算力雜談 · 晶片 × AI × 國產替代
2026年4月，字節跳動確認了一筆56億美元（約合400億人民幣）的採購訂單，全部買華為昇騰晶片，鎖定約35萬顆。這是中國AI晶片採購史上最大的一筆單子。
400億是什麼概念？華為昇騰2025年全年出貨81.2萬張，字節一家就鎖定了35萬顆——一個客戶吃掉了一個晶片廠近半年的產能。
但這只是一張拼圖的一角。2025年，中國AI加速卡市場總出貨量約400萬張，輝達佔55%（約220萬張），國產合計41%（約165萬張）。這400萬張卡，誰在買？買誰的？為什麼這麼買？
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網際網路大廠：四家四種買法
字節跳動是2025年中國AI算力市場上花錢最多的公司。2025年資本開支約1500億元，2026年AI基建預算從1600億上調至2000億元，增幅25%。這個體量在網際網路大廠裡排第一。
字節的採購清單拆開看，分三層。核心訓練層買輝達H20，受出口管制限制，能買到多少買多少。國產主力層押華為昇騰，2026年鎖定35萬顆。推理補充層鋪寒武紀思元590和690——寒武紀2025年64.97億營收裡，字節是第一大客戶。
字節同時押注三家，因為沒一家能單獨滿足需求。輝達買不到夠，華為產能緊，寒武紀推理夠用但訓練扛不住。三家的短板各不相同，湊在一起剛好覆蓋訓練和推理的全鏈條。
但這裡有個隱患：寒武紀2025年一季度96.48%的營收來自字節。字節養活了寒武紀，但字節自己也在造晶片。那天字節的自研晶片跑通了推理場景，寒武紀的訂單可能就要縮水。
騰訊的策略更分散。2025年AI算力投入約1100億元，GPU採購400億元——輝達H20和華為昇騰910B各佔一部分，昇騰佔比約30%。同時跟寒武紀、海光都簽了合作協議。2026年騰訊資本開支預計在1300億左右，九成投向AI算力。
騰訊為什麼不像字節那樣重押華為？因為騰訊有混元大模型，訓練和推理場景比字節更雜。訓練靠輝達和昇騰，推理往寒武紀和海光鋪。分散採購的代價是適配成本高——每家的軟體棧都要單獨對接，工程師團隊要分頭維護。換來的是供應鏈安全：任何一家斷供，不至於全線停擺。
阿里巴巴走的是第三條路。未來三年計畫投入超3800億元用於雲和AI硬體基礎設施，但大部分錢花在自研上。平頭哥累計交付超47萬片晶片，年化收入已達百億級。GPU叢集10萬張以上，主要是輝達，但平頭哥倚天710和含光800推理晶片已經在阿里內部大規模鋪開。阿里不太需要買別人的晶片——自己造的夠用。唯一的外購缺口在高端訓練卡上，輝達的份額暫時替代不了。
百度的路子跟阿里類似，自研崑崙芯2025年營收預計達35億元，外部客戶收入佔比約四成，已經啟動港股IPO。但百度體量比阿里小，自研晶片覆蓋不了全部需求，訓練側仍然依賴輝達。
四家大廠，四種買法。字節多線押注、騰訊分散避險、阿里自研為主、百度自研加外購。但有一個共同點：都在降低對輝達的依賴。區別只是降的速度和替代的路徑。
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三大營運商：華為的鐵票倉
如果說網際網路大廠的採購是多條腿走路，三大營運商則幾乎一邊倒：買華為昇騰。
中國移動2024至2025年新型智算中心採購，七家中標候選人——崑崙技術、華鯤振宇、寶德、長江計算、神州鯤泰等——清一色華為昇騰合作夥伴，標包總金額191億元。中國聯通、中國電信近兩年的智算伺服器採購，中標方也多為昇騰整機合作方。
營運商為什麼這麼偏？三個原因。
第一，政策要求。央企的IT基礎設施採購有明確的國產化替代時間表，營運商作為排頭兵，國產化率考核壓力最大。昇騰是目前國產AI晶片裡唯一能做到從晶片到軟體棧一體化交付的廠商，政企場景裡這是硬需求。
第二，安全合規。營運商的資料涉及通訊安全，核心系統不能跑在可能有後門的海外晶片上。昇騰從硬體到MindSpore框架到CANN計算架構，全鏈路自主可控，沒有一層依賴海外技術。
第三，管道慣性。華為在政企管道深耕了二十多年，從交換機到伺服器到雲，營運商本來就是華為的傳統客戶。AI晶片只是在這個關係上又加了一層。
營運商買昇騰，技術選擇和採購慣性各佔一半。但這個選擇有代價——昇騰的軟體生態跟CUDA差距大，模型遷移成本高，營運商的AI團隊規模又比網際網路大廠小得多，適配起來更吃力。用輝達方案一個月能跑通的任務，遷到昇騰可能要三個月。科大訊飛董事長劉慶峰說過一句話："這一步非走不可。" 營運商的心態跟他差不多：知道難，但不能不走。
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政企和金融：海光的地盤
政企和金融市場是海光的主場。
2026年6月的金融展上，海光資訊副總裁吳宗友說了一句話："海光已經覆蓋了90%以上的金融場景，銀行、券商、保險一個沒落。" 海光CPU在信創市場份額超過50%，跟華為並列國產第一梯隊。海光DCU深算三號已在20多個行業落地，跟360多款主流大模型完成了適配。
為什麼金融選海光？因為海光CPU相容x86架構。銀行的核心交易系統跑在x86上二十年了，換成ARM或者自研架構，牽一髮動全身——程式碼要重寫，維運團隊要重新培訓，監管審批要走一遍。海光是唯一能做到換晶片不換架構的國產廠商，程式碼幾乎不用改，系統遷移風險最低。
2025年海光營收143.77億元，同比增長56.92%，淨利潤25.45億元。這個盈利水平在國產晶片廠商裡排第一——寒武紀剛扭虧，沐曦、壁仞、摩爾線程還在燒錢。海光能賺錢，靠的就是信創替代的確定性訂單：國家稅務總局、海關總署、國有銀行、三大營運商的私有雲宿主機採購，海光CPU是標配。
但海光的天花板也很清楚。DCU的性能上限卡在A100等級，製程進不去3nm，HBM拿不到新一代。網際網路大廠的高端訓練場景，海光DCU接不住。海光的市場在信創替代和推理，不在前沿訓練。海光自己也清楚這一點——2025年金融展上，海光重點推的是安全合規和生態適配，算力性能反而放在了後面。海光走的路是先把信創和金融的基本盤吃透，再往網際網路和智算中心慢慢滲透。從143億營收和25億淨利潤來看，這條路走得穩。
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夾在中間的人
大廠有錢自研或者大批次採購拿到優惠價，營運商有政策保障供應。最尷尬的是中間那批——中小模型公司、AI創業團隊、高校實驗室。
這批人買不起整櫃的昇騰伺服器，也拿不到輝達的直供管道。他們的選擇是租——從算力租賃平台、第三方IDC或者大廠的雲服務上按需租卡。
一張H100的月租價在2026年仍然維持在萬元等級，昇騰910B的月租也要好幾千。對一個月燒幾十萬token成本的創業公司來說，算力開支能佔到總成本的60%以上。租卡比買卡靈活，但長期算下來比自建貴得多——問題是自建的前期投入動輒幾千萬，中小客戶根本掏不起。
這批客戶正在被結構性擠壓。大廠自研晶片越來越強，雲上的算力定價權就越來越集中——阿里雲用平頭哥壓成本，騰訊雲混入昇騰，百度雲用崑崙芯。中小客戶看似有選擇，實際上能租到的卡和能承受的價格，都被幾大雲廠商卡著。沒有自研晶片的模型公司——比如智譜、MiniMax——在算力可得性上天生受制於人。
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三道選擇題
把上面這些梳理一下，中國企業的AI算力採購本質上在做三道選擇題。
第一道：訓練還是推理？訓練買輝達或昇騰高端，推理可以用寒武紀、海光DCU、崑崙芯。字節把訓練給華為昇騰，推理往寒武紀鋪，就是這個分工。訓練卡的性能要求高、可選範圍窄，推理卡的性能門檻低、可選範圍寬——所以國產替代在推理側跑得最快。
第二道：自研還是外購？有體量的公司都在自研。阿里有平頭哥，百度有崑崙芯，字節也在造。自研晶片吃推理和邊緣場景，外購補訓練缺口。沒體量的只能外購，而外購的選擇越來越少——輝達受限，國產產能緊，好卡要排隊。
第三道：生態還是自主？選輝達就是選CUDA生態，遷移成本最低但供應鏈最脆弱。選昇騰就是選全端自主，安全但適配成本高。選海光就是選x86相容，遷移最平滑但性能天花板低。每家晶片廠商賣的不只是硬體，是一整套軟體棧和開發工具。客戶買晶片的同時，也在選一條技術路線。
這三道題沒有標準答案。每家公司都在根據自己的業務場景、供應鏈風險和技術能力做權衡。但有一個趨勢很清楚：國產晶片的採購份額從2022年的不到5%漲到了2025年的41%，三年翻了八倍。輝達從95%跌到55%，還在往下走。
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還沒開始的仗
2025年中國AI加速卡市場400萬張的出貨量裡，有165萬張是國產。這個數字在2022年不到20萬張。
三年時間，中國AI晶片市場從輝達一家通吃，變成了三分天下。華為吃掉了營運商和政企，海光吃掉了金融和信創，阿里和百度吃掉了自家的雲業務，寒武紀靠字節的訂單撐過了盈虧線。輝達的份額還在，但越來越像存量市場裡的備選方案。
但接下來的問題跟前三年完全不同。前三年大家分吃輝達的蛋糕——市場在膨脹，誰都能長，國產廠商之間沒有直接競爭。當國產份額從41%往60%、70%走的時候，增量空間變小了，國產廠商之間就要互相搶。華為和海光在政企市場已經撞上了，寒武紀和昇騰在字節的推理場景裡也在競爭，阿里平頭哥如果對外賣，跟寒武紀、海光DCU也會正面交鋒。
到那時候，政策紅利和供應鏈安全不再是護城河——大家都是國產，都有自主可控的標籤。比的就回到了最原始的東西：誰的性能強，誰的生態好，誰的價格低，誰的交期短。這才是晶片行業真正的淘汰賽。
這場仗還沒開始。但快了。 (算力雜談)