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文 / 汪淼
美編 / 顧青青
出品 / 網界
中國 AI 芯片領域正迎來屬于自己的 “突圍” 時刻。
9月16日,在央視《新聞聯播》的鏡頭中,阿里平頭哥的PPU芯片參數表格意外曝光,顯存容量、片間帶寬等關鍵指標直接對標英偉達H20芯片。
幾乎同一時間,百度昆侖芯拿下了中國移動十億級訂單,華為公布了昇騰芯片三年技術路線圖。
這些看似獨立的事件,共同勾勒出中國AI芯片產業正在發生的深刻變革:從依賴進口到自主創新,從“備胎”到“主力”的歷史性轉折。
資本市場用真金白銀投下了信任票。阿里巴巴股價自8月底以來累計漲幅超過50%,百度港股一度單日暴漲19%,市值激增近千億港元。
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國際投行伯恩斯坦發布報告預測,2025年中國國產AI芯片銷售額將從2024年的60億美元猛增至160億美元,市場份額從29%提升至42%。這場由科技企業主導的“去英偉達化”運動,已經不再是口號,而是正在發生的產業現實。
地緣政治壓力下的供應鏈危機,曾經讓中國AI企業陷入“無芯可用”的焦慮。但壓力也催生了動力。
正如智能手機時代蘋果和華為通過自研芯片構建護城河,今天的中國AI玩家正在復刻這一路徑,通過自研芯片實現供應鏈安全與成本優化的雙重目標。
01
從“能用”到“好用”的質變
阿里平頭哥PPU芯片的亮相,堪稱中國芯片發展史上的里程碑事件。
根據央視報道披露的參數,這款芯片配備了96GB HBM2e顯存,片間互聯帶寬達到700GB/s,支持PCIe 5.0接口。這些核心指標全面超越了英偉達A800,與英偉達H20處于同一水平。
更值得關注的是,PPU芯片的功耗控制在400W,比H20的550W低了近30%,在能效比上展現出明顯優勢。
這款芯片的成功并非偶然。阿里平頭哥成立于2018年,在短短七年時間里就實現了從起步到追趕的跨越。
據了解,PPU芯片針對大模型推理任務進行了深度優化,分為基礎版和高級版兩個版本。基礎版側重AI推理,峰值算力達到120TFLOPS。更重要的是,該芯片兼容CUDA生態,大幅降低了用戶遷移的學習成本。
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百度的昆侖芯同樣取得了顯著進展。昆侖芯P800不僅在內部用于訓練AI大模型,還獲得了外部客戶的高度認可。
在中國移動2025年至2026年人工智能通用計算設備集中采購項目中,基于昆侖芯的AI服務器產品在三個標包中分別拿下了70%、70%和100%的份額,均排名第一。
這個十億級訂單的獲得,證明國產芯片已經具備了規模化商用的能力。
華為也在同一時間公布了昇騰芯片的三年演進路線圖。通過支持低精度計算、混合架構等技術,華為正從單卡性能到集群能力實現全面追趕。
基于自研互聯協議“靈衢”和昇騰950系列芯片的Atlas950 SuperPod,可以形成百萬級規模的統一算力底座,各項性能指標超過英偉達下一代產品。
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這些技術突破的背后,是國產芯片設計能力和制造工藝的全面提升。
根據招銀國際的數據,得益于國產7nm工藝與2.5D封裝技術,PPU單卡成本較進口H20下降了40%。這種成本優勢為國產芯片的大規模應用鋪平了道路。
02
從實驗室到市場的跨越
國產AI芯片不僅在技術上取得突破,在商業落地方面同樣成果豐碩。
中國聯通三江源綠電智算中心項目的簽約情況,清晰地展現了國產算力生態的壯大,該項目已簽約1747臺設備、22832張算力卡,總算力達3479P。
其中,阿里云簽約1024臺設備、16384張平頭哥算力卡,總算力1945P,成為所有品牌中的最大訂單。
這個項目的意義不僅在于規模,更在于它標志著國產芯片已經從試點應用走向核心場景部署。三江源項目作為國家級算力基礎設施,選擇大規模采用國產芯片,充分證明了其可靠性和性能已經得到市場認可。
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互聯網巨頭們的態度轉變同樣具有指標意義。騰訊集團高級執行副總裁、云與智慧產業事業群CEO湯道生表示:“我們正與多家國產芯片廠商合作適配各種AI模型,因為模型規模有大有小,從數十億到上百、上千億參數,不同場景所需的芯片配置不同。我們專注于軟件和模型研發,以開放心態與各家芯片廠商協同,在不同場景中選擇最合適的硬件、模型和工具。”
這種表態顯示,國產芯片已經成為頭部企業供應鏈中的重要組成部分。
阿里巴巴CEO吳泳銘在財報會議上透露,“面對全球AI芯片供應的不確定性和政策變動,阿里已采取“后備方案”,與多家合作伙伴攜手構建多元化的供應鏈儲備,以確保業務的穩健發展。”這種“兩條腿走路”的策略,正在成為國內科技企業的共識。
更令人欣喜的是,資本市場對國產芯片的認可度也在持續提升。寒武紀在連續虧損八年后實現扭虧為盈,2025年上半年營業收入達到28.81億元,同比增長4347.82%,凈利潤10.38億元。
03
從單打獨斗到協同作戰
國產AI芯片的崛起,不僅僅是單點技術的突破,更是整個產業生態的協同進化。在芯片架構方面,國內企業采取了多元化的技術路線,形成了互補發展的良好格局。
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寒武紀堅持通用AI處理器,其思元590性能達到英偉達A100的80%-90%。壁仞科技聚焦GPGPU技術,摩爾線程走全功能GPU路線,沐曦股份專注高性能GPU研發。
這種百花齊放的局面,避免了同質化競爭,為不同應用場景提供了多樣化選擇。
在集群技術方面,中國企業的創新尤為突出。華為Cloud Matrix 384超節點已累計部署300多套,通過超節點架構將多顆GPU芯片高效互聯,形成計算資源池。
在2025云棲大會上,阿里云推出磐久128超節點AI服務器,單柜支持128個AI計算芯片,算力密度較傳統方案提升3倍以上。這些創新有效彌補了單卡性能的不足,實現了系統級的性能提升。
華為輪值董事長徐直道出了超節點技術的戰略意義:“只有依靠超節點和集群,才會規避中國的芯片制造工藝受限,能夠為中國的AI算力提供源源不斷的算力支持。”這種通過系統架構創新來突破單芯片限制的思路,展現了中國工程師的智慧。
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軟件生態的建設同樣取得重要進展。DeepSeek近期發布的V3.1模型專門強化了國產芯片適配性,其在官方公告中明確提到,V3.1采用的“UE8M0 FP8”精度格式是專門為“即將發布的下一代國產芯片”定制的。
這種芯片與算法的協同優化,大幅提升了國產芯片的實際性能表現。
在標準制定方面,中國電子技術標準化研究院牽頭制定《AI加速器通用編程接口規范》,華為開放CANN部分API,阿里開源MNN推理引擎。這些舉措正在推動構建開放的國產芯片生態,打破CUDA的壟斷地位。
產業協同也在不斷深化。除了互聯網巨頭外,運營商成為推動國產芯片落地的重要力量。中國移動的大規模采購,為國產芯片提供了寶貴的應用場景。
這種“芯片設計-系統集成-場景應用”的閉環正在形成,為國產芯片的持續迭代創造了良好條件。
總結
從追趕到并跑,國產芯片開啟新篇章
國產AI芯片正在經歷從量變到質變的關鍵轉折。阿里平頭哥PPU在關鍵參數上比肩英偉達H20,百度昆侖芯斬獲十億級訂單,華為公布清晰的芯片技術路線圖,這些突破性進展共同宣告:中國AI芯片已經實現了從“可用”到“好用”的歷史性跨越。
這場變革的深層意義遠超技術層面。它代表著中國科技產業從單純的算力消費者,轉變為自主的生態構建者。正如智能手機時代蘋果和華為通過自研芯片構建護城河,今天的中國AI企業正在通過“外購+自研”兩條腿走路,在確保供應鏈安全的同時,優化成本和能效。
IDC數據顯示,2024年英偉達在中國的市占率已從85%降至70%,伯恩斯坦預測2025年將進一步降至54%。
當然,挑戰依然存在。在先進制程、軟件生態等方面,國產芯片與國際頂尖水平仍有差距。但通過超節點架構、集群技術等創新路徑,中國企業正在找到適合自己的發展道路。
當三江源綠電智算中心的萬張國產算力卡開始運轉,當互聯網巨頭紛紛適配國產芯片,中國AI芯片產業已經站在了新的起點上。這不是終點,而是一個全新征程的開始。
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