文 | 半导体产业纵横
一季度，国产 AI 芯片厂商集体交卷。
从数据看，这个行业正在经历前所未有的确定性增长。4 月底，寒武纪、摩尔线程、沐曦相继发布 2026 年一季度财报：三家公司营收分别同比增长 160%、155% 和 75%。这组数字足够亮眼，但只是故事的表象。
当我们把几家公司的财报放在一起看，会发现一个更值得关注的事实，国产 AI 芯片的竞争格局，正在从 " 混战 " 走向 " 分化 "。
第一个赛点：华为昇腾 950PR 量产
如果说 Q1 有什么最值得关注的变量，答案不是某家公司的具体业绩，而是昇腾 950PR 的发布和大厂订单的爆发。
今年 3 月，华为正式发布昇腾 950PR 处理器。这是昇腾系列首款针对推理场景深度优化的芯片，单卡 FP4 精度算力达到 1.56PFlops，搭载 112GB 自研 HBM 显存，带宽 1.4TB/s，功耗 600W。
950PR 处理器首次搭载在 AI 训练推理加速卡 Atlas 350 上，据华为昇腾计算业务总裁张迪煊介绍，Atlas 350 的单卡算力达到了英伟达 H20 的 2.87 倍，是目前国内唯一支持 FP4 低精度的推理产品。
这里需要厘清一个认知误区：从单芯片绝对算力看，昇腾 950PR 与英伟达 B200 存在明显差距。950PR 的 FP8 算力为 1 PFLOPS，而英伟达 B200 的 FP4 算力高达 9 PFLOPS。
但算力芯片的评价维度从来不只是峰值算力，在特定场景下，昇腾 950PR 的实际性能可以做到对 H20 的碾压级优势，原因在于它针对推理 Prefill 阶段和推荐业务进行了深度优化，这类任务计算密集、对并行计算能力要求高、同时对内存带宽极度敏感，950PR 的 112GB 大显存和 FP4 低精度格式恰好命中了这些需求。
更大的变化来自客户端。据业界消息，字节跳动、腾讯、阿里巴巴三大国内头部互联网企业，已就新增芯片订单与华为展开接洽。据报道，华为 2026 年昇腾芯片出货量目标已上调至 75 万片，计划贡献 375 亿至 525 亿元营收。
芯片价格随之水涨船高。昇腾 950PR 标准版定价约 5 万元，搭载 HBM 的高端版本定价约 7 万元，目前市场依旧供不应求。
最大的变量来自 DeepSeek。4 月 24 日，DeepSeek-V4 正式发布，华为云首发适配。DeepSeek V4 明确支持昇腾 950，意味着从模型训练、推理部署到芯片制造，中国已经形成了相对完整的技术闭环。
从市场份额看，2025 年华为昇腾累计出货约 81.2 万张，在国内整体市场拿下约 20% 的份额，稳居国产第一。华为的优势不只是芯片性能。它做的是全栈生态，从昇腾芯片到 MindSpore 框架，从 CANN 异构计算架构到开发者社区，形成了封闭但高效的闭环。
第二个赛点：寒武纪的盈利时刻
一季度报显示，寒武纪实现营收 28.85 亿元，同比增长 160%，环比增长 52.65%，首次季度突破 20 亿大关；归母净利润 10.13 亿元，同比增长 185%。这组数字的含金量在于：它不是偶发的爆发，而是建立在云端产品线持续扩张基础上的增长。
业绩增长的底层逻辑是什么？
一方面，人工智能行业算力需求持续攀升，给了有技术储备的厂商足够的增长空间；另一方面，寒武纪多年深耕的云端产品线进入收获期。目前，寒武纪的主要产品包括终端场景的寒武纪 1A/1H/1M 系列智能处理器，以及基于思元 100、思元 270、思元 290、思元 370 的云端智能加速卡系列。
更关键的是，寒武纪的收入高度集中于云端产品线。其 MLU590 芯片已在字节跳动等主要云服务商的搜索、广告、推荐系统中大规模部署。多年的深度合作带来了持续的硬件 - 软件协同优化，客户锚定效应显著。
值得关注的是，摩根士丹利在 4 月底发布的报告中首次覆盖中国 AI 芯片厂商，给予寒武纪增持评级。报告指出，寒武纪是国内 AI 推理芯片的领先标的，" 胜负不再仅由芯片规格决定，而是取决于单位 token 成本的经济性、软件生态成熟度以及客户深度绑定关系 "。
第三个赛点：国产 GPU 企业分化
相比华为和寒武纪的亮眼表现，摩尔线程和沐曦的故事要复杂一些。
先看摩尔线程。
4 月 26 日晚间，摩尔线程披露了上市后的首份年报和一季。2025 年，摩尔线程营收同比增长 243%，达到 15.06 亿元；2026 年一季度营收同比增长 155%，达到 7.38 亿元，归母净利润首次实现单季度盈利，标志着商业化进程迈出关键一步。
对于收入高增，公司的解释有两层：一是 AI 大模型快速迭代、应用扩张，带动 GPU 需求迅速增长；二是高端 GPU 出口限制持续收紧，为国产替代打开了窗口。
4 月 24 日，摩尔线程宣布在旗舰级 AI 训推一体全功能 GPU MTT S5000 上，率先实现对 DeepSeek V4 的 Day-0 极速适配，并完成全量核心算子的深度优化与部署支持。
另一个值得关注的信号是：2026 年 3 月底，公司披露了一份 6.6 亿元的夸娥智算集群销售合同。对比其一季度总营收，仅此一单就接近当季营收的九成。按照三期付款模式，这笔订单的收入完整体现可能要延后几个季度，但这恰恰印证了大单对摩尔线程业绩的主导地位——大客户战略的成效正在显现。
再看沐曦。
沐曦的处境则更微妙。4 月 29 日晚，沐曦股份发布 2026 年第一季度报告。报告显示，公司 2026 年一季度实现营业收入 5.62 亿元，同比增长 75.37%。这是沐曦股份 2025 年 12 月登陆科创板以来披露的首份一季报，公司一季度营收增长和减亏趋势延续，但仍未实现盈利。
不过，目前沐曦首款基于全国产工艺的曦云 C600 已于 2025 年底实现风险量产，预计 2026 年上半年进入量产销售阶段。C600 集成大容量显存与多精度混合算力，支持 MetaXLink 超节点扩展，并内置 ECC/RAS 多重安全防护模块，构建了从设计、制造到封装测试的国产供应链闭环，核心技术自主可控，面向金融、政务等高安全要求场景具备突出适配优势。
据渠道调研，国内主要云服务商已为沐曦 AI 芯片下达大额预订单，预计 2026 年二季度启动出货，下半年大幅放量。这批订单预计将为沐曦 2026 至 2027 年贡献超过 40 亿元营收。
从数据看，沐曦三年增长 30 倍：2023 年营收 5302 万元，2024 年 7.43 亿元，2025 年 16.44 亿元。但高增速背后是低基数效应，沐曦需要证明的是，这种增长能否持续，以及何时能够实现盈亏平衡。
格局初定，各有各的难
说了这么多公司，最后还是要回到行业的基本面。
一个重要趋势正在发生：AI 场景从训练向推理及智能体演进，CPU 地位持续提升。在训练阶段，GPU 与 CPU 配比约为 8:1；在推理阶段降至 4:1；而在智能体场景下，配比接近 1:1，甚至更偏向 CPU。
背后的逻辑是，伴随国内 AI 商业化落地提速，推理算力需求爆发。3 月日均 Token 调用量已突破 140 万亿，CPU 从 " 调度配角 " 升级为 " 核心承载 "，驱动国产算力链进入高景气周期。
行业热度也在数据上有所体现。企查查数据显示，2025 年全年，我国新注册 8.72 万家芯片相关企业，创近十年新高；截至 4 月 28 日，2026 年已注册 2.6 万家。现存芯片相关企业超过 40 万家。
摩根士丹利在报告中维持对中国 AI 芯片市场的长期判断：预计到 2030 年，中国 AI 芯片可寻址市场规模将达 670 亿美元，2024 至 2030 年复合增速约 23%。推动这一增长的核心动力，是 AI 推理需求的快速商业化。中国主要科技平台 2026 年 AI 相关资本开支预计同比增长 38% 至 5970 亿元。
三个赛点看下来，国产 AI 芯片的竞争格局正在清晰化。市场格局尚在演变，谁将最终胜出，仍有待时间作答。
