对标英伟达的国产GPU第一，不是华为

IDC的一份报告引发国产AI芯片行业的关注。

10月14日消息，据路透看到的一份IDC报告，2026 年上半年，中国数据中心 AI 加速器总出货量达 200.8 万颗。

报告显示，英伟达上半年在中国市场的 AI 加速器出货量为67.8万颗，同比下降 44%，在中国数据中心 AI 芯片市场的份额降至 34%。同时，中国本土竞争对手不断扩大份额，华为昇腾AI加速器上半年出货量达到57.2万颗，高于去年同期的 30多万颗，占整体市场的28%。

国产GPU四小龙当中，摩尔线程（Moore Threads）交出了5.6万颗的出货量答卷，在国产GPU 市场中斩获约 3% 的份额，稳坐国产GPU阵营头把交椅。

我更想说的是，正如之前所提到的，IDC的算力数据报告属于估算，与机器翻译类似，仅供参考。

需要说明的是，我从这份报告中发现了三个新的现象：

1、算力需求并未放缓。相比2025上半年中国加速芯片市场规模超190万张，今年整体出货和市场规模都在增长。

2、今年华为昇腾NPU AI处理器确实有一定增长。但无论是华为NPU、平头哥PPU、寒武纪、昆仑芯XPU，都属于非GPU加速器，这部分在推理侧的市场出货量确实很高，超101.6万颗，同比暴增近80%，历史上首次在出货量上超越通用 GPU，在特定推理与特定场景中大放异彩。

而海光的DCU是源于AMD且同时基于ROCm去兼容CUDA，也不是独立销售GPU的公司，所以并非英伟达的对手。

3、这个出货量和市场份额，并不代表英伟达真实在国内销售的数据，华为、阿里、百度、海光都有自身业务，不属于独立公司销售模式。

因此，能和英伟达对标的国产全功能GPU，第一其实是摩尔线程。而且由于是公开上市公司，寒武纪、摩尔线程、沐曦、天数智芯这几家的出货量数据更加准确，与实际披露的财报有一定的对应。因此，在国产GPU细分市场，摩尔线程是绝对的头部。

这是很多报道和报告当中没有提到的一些正确的内行信息。

当然，对于AI芯片公司来说，出货量只是表象，不代表全面真实落地或者转化商业盈利，背后的商业兑现度与财务表现才是核心。财报显示，摩尔线程2026上半年营收17.36亿元，超去年全年(15.06亿)，今年全年预计在35亿元左右，交付节奏平稳均衡，下半年势头可能更为迅猛。

而结合出货数据与财务层面的推演，我们可以拆解出当前国产 GPU 赛道最真实的竞争底色：摩尔线程已经站到了第一名的位置。

国产AI芯片规模化出货

国内AI算力市场已经发生转变。

2025年底，摩尔线程与沐曦股份，作为国内GPU双雄登陆科创板后，受到资本追捧。摩尔线程最高市值曾一度高达4422亿元；沐曦股份最高市值也曾高达3580亿，暴涨755%，着实令人惊叹。

港股也是如此，壁仞科技、天数智芯纷纷登陆港股，摩尔线程也开始计划赴港IPO事宜。

整体来看，2026年上半年，国产AI芯片公司都进入了规模化出货的阶段，已陆续得到大量订单，营收增速普遍翻几倍。

但真正靠主业赚到钱的还很少，仅摩尔线程一家拿到国产GPU赛道真正营收的“入场券”。

其中，摩尔线程近日发布的2026年半年度报告显示，期内实现营业收入17.36亿元，同比增长147.42%；在其他“国产GPU四小龙”沐曦、壁仞、天数当中居于首位，超过去年全年收入，年收入预计超过35亿。

需要说明的是，对于国内AI芯片公司来说，30亿元营收是一个重要界限，意味着这家半导体公司已经成为头部。

寒武纪从0到30亿营收，经历了接近十年，而摩尔线程只用了六年时间。主要原因还是今年以来AI浪潮驱动GPU需求及夸娥智算集群商业化加速。

另外四家国产AI芯片头部公司沐曦、壁仞、燧原、天数智芯，合计实现营收约 46.26 亿元，全部录得高速增长，但盈利分化明显。

营收规模上，沐曦13.24亿元居第二位，同比增长 44.67%；壁仞科技 12.36 亿元紧随其后，同比暴增 1997.6%；燧原科技 11.20 亿元，同比增长 279.08%；天数智芯 9.46 亿元，同比增长 191.6%。

五家公司半年收入均已接近或超过 2025 年全年水平，其中摩尔、壁仞、燧原三家半年收入直接超过去年全年。

但是，盈利端分化很大，沐曦上半年归母净利润 6.12 亿元，但要注意，其中 6.61 亿来自非经常性损益，扣非后还亏 0.49 亿，只是二季度单季扣非刚转正；天数智芯也实现了扭亏，净利润 1.06 亿元（去年同期亏 6.09 亿），但毛利率只有 17.2%，利润主要靠规模效应摊薄费用。

这么来看，除了天数智芯在10亿元线边缘徘徊外，摩尔线程、沐曦、壁仞、燧原四家半年度营收均站上了10亿元台阶，国产 GPU 阵营正集体告别单纯的研发试样期，进入真金白银的交付兑现阶段。

但各家的产品路线完全不同。

摩尔线程走的是通用全功能GPU路线，有推理侧AI芯片需求，也有企业级数据中心算力需求，并且是极少数具备训练级GPU能力的企业之一，量大且靠规模铺市场。

如今，五家AI芯片合计营收63.62亿元，IDC 总出货量200.8万颗。

就算把华为、平头哥、寒武纪这些都算进去，据推算，国产AI加速器整体的单颗均价大概在5-8万之间，和英伟达的高端卡比还有差距，但已经不是“便宜低质”的印象了。

年增45%，未来服务器AI芯片需求只增不减

10月14日上午，506万粉丝的视频博主Lex Fridman放出与黄仁勋一起参加电脑展的Vlog视频。

两人在谈到中国AI市场时指出，所有的中国AI模型公司严重缺乏计算资源，但正因为算力被卡着，反而逼得他们做出这些令人难以置信的架构，效率高得惊人。

“这种限制，某种意义上诞生了‘发明之母’”。二人意思是说，需求（尤其是困境中的迫切需要）才是推动人搞出发明的东西，日子好过的时候没人折腾，被逼到墙角了反而逼出创新。

如今，国内AI算力需求只增不减，尤其是AI推理侧，国产AI芯片纷纷抢占英伟达和华为昇腾的份额。

AMD给出了一组最新数据显示，全球数据中心AI加速器总目标市场规模，从2023年2000亿美元左右，预计到2030年增长到1.4万亿美元，年复合增长率45%。

其中，AI加速器市场60%以上都是智能体引发的AI推理算力需求，现已成为AI工作负载之首，年复合增长超过14倍。

不仅如此，算力上层的AI模型需求持续加速攀升，过去两年间，每月消耗的tokens数量激增了95倍，几乎每2-3个月模型就会出现一次重要的迭代周期，这个速度并未停下或有放缓迹象。

正如黄仁勋所言，中国不是在追赶AI，很多领域已经反超或并驾齐驱。 50%全球AI研究者是华人背景，70%去年AI专利来自中国，中国开源AI模型非常优秀。