出口管制的"全谱系"收紧
2026 年 1 月，美国商务部 BIS 发布新一轮出口管制规则，标志着对中国 AI 芯片限制进入"全谱系"阶段。
新规核心变化
| 管制维度 | 2025 规则 | 2026 新规 |
|---|---|---|
| 先进芯片 | H200/H300 禁运 | H200/H300 + 降规版全部禁运 |
| 成熟制程 | 不限制 | 28nm 以下需许可 |
| 设备出口 | EUV 禁运 | DUV 部分型号纳入 |
| 第三国转运 | 口头警告 | 法律追责机制 |
| 云算力 | 无限制 | 非美国主体使用超算需报备 |
新规的杀伤力在于"堵漏"。此前中国企业通过降规芯片（如 H800、H20）和第三国转运获取算力，这些通道在 2026 年被系统性地关闭。
对中国 AI 算力的影响
- 短期：已有 H800/H20 库存可支撑 6-12 个月，但训练大模型的算力缺口约 30-40%
- 中期：国产替代需在 2027 年前填补 50% 以上的推理算力缺口
- 长期：自主可控是唯一出路，但时间窗口紧迫
华为昇腾：国产 AI 算力主力
昇腾 910B
昇腾 910B 是华为 2024 年 Q4 量产的旗舰 AI 训练芯片，采用 7nm 工艺（中芯国际 N+2），达芬奇架构 3.0。
| 参数 | 昇腾 910B | NVIDIA H100 |
|---|---|---|
| 制程 | 7nm | 4nm |
| FP16 算力 | 320 TFLOPS | 1,979 TFLOPS |
| FP32 算力 | 160 TFLOPS | 989 TFLOPS |
| 显存 | 64GB HBM2e | 80GB HBM3 |
| 显存带宽 | 1.6 TB/s | 3.35 TB/s |
| 互联 | HCCS 56GB/s | NVLink 900GB/s |
| 功耗 | 350W | 700W |
| 单价（量大） | ~12 万人民币 | ~25 万人民币（禁运前） |
实际训练性能：在盘古大模型 5.0 的训练中，1,000 张昇腾 910B 集群达到约 650 张 H100 集群 65-70% 的吞吐量。这个效率比 2024 年初的 40% 已有显著提升。
生态成熟度：
- CANN 7.0 软件栈已支持 PyTorch 2.4 / MindSpore 2.3
- 适配主流开源模型：Llama 3/4、Qwen 2.5/3、ChatGLM 4
- 开发者数量：超 30 万（华为官方数据）
- 已知问题：分布式训练中的通信开销仍高于 NCCL 30-50%
昇腾 910C
910C 是 910B 的升级版，预计 2026 年 Q3 量产：
- 制程：仍为 7nm，但采用改进版 N+2 工艺，良率从 55% 提升至 70%
- FP16 算力：提升至 420 TFLOPS（+31%）
- 显存：96GB HBM3（国产替代版）
- 互联：HCCS 2.0，带宽提升至 120GB/s
- 关键改进：引入张量并行优化，大幅降低多卡训练通信开销
910C 的定位是"追上 H100 的 80%"。从参数看，FP16 算力达到 H100 的 21%，但考虑到互联效率和软件栈差距，实际训练效率预计为 H100 的 50-55%。
华为的芯片战略
华为的芯片战略有三层：
- 自用：盘古大模型、华为云 ModelArts 全部使用昇腾
- 赋能生态：向运营商、金融、政务客户提供昇腾集群+解决方案
- 构建联盟：联合 200+ 合作伙伴建立昇腾产业联盟，覆盖从芯片到应用的完整链路
寒武纪：从低谷到回暖
寒武纪在 2025 年经历了股价暴跌、裁员和业务重组后，2026 年上半年出现了回暖迹象。
思元 590
思元 590 是寒武纪 2025 年 Q4 发布的最新一代云端 AI 芯片：
| 参数 | 思元 590 | 昇腾 910B |
|---|---|---|
| 制程 | 7nm | 7nm |
| FP16 算力 | 280 TFLOPS | 320 TFLOPS |
| 显存 | 48GB HBM2e | 64GB HBM2e |
| 互联 | MLU-Link 2.0 | HCCS |
| 功耗 | 300W | 350W |
优势：
- 推理场景性价比高，单 token 推理成本比 H100 低 40%
- 对国产模型（Qwen、ChatGLM）优化深度足够
- 政策红利：地方政府采购优先级高
劣势：
- 训练场景能力不足，分布式训练效率仅为 H100 的 35-40%
- 软件栈（NeuWare）生态薄弱，开发者迁移成本高
- 产能受限：中芯国际代工产能优先供给华为
2026 财务表现
- Q1 营收：8.2 亿人民币（同比 +180%）
- 净利润：首次单季盈利，4,200 万人民币
- 订单储备：约 35 亿人民币（主要来自电信运营商和智算中心）
寒武纪的回暖主要受益于国产替代需求爆发。但基本面仍然脆弱：营收高度依赖少数大客户，研发投入（占营收 45%）远超行业平均。
摩尔线程：GPU 全栈路线
摩尔线程走的是"通用 GPU"路线，不局限于 AI 计算，还覆盖图形渲染。
MTT S80
| 参数 | MTT S80 | NVIDIA A10 |
|---|---|---|
| 制程 | 7nm | 8nm |
| FP32 算力 | 14.4 TFLOPS | 31.2 TFLOPS |
| FP16 算力 | 28.8 TFLOPS | 62.5 TFLOPS |
| 显存 | 32GB GDDR6 | 24GB GDDR6 |
| 图形渲染 | DirectX 12 | DirectX 12 Ultimate |
| 功耗 | 200W | 150W |
MTT S80 在 AI 算力上与 NVIDIA 有明显差距，但其策略是：
- 图形+AI 双栈：在政务、教育等场景，一台机器同时跑图形渲染和 AI 推理
- 价格优势：单卡价格约 8,000 元，仅为 A10 的 1/3
- 国产适配：统信 UOS、麒麟 OS 原生支持
MTT S4000（2026 Q2 发布）
面向数据中心的版本，FP16 算力提升至 120 TFLOPS，支持 64GB 显存。定位是"国产推理卡"，目标市场是互联网公司的推理集群。
国产替代进展：差距在哪里？
量化对比
| 维度 | NVIDIA H100 | 昇腾 910B | 差距 |
|---|---|---|---|
| 单卡 FP16 算力 | 1,979 TFLOPS | 320 TFLOPS | 6.2x |
| 互联带宽 | 900 GB/s | 56 GB/s | 16x |
| 显存带宽 | 3.35 TB/s | 1.6 TB/s | 2.1x |
| 软件生态成熟度 | 10/10 | 5/10 | 2x |
| 单 token 推理成本 | 基准 | +60% | 1.6x |
| 千卡集群训练效率 | 95% | 55-65% | 1.4-1.7x |
差距的本质
不是单卡算力的差距，而是系统级差距。
NVIDIA 的护城河不仅仅是芯片性能，更重要的是：
- CUDA 生态：18 年积累，500 万+ 开发者，200+ 加速库
- NVLink/NVSwitch：千卡级集群的高效互联
- 软件栈整合：NCCL、TensorRT、Triton、Megatron 全链路优化
- 供应链优势：HBM3e、CoWoS 封装的稳定供应
国产芯片要追上 NVIDIA，不是单点突破的问题，而是整个产业链的系统性追赶。
国产替代的真实节奏
不要被"国产替代加速"的叙事冲昏头脑。真实节奏是：
- 2026 年：推理场景国产替代率可达 30-40%，训练场景不足 10%
- 2027 年：推理 50%+，训练 20-25%（如果 910C 量产顺利）
- 2028 年：推理 70%，训练 35-40%
- 2030 年：才有可能在训练场景达到 50%+ 的替代率
训练场景的替代远比推理难。推理是单卡或小集群任务，对互联要求低；训练是千卡级集群任务，互联带宽和软件栈效率是决定性因素。
结语：芯片是长跑
AI 芯片的国产替代是一场 10 年级别的长跑。2026 年是关键节点 — 出口管制倒逼之下，国产芯片从"能用"向"好用"过渡。但与国际领先水平的差距，不是一个产品周期就能弥合的。
保持耐心，保持清醒。
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