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2025年，中國國產晶片概唸成為貫穿資本市場全年的絕對主線。
而隨著摩爾線程-U（688795.SH）、沐曦股份-U（688802.SH）在科創板掛牌上市，以及壁仞科技、天數智芯加速衝刺港股，一場由政策、資本、需求三方共同驅動的國產算力熱潮似乎已至沸點。
在造富神話背後，國產AI晶片行業已行至新階段。DeepSeek等國產大模型的爆發倒逼硬體架構演進，“訓推分離”的產業共識正將競爭焦點引向新的維度。
在這個節點，我們也不禁思考：2025年，這個產業到底經歷了什麼？2026年，它又將走向何方？
如果用一個詞形容2025年的國產AI晶片的產業階段，“成年禮”或許很貼切。
頭豹研究院AI行業高級分析師莫舒棋向財聯社記者表示，目前，國產AI晶片在推理計算、特定模型適配以及軟硬體協同和系統級最佳化方面已具備實際交付與規模部署能力，能夠滿足部分行業客戶的核心需求。
“今年就是先把能做的公司推上牌桌，再用公開市場融資繼續迭代。”某A股晶片上市廠商人士告訴財聯社記者，科創板在制度與風險偏好上，更能承接高研發投入、短期虧損但具備戰略屬性的算力企業。
然而，上市只是第一步。“2025年並非傳統龍頭地位被實質性撼動的一年，而是市場被進一步‘拉長’的一年。以輝達為代表的高端訓練晶片依然不可替代。”莫舒棋向財聯社記者表示。
回顧過去幾年，國產AI晶片企業通過“堆面積、堆電晶體、堆晶片”的方式彌補單卡性能差距，雖然把硬體做到了“可用”，但能效比和軟體生態的短板依然明顯。
資本狂歡的同時，產業側的“壞”消息也一併傳來。2025年12月，有消息稱美國將允許輝達向中國出口H200晶片，雖然要加收25%的費用，但這依然像一條“鯰魚”，攪動了國產AI晶片的舒適區。
有產業鏈人士告訴財聯社記者，相較於目前最先進的AI晶片輝達Blackwell系列，H200的主要指標只有其二分之一甚至更低；但相較於輝達的“中國版”定製晶片H20，H200主要指標則領先5到10倍不等。
“H200的性能恰好卡在‘能用但不是最先進’的甜蜜點上，這其實是‘溫水煮青蛙’策略的延續。”有產業鏈人士向財聯社記者直言，這種傾銷正試圖延緩中國國產替代的處理程序。
不過，在莫舒棋看來，2025年並不是簡單的“替代年”，而是市場的“結構成型年”。
她表示，AI晶片的競爭格局正從單一龍頭的壟斷，逐步演變為多層級並存。“圍繞推理算力、行業定製和國產替代，多個平行發展的細分賽道正在逐步形成，不同層級的廠商在各自適配的應用場景中，開始建立起相對清晰且穩定的市場定位。”
多位受訪人士認為，H200的入局雖然增加了變數，但並未撼動國產算力將來在政務、營運商、金融等領域的“基本盤”——畢竟，供應鏈的安全與可控，已經成為比性能更硬的指標。
過去幾年，大家習慣拿著放大鏡對比AI晶片的參數：誰的峰值算力高？誰的製程更先進？
但2025年，DeepSeek等國產大模型的爆發，給沉迷於“堆參數”的硬體廠商上了一課——如果不完善生態，你的晶片可能根本沒人用。
一個標誌性事件是，DeepSeek採用了創新的UE8M0 FP8量化策略，並特意指出這是針對下一代國產晶片設計的機制。這不僅是一個技術細節的調整，更是一種訊號，軟體開始反向定義硬體了。
“DeepSeek的成功表明，通過模型壓縮、稀疏計算、混合精度訓練等技術手段，可以在一定程度上彌補硬體性能的不足。”摩爾線程方面在接受財聯社記者採訪時坦言，在硬體性能短期內難以趕超的情況下，通過軟體層面的創新仍可提升整體計算效能。
在不少受訪的業內人士看來，很多晶片雖然標稱算力很高，但因為不支援混合精度訓練、不支援高效互聯，在實際的大模型訓練中效率極低。
摩爾線程方面也進一步指出，DeepSeek讓MoE（混合專家模型）、混合精度、高效互聯等技術成為必須，這對國產GPU廠商的綜合軟硬體設計能力提出了更高的要求。
“以前是拿著錘子找釘子，晶片做出來再找場景；現在是釘子決定了錘子長什麼樣。”某A股AI晶片上市廠商人士告訴財聯社記者，這種變化直接導致了市場的劇烈分化，把行業從“大亂燉”引向了兩個方向。
第一個方向是奉行“大力出奇蹟”的訓練側，這裡是壁仞、摩爾線程等通用GPU玩家的主戰場，大家拼的是多機多卡的叢集能力，是能不能把幾千張卡連在一起不掉線，是軟體棧能不能扛得住高強度的平行訓練。
第二個方向是信仰“精打細算”的推理側，這裡的邏輯完全變了，客戶不再關心你單張卡能跑多快，而是關心“跑一次業務要花多少錢”（單位業務成本）。華為昇騰、雲天勵飛-U（688343.SH）、寒武紀-U（688256.SH）等廠商在這裡廝殺，比拚的是誰能把推理跑得更穩、更省錢、更容易遷移。
這就像買車，以前大家只看極速是多少，現在DeepSeek告訴大家，如果是跑網約車（推理），省油和皮實耐用才是王道；如果是跑F1（訓練），那再談極速。
“把這兩件事混在一起談，往往從第一句話就跑偏了。”上述A股廠商人士打了個比方，同一家公司可能覆蓋多個領域，但如果連自己的主戰場是在“造F1”還是“開網約車”都搞不清楚，那在2026年一定會被淘汰。
站在2025年尾展望2026年，一個共識正在形成，做好訓練是巨頭的“遊戲”，但做好推理才能為國產AI晶片帶來更多落地的可能性。
“全球算力競爭的重心正在發生變化。”雲天勵飛副總裁鄭文先在接受財聯社記者採訪時敏銳地指出，輝達與推理晶片企業Groq的交易，以及Google發佈專為推理而生的TPU Ironwood，都釋放了一個強烈訊號，推理不再是訓練的附屬品，而是決定AI應用能否規模化落地的關鍵。
鄭文先告訴財聯社記者，這背後的驅動力是“訓推分離”。隨著智能體應用的興起，推理不再是一次性的問答，而是包含規劃、檢索、呼叫的持續流程。企業最關心的不再是單點算力，而是單位業務的成本和服務質量。
這對中國晶片廠商來說，極有可能是一個“彎道超車”的窗口期。“訓練市場的生態鎖定效應太強，追趕成本很高。但推理賽道場景分散、需求多樣，更適合中國廠商通過工程化能力實現突圍。”鄭文先認為。
那麼，2026年國產晶片競爭下半場將如何展開？
首先是“推理規模化”的爭奪，莫舒棋預測，2026年推理算力的增長速度將明顯快於訓練算力。在這個戰場上，誰能提供更低成本、更穩軟體棧的方案，誰就能拿下政務、金融、工業這些“大糧倉”。
此外，客戶的需求正由“買晶片”向“買算力服務”轉變。莫舒棋告訴財聯社記者，單純比拚製程和峰值算力已難以形成壁壘，未來的競爭是“晶片+系統+軟體”的整體較量。這意味著，像HBM（高頻寬儲存）、銅纜互聯、先進封裝這些“周邊配套”的穩定供應與交付，將從加分項變成入場券。
2026年，資本市場熱炒的概念也會出現分流，上述A股AI晶片上市廠商人士告訴財聯社記者，2026年資本市場將更加“實用主義”：A股科創板將繼續承接以通用GPU為代表的“硬科技”敘事，而港股則會成為以地平線機器人（09660.HK）、黑芝麻智能（02533.HK）為代表的“場景牽引型”晶片的主陣地。
“年終回看，中國AI晶片版圖正從‘概念公司’階段邁向‘產品公司’階段。”上述A股廠商人士總結道，2026年更像是一場“工業化比賽”，而不是“單點技術秀”。
下一步的分水嶺，將是能否把資本市場給出的時間與資金，轉化為真正的產業化份額與可持續的現金流。
對於國產晶片產業而言，國際巨頭們前後夾擊的產業環境從未改變。但好消息是，專注於AI晶片的國產廠商們，終於不再盲目地在別人的跑道上狂奔，而是開始建立自己的坐標系。 (財聯社)