文章核心观点 - 国产算力芯片的竞争正从芯片本身延伸至软件迁移、系统效率和供货保障等算力落地的各个环节，依靠外部环境“躺赢”的阶段正在过去 [1][4] - 国产算力芯片公司三季报增长普遍亮眼，AI算力需求快速增长、厂商技术积累与外部环境助力共同推动业绩 [2][3] - 国产大模型与国产算力芯片配合日益紧密，模型适配带来的差异化优势逐渐收窄，厂商之间竞争日趋充分 [3][4] 业绩表现 - 沐曦股份预计前三季度营收同比增长105.60%至151.29%，归母净利润扭亏为盈 [2] - 海光信息前三季度营收同比增长57.58%，第三季度营收58.56亿元，创单季新高 [2] - 寒武纪、摩尔线程2026年上半年营收分别同比增长108.13%和147.42% [3] 模型适配进展 - 2025年1月DeepSeek-R1开源后，国产芯片大多在十多天后陆续完成适配；同年9月DeepSeek-V3.2-Exp开源，华为昇腾、寒武纪、海光信息等已能在当天完成适配 [3] - 2026年10月15日阶跃星辰开源Step 5 Preview，华为昇腾、摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技和海光信息DCU等国产芯片均在当天完成“Day 0适配”，该情况在头部国产芯片厂商中已逐渐普及 [4] 软件迁移 - “Day 0适配”主要跑通新发布模型，存量应用迁移到国产算力平台仍需投入大量人力，不少行业用户软件最初在国外硬件和软件环境上开发 [6] - 中科曙光高端计算总工程师卜景德表示，面向科学计算的主流软件环境基本都已支持，适配工作量大幅降低，但传统以CPU为主的应用迁移适配仍有挑战；商业软件没有源代码适配较难，有源代码且开发团队在国内的合作相对简单，科研团队自编算法移植上手较慢，深度适配优化往往需要几十人团队、有的接近一两百人 [6] - 中国石化胜利油田物探研究院首席专家张猛表示，研究院原自研勘探软件全部基于国外商业硬件运行，迁到国产平台需改造程序架构、语言和接口 [7] - 2025年8月华为轮值董事长徐直军宣布昇腾基础软件CANN全面开源开放 [7] - 头部芯片厂商相关负责人表示，算力硬件和软件模型种类增多会催生专门做中间件服务的厂商，AI Infra新形态由此出现，芯片厂商保障最基础部分，软件生态依靠更多伙伴共同完善，目前在工业制造等领域国产软硬件比例仍相对不高 [7] - 中科曙光副总裁曹振南表示，公司在软件人员上投入很大且主要集中在系统软件层面，基于国产芯片搭建算力平台需要足够厚的软件栈，包括各种库、开发环境乃至编译工具；好不好用、应用门槛高不高可能成为衡量国产算力的关键指标 [8] 系统效率 - 同样数量芯片组成的系统效率可能相差悬殊，大规模集群逐渐成为大模型部署常见形态，这种差别可能进一步拉大 [10] - 中科曙光高速网络互连产品部总工程师万伟表示，模型越来越大，八张计算卡已难以容纳完整模型，需采用分布式架构由多节点共同承载，多卡并行计算存在通信同步依赖，部分计算卡异常延迟会拖累整个集群计算效率，计算、网络和存储的协同效率是影响集群性能的关键因素 [10] - 华南某大型券商半导体分析师表示，超节点已逐步成为大模型部署门槛，推理所需配置已从去年的八卡一体机升级 [10] - 7月开源的Kimi K3参数规模达2.8万亿，月之暗面官方建议本地部署时使用64个及以上加速器组成的超节点；该分析师认为超节点在2026年第三季度已迎来批量放量拐点，2027年渗透率有望加速提升 [11] - 超节点靠系统架构创新提升算力效率，把计算集成得更密，芯片内存可统一编址、直接访问，与传统横向扩展方式相比，通信损耗从30%—40%降到10%以内，算力利用率从60%—70%提升到90%以上，万亿参数级模型训练周期从数月缩短到数周 [11] - 在国产芯片与海外芯片单卡性能仍存在差距的情况下，超节点是国产算力追赶的一条路径；云厂商资本开支有望从单纯采购芯片转向采购整套系统，超节点交付从单台服务器升级到整机柜乃至多机柜级别，涉及计算、网络和制冷供电，方案复杂程度明显提高，市场份额会更多向头部服务器整机厂商集中 [11] - 9月9日京东云宣布拟建设十万卡智算集群，采用摩尔线程GPU，算力向全行业开放，看中摩尔线程在大规模集群上的成熟交付经验 [12] - IDC数据显示，2026年上半年英伟达在中国数据中心AI芯片市场份额降至34%，华为份额达28%；IDC认为中国AI芯片市场竞争正从单颗芯片性能转向大规模计算系统效率 [12] 供货能力 - 集邦咨询预计2026年第四季度一般型DRAM合约价环比上涨10%—15%，DRAM原厂持续把先进制程投向服务器用高性能产品，市场整体维持供不应求但涨势有所放缓；2027年HBM整体平均售价同比增幅可达121%，AI服务器需求持续扩张，HBM与一般型DRAM仍在争夺有限的先进制程和晶圆产能 [15] - 头部芯片厂商相关负责人表示，从晶圆到基板芯片上游都面临价格上升压力，产能受外部供应链波动影响，其中影响最大的是内存；芯片产品设计阶段已考虑该因素，今后产品会尽量在不增加或少增加成本情况下兼容更多类型内存 [16] - 半导体分析师认为存储供给仍是当前制约国产AI芯片的主要瓶颈之一，随着国产存储厂商技术进步和产量提升，这一瓶颈有望逐步缓解，带动国产算力芯片出货增长 [16] - 长鑫科技宣布新的DRAM架构已取得进展，新一代服务器内存预计年底推出，存储密度有望提升；其在2026年前三季度业绩预告中表示AI算力需求快速增长，DRAM产品供不应求、价格大幅上涨，产能利用率保持高位运行 [16] - 芯片厂商备货计划往往提前一年制定，根据市场调研预测下一年出货量，备货不足、产能跟不上会导致市场供应紧张 [17] - 截至2026年6月末，寒武纪存货较上年末增长66.83%，增加的主要是原材料和委托加工物资；同期摩尔线程存货从2025年末的13.32亿元增至35.50亿元 [17] - 截至2026年9月末，海光信息预付款项从2025年末的28.85亿元增至58.85亿元，存货从64.06亿元增至89.21亿元，公司表示根据经营策略加大备货规模、原材料采购支出同比显著增多 [17] - 半导体分析师认为今明两年国产算力芯片仍有较强需求支撑，但近期国产算力卡供给问题压制了算力基础设施的部分需求 [17]