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发表于 2025-09-16 06:57:01 股吧网页版
持续突破 国产AI芯片抢夺市场窗口期
来源:中国证券报 作者:● 本报记者 王婧涵

  从年初阿里宣布未来三年投入3800亿元建设云和AI硬件基础设施,到百度昆仑芯签下中国移动大额订单,市场对AI芯片的强劲需求,推动国内芯片厂商和互联网大厂利用英伟达芯片供应不稳定的窗口期全力抢占市场。

  行业人士普遍认为,当前在AI推理芯片上,国内如寒武纪、海光信息、摩尔线程等公司的产品能力已经不错,未来几年国产芯片的发展前景广阔,但仍需在生态建设上持续发力。

  大厂加码AI基础设施

  Bernstein7月发布的研报表示,英伟达芯片供应的不确定性为国内AI芯片供应商创造了市场机遇,预计2025年国内AI芯片需求将达到395亿美元,AI芯片市场的本土化率将从2023年的17%增长至2027年的55%。

  近年来,AI需求的爆发让相关企业成为市场的焦点。事实上,国内大厂对AI芯片等基础设施的布局早已展开。2018年,阿里成立平头哥,华为发布两款昇腾AI芯片,百度启动昆仑芯研发等众多重要事件集中爆发,头部企业对AI芯片的产业化布局便已初见雏形。

  阿里、百度等企业一方面持续加码AI基础设施投入,保持资本开支高增长;另一方面也开始积极寻求外部订单,推进自研AI芯片的商业化。

  年初,阿里宣布未来三年投入3800亿元建设云和AI硬件基础设施。在2025年半年度业绩说明会上,阿里巴巴集团首席执行官吴泳铭表示,过去四个季度,公司已在AI基础设施以及AI产品研发上累计投入超过1000亿元。

  2025百度云智大会上,百度宣布昆仑芯超节点在百舸AI计算平台5.0版本上可用。据悉,新一代昆仑芯P800系列产品采用昆仑芯100%自研的XPU-P架构,目前应用的最大集群规模超过3万卡。

  8月底昆仑芯宣布中标中国移动2025年至2026年人工智能通用计算设备(推理型)集中采购项目的十亿元级订单,在“类CUDA生态”标段的三个标包中均拿下主要份额,成为互联网大厂自研芯片获外部大额订单的重要案例。

  融资和整合推动快速发展

  2025年上半年,以寒武纪、芯原股份为代表的国产AI芯片厂商业绩及订单表现格外亮眼。

  9月12日,芯原股份发布公告表示,截至2025年第二季度末公司在手订单金额30.25亿元,已连续七个季度保持高位。7月1日至9月11日,公司新签订单12.05亿元,其中AI算力相关订单占比约64%。

  寒武纪上半年实现营业收入28.81亿元,同比增长4347.82%。公司产品中作为云服务器、数据中心等人工智能处理核心器件的云端产品线营收达28.7亿元,2024年同期该项产品线收入为6105万元,云端产品线客户贡献了上半年绝大多数业绩增量。

  海光信息2025年上半年实现营业收入54.64亿元,同比增长45.21%;实现归母净利润12.01亿元,同比增长40.78%。公司表示,随着多模态AI应用场景的持续拓展,国产算力基础设施正成为驱动产业智能化升级的核心引擎。报告期内国产高端芯片市场需求持续攀升,公司通过深化与整机厂商、生态伙伴在重点行业和重点领域的合作,推动公司高端处理器产品的市场版图扩展,实现了营收增长。

  行业人士表示,目前国内如寒武纪、海光信息、摩尔线程等公司在AI推理芯片上的能力已经不错,当下最重要的是抓紧时间提升产能,满足快速增长的AI算力需求。

  8月以来,多家相关企业也通过新一轮融资和整合,实现快速发展。

  华虹公司宣布筹划以发行股份及支付现金方式购买华力微控股权并配套募集资金。公司表示,此交易有助于公司实现规模效应,提升公司的市场占有率与盈利能力。

  中芯国际公告表示,筹划以发行人民币普通股的方式购买公司控股子公司中芯北方49%的股权。交易完成后,中芯国际在中芯北方的持股比例将从51%上升至100%。

  寒武纪公告表示,收到证监会出具的批复,证监会同意公司向特定对象发行股票的注册申请,募集资金总额不超过39.85亿元。

  重视软硬件生态协同

  国产高端芯片持续突破的同时,多位行业人士也提到发展软件生态的重要性。

  清华大学计算机系教授翟季冬表示,目前国内算力硬件水平已经接近甚至超过了英伟达同类芯片,但在软件生态上仍有提升空间。

  “想要完善软件生态,底层系统中的调度器、内存管理、容错系统、存储系统,中层的编程语言、AI编译器、算子库,上层的编程框架、通信库和并行系统几乎缺一不可。”翟季冬表示。

  吴泳铭也提到,“由于AI带来的云计算市场变革,未来云计算市场的集中度将有很大提高。开发者在开发应用时需要的技术栈很多,会倾向选择具备全方位技术产品组合的厂商,特别是在各单项产品上都具备领先能力的厂商。”

  上海证券研报分析表示,完善的软件平台可以充分发挥智能芯片的硬件性能、增强智能芯片对大模型新需求的适应性,降低用户的使用门槛,使其更高效地完成人工智能算法和应用的技术创新。目前,国内头部企业正持续完善AI芯片生态,进一步提升市场竞争力。

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