“走在张江高科或者北京中关村的街头，你随便丢一块砖头，可能都能砸中三个正在自研GPU的初创公司高管。

2025年末到2026年初，中国股市迎来了一波足以载入史册的“芯”浪潮。大模型和算力市场的热度，已经让芯片行业产生了一种“众神归位”的错觉。

在短短一个多月的时间里，摩尔线程、沐曦股份冲上科创板，壁仞科技、天数智芯登陆港交所。那些在PPT上蛰伏了数年的国产GPU“四小龙”，一夜之间集体上岸。上市首日，股价翻四倍、翻七倍的戏码轮番上演，市值动辄几百亿甚至上千亿 。

一时间，媒体标题充斥着“中国英伟达”、“GPU双雄”、“国产替代扛旗者”这样的词汇。这画面，像极了当年新能源赛道百车争鸣的场景——每个人都坚信自己投中的是下一个特斯拉。

但狂欢之余，我们是否可以冷下头脑来算一笔账：

全球GPU市场也就出了一个英伟达（NVIDIA），只有全球约五分之一规模的中国市场，真的能支撑起好几个“中国版英伟达”吗？

来源：英伟达

当国产替代的叙事红利被消耗殆尽，中国GPU市场的真相才会浮出水面：这里，最多只能容纳两到三个真正的玩家。

拥挤的牌桌

根据券商数据的统计，截至2026年1月，仅在最近一个IPO周期内，就有摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技、天数智芯四家企业完成了上市。此外，燧原科技、瀚博半导体先后完成IPO辅导，百度旗下的昆仑芯以保密形式向香港联交所递表。

来源：东方财富网

这张牌桌上，每一家手里都握着“自研架构”的筹码，每一家嘴里都喊着“对标H100”的口号。

从营收规模看，大家也确实都在增长。沐曦股份2025年上半年收入9亿元，同比增长4倍；摩尔线程2025上半年收入7亿元，同比增长1-2倍。2022年到2024年，摩尔线程营收分别为4600万、1.23亿元和4.38亿元。寒武纪更是在2025年首次扭亏为盈。

然而，光鲜的营收背后，是微乎其微的市场份额。

据投资时报资讯，分析了几家头部厂商在国内AI芯片市场中的占有率。2024年英伟达、华为海思以及AMD在国内AI芯片市场中的市场份额分别为54.4%、21.4%、15.3%。其他公司在相应细分领域的市场占有率都不足1%：沐曦在2024年中国AI芯片市场中的份额约为1%；壁仞科技2024年在通用GPU市场中的份额为0.2%；天数智芯招股书显示，2024年其在国内通用GPU市场中的份额为0.3%。

数家厂商，正在争夺不到20%的市场。

来源：摩尔线程-产品

这种景象似曾相识。几年前，国内的射频芯片赛道也是如此。当时国内射频相关企业超过300家，结果呢？由于产品同质化严重，大家只能玩命卷价格，血淋淋的价格导致毛利极低。如今的GPU赛道，虽然技术门槛更高，暂时还没陷入价格战的泥潭，但商业逻辑似乎相似：当所有人都挤在同一个狭窄的入口，踩踏是必然的结局。

软硬一体化是必然

别再让下游开发者发疯

也许有人会问：中国市场这么大，还不能容纳三五家GPU厂商一起愉快地玩耍吗？

答案是：很难。因为GPU生意的本质，不是卖硬件，而是“养生态”。

英伟达背后拥有数百万名开发者的CUDA生态，这才是他们的拿手好戏。开发者用习惯了CUDA，就像用习惯了iOS或鸿蒙，很难为了一个参数好看的国产芯片去重写整个代码库。

这就导致国产GPU厂商面临一个尴尬的境地：为了让客户用自家的卡，必须去“兼容”CUDA。但兼容CUDA终究只是权宜之计，你永远只能跟在英伟达后面跑，无法建立自己的开发者粘性。

更深的陷阱在于，软硬一体化是必然的趋势。英伟达不仅有CUDA，还有针对各种科学计算的加速库，甚至有自家的交换机。未来的AI算力竞争，是“集群”对“集群”的竞争，是“标准”对“标准”的竞争。

现在，华为在做这件事，摩尔线程在做MUSA架构 ，壁仞、沐曦也都在构建自己的软件栈。这意味着如果现在有5家GPU厂商活下来，5年后中国就会有5套互不兼容的国产AI计算标准。

这对于下游的服务器厂商、数据中心、应用开发者来说，简直就是一场噩梦。市场会自发地寻求统一，因为碎片化的生态是没有商业效率的。

参考PC时代和手机时代的历史，最终能在Wintel和ARM体系外生存的，只有苹果这样的闭环巨头。在中国市场，华为大概率会是那个闭环的巨头，剩下的名额，最多再给一到两个能够形成局部生态的“小闭环”。

华为的“天花板效应”

50%的份额是别人的终点线

如果我们探讨谁会是中国GPU市场的最终赢家，大家估计都会想到：华为昇腾。

来源：华为

这就引出了一个核心问题：华为占了多大地方，剩下的玩家还有多少空间？

根据伯恩斯坦（Bernstein Research）在2025年底发布的一份预测报告，到2026年，华为在中国AI芯片市场的份额将达到 50%，英伟达缩小至8%。

50%是什么概念？这意味着在国产替代的主场，华为一家就吃掉了半壁江山。

华为的优势是降维打击。别的创业公司在讲流片成功，华为已经规划到了2028年的昇腾970芯片 ；别的公司在讲兼容CUDA，华为已经发布了对标CUDA的CANN生态，甚至开放了“灵衢”（UnifiedBus）互联协议，试图在万卡集群时代建立自己的互联标准。

来源：UnifiedBus

更重要的是，华为拥有其他创业公司梦寐以求的东西：大客户的信任和整机交付能力。当三大运营商和头部互联网巨头采购AI算力时，他们更倾向于买华为整套的Atlas超节点解决方案，而不是买几块零散的显卡回去自己插拔。

华为就像房间里的大象。当它占掉50%的市场后，剩下的50%还要面临AMD（预测12%）和寒武纪（预测9%）的分配。算下来，留给“四小龙”们的增量空间，其实是一个极窄的夹缝。

谁会留在牌桌上？

所以，如果中国只剩下两到三家GPU厂商，除了华为，谁会拿到剩下的“幸存者门票”？

我们不妨做一个简单的推演。

第一种可能，是具备“云-边-端”协同能力的厂商。比如摩尔线程，它不仅做AI训推，还做图形渲染和PC显卡。这种“全功能”GPU的路线虽然研发难度大，但好处是应用场景多，既能吃AI的肉，也能喝PC市场的汤 。如果能在消费级市场建立起一定的用户基础，对于反哺软件生态是有帮助的。

第二种可能，是深度绑定特定大客户的厂商。比如寒武纪，虽然经历了几次波折，但它已经进入了某些头部互联网巨头的供应链。字节跳动既向寒武纪采购，也在自研；百度有昆仑芯。如果某家独立GPU厂商能跟一家大厂形成“铁哥们”关系，获得稳定的订单支持，就有机会在巨头的羽翼下完成技术迭代。

第三种可能，是在细分场景做到极致性价比的厂商。随着AI从“训练”转向“推理”，市场对算力的需求变得多样化。推理市场看重的不是单卡算力有多暴力，而是单位Token的成本有多低 。在这个领域，ASIC（专用芯片）和特定架构的GPU有机会通过定制化方案分得一杯羹。

如果，剩下的绝大多数，都逃不过被整合或者淘汰的命运，又该怎么办？

来源：数据猿