cerebras 二季度 IPO 募资 64 亿美元，并与 OpenAI 达成超 200 亿美元合作；Etched 融资 8 亿美元、签下超 10 亿美元合同。国内阵营同步兑现：2026 年上半年华为昇腾出货 57.2 万颗、同比接近翻倍，以 28% 份额位居中国 AI 加速器市场第二，与英伟达差距收窄至 6 个百分点，本土供应商合计约六成；寒武纪营收 59.96 亿元、归母净利润 23.11 亿元，同比均增长超过一倍；海光信息营收 90.99 亿元、同比增长超过六成。

表 2 主要推理芯片厂商 2026 年上半年经营指标

政策进一步强化确定性：工信部等八部门专项行动明确支持突破端侧推理芯片关键核心技术，出口管制为国产替代让渡出 12 至 18 个月的市场窗口。AI 手机、AI PC、智能体与机器人构成梯次替代场景，节奏呈 " 云端先行、边缘接力、端侧起步 "，国产 LPU 产业链有望在 2027 年后迎来国产化率提升窗口期。

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