国产GPU行业动态 - 美国对GPU的限制政策促使国产GPU快速发展 华为昇腾系列性能被英伟达CEO提及已超越H200 但表述存在夸张成分[1] - 互联网巨头资本开支计划显示国产GPU采购趋势：字节跳动2025年计划投入1600亿 阿里未来3年投入3800亿 腾讯2025年投入900亿用于云和AI基础设施[2] 国内大厂采购策略 - 字节跳动最积极采用国产GPU 主要采购寒武纪和昇腾 并广泛测试其他国内品牌 2025年计划增加采购量[2] - 阿里巴巴态度谨慎 除自研平头哥外上线部分昇腾卡 但性能表现不佳 2025年计划首次采购海光和寒武纪卡 同时继续储备英伟达产品[2] - 腾讯最保守 首选英伟达 其次考虑华为产品 最后评估寒武纪和海光 已认证摩尔线程 2025年资本支出包含大规模GPU采购和算力租赁[2] 昇腾910系列出货与性能 - 昇腾910B累计出货达16万张 保持稳定 而910C因量产延迟仅出货2.7万张 预计后续单月出货将提升至5万张[3] - 910C在国产芯片中集群能力领先 单卡性能获市场认可 但服务端支持和生态系统建设仍是短板[3] - 全年出货目标从85万张下调至70万张 其中910B和910C各占一半 调整主因包括互联网巨头需求波动及阿里自研芯片替代影响[6] 应用场景与市场需求 - 昇腾卡15%-20%用于模型训练 其余主要用于推理 但训练场景面临高成本和技术难题 仅DeepSeek、科大讯飞等头部企业尝试使用[6] - 910B主要客户为地方超算中心和运营商 910C则更多被大型互联网公司采用 字节跳动占其需求近三分之一[6] - 一体机产品因市场热度下降 出货量预计低于预期[6] 技术发展趋势 - FP8成为推理侧硬件基本要求 多模态模型推动更高标准需求 CloudMatrix 384超节点方案逐渐成为行业标杆[7] - 国产芯片厂商在生态系统建设上取得进展 寒武纪、海光等品牌已解决部分兼容性问题 长期有望扩大市场份额[7][8] - 互联网大厂与昇腾合作定制化开发需投入大量人力资源适配 相比直接使用英伟达卡增加时间成本和技术难度[8]