分析师预计，以华为和寒武纪为首的中国本土AI加速器制造商将在2026年占据中国本地市场90%的份额，标志着与Nvidia和AMD的快速脱钩。
随着美国出口管制和北京的采购指令系统性地剔除AMD和Nvidia等美国制造的硬件，中国AI加速器有望占据该国国内市场的90%。据DigiTimes报道，TrendForce近期报告指出，寒武纪（Cambricon）和华为预计将成为这一转型的主要受益者。然而，关键问题依然在于：中国供应商能否制造并交付足够的数量以满足激增的国内需求。
Nvidia在中国的主导地位已急剧削弱。根据投资银行Bernstein此前的估算，该公司在2024年占据了中国AI加速器市场66%的份额，但到2025年该份额降至40%，并预计将在2026年进一步跌至仅8%。由于今年上半年没有向客户正式发货新型加速器，Nvidia首席执行官黄仁勋在5月表示，其公司在中华人民共和国的市场份额实际上已“归零”。尽管如此，部分Nvidia GPU仍通过非官方渠道进入市场，因为当地企业仍然严重依赖Nvidia的CUDA生态系统和高端加速器。尽管存在这种漏洞，但中国绝大多数新的AI部署现在都依赖于国产设计和生产的硬件。
据Guancha.cn发布的数据，2025年中国AI加速器的总可触达市场（TAM）超过400万片。在此期间，有220万片Nvidia AI GPU进入中国市场，尽管整体份额下降，但仍占据了55%的出货量份额。Nvidia的表现仍显著优于其最接近的竞争对手华为，后者出货了81.2万片AI加速器，占据了20.3%的市场份额。其他制造商落后较多：阿里巴巴旗下平头哥（T-Head）生产了26.5万片，随后是AMD的16万片。寒武纪和昆仑芯各供应了约11.6万片AI处理器，而其他所有供应商合计出货量不足10万片。
政府支持正在加速这一转型。中国最近首次将本土AI芯片加入其“安全可信”采购清单，并制定了一项价值2950亿美元的计划，以建设一个运行于80%国产硅片的国家AI数据中心网格，同时推动华为凭借搭载8,192颗昇腾950加速器的新Atlas SuperPods集群进入韩国市场。“今年，中国政府积极鼓励采用国产AI芯片，”TrendForce报告称，“这一政策推动可能会为具有高潜力的国内企业提供优先支持，使它们能够大幅扩大在中国高端AI服务器市场的份额。与此同时，国内生态系统在先进制程节点、先进封装和热管理等关键领域正日益成熟。”
在此基础上，TrendForce现在预测，随着国内产能和部署规模的扩大，2026年中国公司开发的高端AI处理器出货量将同比增长超过83%。因此，分析师预计国产AI加速器将占据近90%的销售份额——高于去年的45%——而像AMD和Nvidia这样的外国供应商仅占约10%。这代表了该公司对2025年12月展望的重大上调，当时估计中国处理器在2026年高端AI芯片市场中仅占约50%。
要取代此前由AMD和Nvidia供应的236万片AI加速器——这些产品去年占据了59%的出货量份额——需要巨大的工业努力，前提是TAM保持在400万片左右。为了弥补这一差距，TrendForce报道称，中国正在采取“双轨战略”。这种方法结合了来自华为和寒武纪等供应商的商业加速器，以及包括阿里巴巴、百度、字节跳动和腾讯在内的超大规模云服务商内部开发的定制AI ASIC。“总体而言，这些发展正推动中国的AI基础设施摆脱对外部GPU的严重依赖，转向‘国产GPU + 专有ASIC’的双轨模式，”该公司指出。超大规模云服务提供商因成本较低和工作负载特定优化而越来越倾向于使用自己的硅片，而华为、壁仞科技（Biren）和寒武纪等商业硬件开发商也在同时扩大产量以满足强劲的需求。
中国半导体行业是否真的能在短短一年内替换掉196万片高端AI加速器仍不确定。维持400万片的TAM需要每年AI加速器产量增加2.2倍。作为中国最大最先进的代工厂，中芯国际（SMIC）最近报告称，2026年第二季度营收为30.05亿美元，高于2026年第一季度的25.05亿美元和2025年第二季度的22.09亿美元。虽然这表明产量上升和定价权增强，但尚不清楚该公司36%的同比增长率是否意味着有能力将高端AI加速器的产量相比2025年翻倍以上。加剧这一挑战的是国内高带宽内存（HBM）的严重短缺。据报道，华为已获得大量三星提供的HBM2级内存库存，但这些供应是有限的。因此，其昇腾950系列加速器将越来越多地依赖专有的HiBL 1.0和HiZQ 2.0内存架构，而不是行业标准HBM2或HBM3。与此同时，DRAM制造商长鑫存储（CXMT）正准备在2026年底进行HBM3生产，但达到有意义产量的时间表仍不透明。
除了硬件之外，Nvidia的CUDA软件栈仍然是强大的竞争护城河。虽然理论上可以通过工程努力匹配原始性能，但复制成熟的软件生态系统无法在短时间内完成。华为去年将其CANN软件栈向外部开发者开放以加速迭代，但其是否在多大程度上达到了内部目标仍未得到验证。毫无疑问，中国的国内AI软件栈每年都在成熟，这意味着越来越多的新部署可能会运行在国产框架上，而不是CUDA。就原始能力而言，中国硬件取得了实质性进展。华为的解决方案目前在功耗较高的情况下，可以超越Nvidia的NVL72 GB200机架级系统。只要能源约束可控，华为就可以部署计算吞吐量与基于Nvidia的系统相当甚至更高的AI数据中心。
最终，要在保持400万片TAM的同时完全取代美国GPU，意味着中国仅在2026年就需额外生产196万片AI加速器——这是一个2.2倍的跳跃，鉴于台积电和新兴国内内存生产商目前面临的限制，这看起来极不可能。因此，虽然中国供应商确实可能获得国内市场份额的90%，但在无法继续获得美国硬件的情况下，该市场的绝对规模可能会显著收缩。