山西证券2025年5月发布的AI算力专题报告指出，国产AI芯片第一梯队厂商正加速追赶英伟达，在性能、产能、生态三个维度实现突破。华为昇腾910B已在单卡性能上对标英伟达A100，910C综合性能接近H100的80%，华为基于384块910C发布的CloudMatrix384超节点算力达GB200NVL72的1.7倍。海光信息深算三号、寒武纪思元590、百度昆仑芯3代等新一代主力产品有望对英伟达H20形成替代。目前英伟达在国内AI芯片市场仍占主导地位（2024年约70%份额），国产化替代存在巨大空间。

英伟达在国内AI芯片市场长期占据主导地位。2022年，英伟达占国内加速芯片出货量的85%，国产芯片合计仅占15%。到2024年，虽然国产芯片份额已提升至约30%，英伟达仍占据约70%的市场份额，国产替代空间依然广阔。

英伟达针对中国市场推出的特供版H20自2024年以来在国内市场仍占据较高份额。虽然H20的训练算力只有H100的15%左右，但其在CUDA生态、通信互联等方面相较于其他AI芯片仍具备显著优势。H20保留了H200完整的NVLink和PCIe带宽性能，NVLink互联带宽可达900GB/s，组建大规模GPU集群优势显著；同时增配了HBM3显存容量（96GB）和带宽（4.0TB/s），推理性能接近H200。

但美国芯片出口管制政策的持续加码正在改变这一格局。2025年4月，美国政府通知英伟达H20出口中国需获得许可，随后又宣布该许可要求无限延期。管制趋严将倒逼国内客户加速国产AI芯片采购，为国产芯片厂商提供了历史性的替代机遇。

国产AI芯片第一梯队厂商正快速缩小与英伟达的性能差距。华为昇腾910B作为主力AI训练芯片，FP16稠密算力达320TFLOPS，超越英伟达A100的312TFLOPS，综合性能已基本可对标A100。正在进行生产的910C，FP16稠密算力达780TFLOPS，内存带宽3.2TB/s，综合性能接近H100的80%。

华为在系统层面与英伟达展开竞争。基于384块910C发布的CloudMatrix384超节点，FP16稠密算力达300PFLOPS，是GB200NVL72的1.7倍；总内存容量和内存带宽分别是GB200NVL72的3.6倍和2.1倍，已通过昇腾云正式商用。

海光信息DCU位于国产AI芯片第一梯队。2021年推出深算一号，2023年三季度深算二号性能较深算一号提升约100%，下一代深算三号进展顺利。寒武纪思元590综合性能接近A100的80%，昆仑芯3代已在万卡集群中得到验证。摩尔线程MTT S4000、燧原科技、天数智芯等厂商也有产品上市并在部分场景中实现批量应用。

英伟达CUDA生态是国产AI芯片替代的主要软件障碍。CUDA已拥有510万开发人员、3700个应用程序、累计下载量5300万，已成为事实上的行业标准。切换到新框架需要付出巨大的转换成本。

国产AI芯片厂商通过兼容CUDA和自研两条路径突破生态壁垒。海光信息DTK封装了AMD ROCm生态，高度兼容CUDA，同时大量采用国际主流开源方案，能实现CUDA应用低成本迁移。华为昇腾自研CANN异构计算架构和MindSpore AI框架，CANN已迭代至8.0.0版本，提供超1400个硬件亲和的高性能算子；昇思社区用户超1220万，收录紫东太初、智谱天启等大模型。两种路径各有优势，兼容路径迁移成本低，自研路径软硬件协同更充分。

随着国产芯片性能提升和生态完善，互联网厂商正加速国产AI芯片采购。字节已订购超10万颗昇腾910B，阿里、百度、腾讯均开始批量采购。Trendforce预测未来5年英伟达芯片在国内云厂商高端AI芯片中占比将从80%降至50-60%，国产芯片将获得更大市场份额。

表：英伟达与主要国产AI芯片性能对比

芯片	厂商	FP16算力（TFLOPS）	显存配置	对标产品
昇腾910B	华为	320	HBM技术	A100
昇腾910C	华为	780	HBM3 128GB	H100的80%
深算二号	海光信息	—	HBM2 32GB	—
思元590	寒武纪	256	LPDDR5 48GB	A100的80%
A100	英伟达	312	HBM2e 40/80GB	—
H100	英伟达	989.5	HBM3 80GB	—