我們需要幾個“中國版英偉達”？

“走在張江高科或者北京中關村的街頭，你隨便丟一塊磚頭，可能都能砸中三個正在自研GPU的初創公司高管。

2025年末到2026年初，中國股市迎來了一波足以載入史冊的“芯”浪潮。大模型和算力市場的熱度，已經讓芯片行業產生了一種“眾神歸位”的錯覺。

在短短一個多月的時間里，摩爾線程、沐曦股份沖上科創板，壁仞科技、天數智芯登陸港交所。那些在PPT上蟄伏了數年的國產GPU“四小龍”，一夜之間集體上岸。上市首日，股價翻四倍、翻七倍的戲碼輪番上演，市值動輒幾百億甚至上千億 。

一時間，媒體標題充斥著“中國英偉達”、“GPU雙雄”、“國產替代扛旗者”這樣的詞匯。這畫面，像極了當年新能源賽道百車爭鳴的場景——每個人都堅信自己投中的是下一個特斯拉。

但狂歡之余，我們是否可以冷下頭腦來算一筆賬：

全球GPU市場也就出了一個英偉達（NVIDIA），只有全球約五分之一規模的中國市場，真的能支撐起好幾個“中國版英偉達”嗎？

來源：英偉達

當國產替代的敘事紅利被消耗殆盡，中國GPU市場的真相才會浮出水面：這里，最多只能容納兩到三個真正的玩家。

擁擠的牌桌

根據券商數據的統計，截至2026年1月，僅在最近一個IPO周期內，就有摩爾線程、沐曦股份、壁仞科技、天數智芯四家企業完成了上市。此外，燧原科技、瀚博半導體先后完成IPO輔導，百度旗下的昆侖芯以保密形式向香港聯交所遞表。

來源：東方財富網

這張牌桌上，每一家手里都握著“自研架構”的籌碼，每一家嘴里都喊著“對標H100”的口號。

從營收規模看，大家也確實都在增長。沐曦股份2025年上半年收入9億元，同比增長4倍；摩爾線程2025上半年收入7億元，同比增長1-2倍。2022年到2024年，摩爾線程營收分別為4600萬、1.23億元和4.38億元。寒武紀更是在2025年首次扭虧為盈。

然而，光鮮的營收背后，是微乎其微的市場份額。

據投資時報資訊，分析了幾家頭部廠商在國內AI芯片市場中的占有率。2024年英偉達、華為海思以及AMD在國內AI芯片市場中的市場份額分別為54.4%、21.4%、15.3%。其他公司在相應細分領域的市場占有率都不足1%：沐曦在2024年中國AI芯片市場中的份額約為1%；壁仞科技2024年在通用GPU市場中的份額為0.2%；天數智芯招股書顯示，2024年其在國內通用GPU市場中的份額為0.3%。

數家廠商，正在爭奪不到20%的市場。

來源：摩爾線程-產品

這種景象似曾相識。幾年前，國內的射頻芯片賽道也是如此。當時國內射頻相關企業超過300家，結果呢？由于產品同質化嚴重，大家只能玩命卷價格，血淋淋的價格導致毛利極低。如今的GPU賽道，雖然技術門檻更高，暫時還沒陷入價格戰的泥潭，但商業邏輯似乎相似：當所有人都擠在同一個狹窄的入口，踩踏是必然的結局。

軟硬一體化是必然

別再讓下游開發者發瘋

也許有人會問：中國市場這么大，還不能容納三五家GPU廠商一起愉快地玩耍嗎？

答案是：很難。因為GPU生意的本質，不是賣硬件，而是“養生態”。

英偉達背后擁有數百萬名開發者的CUDA生態，這才是他們的拿手好戲。開發者用習慣了CUDA，就像用習慣了iOS或鴻蒙，很難為了一個參數好看的國產芯片去重寫整個代碼庫。

這就導致國產GPU廠商面臨一個尷尬的境地：為了讓客戶用自家的卡，必須去“兼容”CUDA。但兼容CUDA終究只是權宜之計，你永遠只能跟在英偉達后面跑，無法建立自己的開發者粘性。

更深的陷阱在于，軟硬一體化是必然的趨勢。英偉達不僅有CUDA，還有針對各種科學計算的加速庫，甚至有自家的交換機。未來的AI算力競爭，是“集群”對“集群”的競爭，是“標準”對“標準”的競爭。

現在，華為在做這件事，摩爾線程在做MUSA架構 ，壁仞、沐曦也都在構建自己的軟件棧。這意味著如果現在有5家GPU廠商活下來，5年后中國就會有5套互不兼容的國產AI計算標準。

這對于下游的服務器廠商、數據中心、應用開發者來說，簡直就是一場噩夢。市場會自發地尋求統一，因為碎片化的生態是沒有商業效率的。

參考PC時代和手機時代的歷史，最終能在Wintel和ARM體系外生存的，只有蘋果這樣的閉環巨頭。在中國市場，華為大概率會是那個閉環的巨頭，剩下的名額，最多再給一到兩個能夠形成局部生態的“小閉環”。

華為的“天花板效應”

50%的份額是別人的終點線

如果我們探討誰會是中國GPU市場的最終贏家，大家估計都會想到：華為昇騰。

來源：華為

這就引出了一個核心問題：華為占了多大地方，剩下的玩家還有多少空間？

根據伯恩斯坦（Bernstein Research）在2025年底發布的一份預測報告，到2026年，華為在中國AI芯片市場的份額將達到 50%，英偉達縮小至8%。

50%是什么概念？這意味著在國產替代的主場，華為一家就吃掉了半壁江山。

華為的優勢是降維打擊。別的創業公司在講流片成功，華為已經規劃到了2028年的昇騰970芯片 ；別的公司在講兼容CUDA，華為已經發布了對標CUDA的CANN生態，甚至開放了“靈衢”（UnifiedBus）互聯協議，試圖在萬卡集群時代建立自己的互聯標準。

來源：UnifiedBus

更重要的是，華為擁有其他創業公司夢寐以求的東西：大客戶的信任和整機交付能力。當三大運營商和頭部互聯網巨頭采購AI算力時，他們更傾向于買華為整套的Atlas超節點解決方案，而不是買幾塊零散的顯卡回去自己插拔。

華為就像房間里的大象。當它占掉50%的市場后，剩下的50%還要面臨AMD（預測12%）和寒武紀（預測9%）的分配。算下來，留給“四小龍”們的增量空間，其實是一個極窄的夾縫。

誰會留在牌桌上？

所以，如果中國只剩下兩到三家GPU廠商，除了華為，誰會拿到剩下的“幸存者門票”？

我們不妨做一個簡單的推演。

第一種可能，是具備“云-邊-端”協同能力的廠商。比如摩爾線程，它不僅做AI訓推，還做圖形渲染和PC顯卡。這種“全功能”GPU的路線雖然研發難度大，但好處是應用場景多，既能吃AI的肉，也能喝PC市場的湯 。如果能在消費級市場建立起一定的用戶基礎，對于反哺軟件生態是有幫助的。

第二種可能，是深度綁定特定大客戶的廠商。比如寒武紀，雖然經歷了幾次波折，但它已經進入了某些頭部互聯網巨頭的供應鏈。字節跳動既向寒武紀采購，也在自研；百度有昆侖芯。如果某家獨立GPU廠商能跟一家大廠形成“鐵哥們”關系，獲得穩定的訂單支持，就有機會在巨頭的羽翼下完成技術迭代。

第三種可能，是在細分場景做到極致性價比的廠商。隨著AI從“訓練”轉向“推理”，市場對算力的需求變得多樣化。推理市場看重的不是單卡算力有多暴力，而是單位Token的成本有多低 。在這個領域，ASIC（專用芯片）和特定架構的GPU有機會通過定制化方案分得一杯羹。

如果，剩下的絕大多數，都逃不過被整合或者淘汰的命運，又該怎么辦？