算力芯片产业专题交流纪要分析 一、 涉及的行业与公司 * **行业**：国内算力芯片产业，包括AI芯片、超节点技术、互联网公司资本开支 * **公司**： * **国内芯片厂商**：华为、寒武纪、海光、昆仑芯、平头哥、沐曦、天数智芯、壁仞科技、摩尔线程、天数智芯、壁仞科技 * **互联网/科技公司**：腾讯、字节跳动、阿里巴巴、百度、美团 * **网络/服务器厂商**：盛科、锐捷、中兴、曙光、有孚网络、南京润泽 * **海外厂商**：NVIDIA、英特尔、AMD、台积电、三星 二、 核心观点与论据 1. 市场需求与资本开支 * 预计2026年国内主要互联网公司全球算力总资本开支（仅GPU及服务器）达4000亿至5000亿元[3] * 开支在**海内外分配比例约五五开或六四开**，受美国出口管制、国内信息安全政策及国产芯片技术进步影响[1][3] * 2026年国内互联网大厂算力总开支预计4000-5000亿元，海内外分配约五五开[1] * 远期需求高增，预计2026年国内算力芯片需求量达400万颗，2028年有望突破800万-1000万颗，Agent应用为核心驱动力[1][12] * 2025年国内算力芯片合理需求量约200万至300万颗[12] 2. 国产芯片采购格局与趋势 * 2026年国产芯片采购占比有望升至**70%-80%**，NVIDIA高端芯片（如H200/B300）预计占20%-30%份额[1][2] * 采购转向主要受国内对NVIDIA H200引进态度谨慎影响[2] * 国产芯片应用正从推理向训练渗透，2026年将开始承担部分训练任务[2] * 互联网公司评估国产芯片主要考量：多代产品迭代经验、供应链稳定性、性价比、价格及网络和超节点能力[2] * 预计到2028-2029年，国内N+2制程产能充分释放，互联网公司自研芯片或全国产化采购将基本实现自给自足[1][3] 3. 超节点技术发展与应用 * **2026年为超节点规模化落地元年**[1][4] * 华为384卡超节点已向美团等二线互联网厂商及部分算力运营商交付[1][4] * 超节点技术能带来约**50%的推理性能提升**，但初期硬件成本比传统架构高出约**30%**[1][6] * 性能提升源于算力芯片间直连绕开CPU，提升通信效率[6] * 当前已采购的国产芯片超节点主要用于推理任务，训练侧应用尚处起步阶段[5] * 华为384超节点单价：针对KA用户约3000万至4000万，面向央国企等行业用户约6000万[7] 4. 主要厂商产品迭代规划 (2026-2027) * **华为**：2026年主力产品为910C的384超节点和950的8192超节点；910B面向小客户；预计2027年推出960/970系列，每代性能目标提升1.5-2倍[8][9] * **寒武纪**：2026年主力包括全合规版590、基于690的超节点及面向推理的12nm产品580；预计2026下半年或2027年初推出性能是690两倍的下一代产品（或命名790）[9] * **海光**：2026年Q2或Q3提前推出性能翻倍的深算4，与深算3共同销售；2027年深算4成主流；计划推出结合自研CPU的浸没式液冷超节点[9] * **沐曦**：2026年清理C500库存，5月量产下一代C600（初期或采用12nm），2026年底或2027年初推国内先进制程的C700[10] * **摩尔线程**：2026年清库存S5000，推出性能翻倍的S6000并制成超节点；预计2027年推S7000[10] * **天数智芯**：2026年继续推广BI-V150，预计Q2推新一代产品天垓200/300，下半年成交付主力[10] * **壁仞科技**：2026年交付以上海本地化市场为主，产品全面切换至国产供应链，主流产品为BR104[11] * **昆仑芯与平头哥**：产品主要供内部（百度、阿里）使用，未像独立芯片公司进行全行业迭代[9] * **字节跳动**：海外自研芯片2026年预计小规模POC部署，出货量不超20万颗；国内合规版本进度稍慢，可能2026年Q3/Q4流片或小批量量产，出货量预计数万颗[10] 5. 竞争格局与厂商优势 * 具备 **“CPU+GPU”协同能力**的厂商（如华为、海光）优势凸显，主要受益于海外CPU供应受限及超节点架构革新需求[1][12] * 英特尔和AMD交付能力不足，“先欧美后亚洲”的交付策略导致中国市场供应和价格不利，倒逼国产CPU加速落地[12] * 国内AI芯片企业分两梯队：第一梯队（华为、寒武纪、海光等）产品对标NVIDIA H100-H200；第二梯队（新兴厂商）产品对标A100和H20[8] 6. 供给侧挑战与瓶颈 * 供给侧瓶颈仍存，**N+2制程产能受限**导致2026年资本开支难以完全消化[1][2] * 国产芯片采购面临关键挑战：国内N+2（等效7nm）制程产能有限；海外流片存在合规与信息安全风险[2] * 尽管2026年互联网公司有强烈算力采购意愿，但受限于国产芯片的性能和交付能力，预计资本开支预算无法完全消化[3]