国产AI芯片的六路大军：谁能杀出重围？
一、AI算力的“围城”
国产AI芯片的故事，往往从“追赶英伟达”开始。但老实说，这句话已经被说烂了。
英伟达是山顶的珠峰，仰望它的公司太多，真正能爬上去的几乎没有。
更现实的比喻是：在竞争激烈的战场上，中国已经列阵成形的六路大军——寒武纪、华为昇腾、海光、沐曦、摩尔线程、燧原科技。每一支队伍都声称能攻城拔寨，但武器不一样，打法也各异。有人练刀，有人修枪，有人直接搬石头砸。问题是：哪一路能冲到城墙下，哪一路会半途崩盘？
今天我们就不讲空洞的“芯片自主”，也不再复述“美国封锁”的老调，而是把这六家公司放在同一张桌子上，拆开它们的技术路线，看清谁走的是大道，谁还在小路上打转。
二、先扫盲：AI芯片到底有几种？
别急着看公司，先搞懂战场。AI芯片主要分几类：
- CPU（中央处理器，万能但慢） ：像通才，样样都能干，但不够极致。
- GPU（图形处理器，专长并行计算） ：像一群壮汉一起搬砖，干重复活最在行。除了传统做图形渲染的GPU，还有面向AI训练和高性能计算（HPC）的GPGPU（通用GPU） ，典型代表是英伟达A100/H100，以及海光的DCU（深度计算单元）。
- NPU（神经网络处理器，专做AI运算） ：专职工人，流水线式地干深度学习任务。
- ASIC（专用集成电路，为特定任务定制） ：像专门造螺丝的机器，效率极高但不能换活。
- FPGA（现场可编程门阵列，可灵活改造电路） ：介于CPU和ASIC之间，灵活但功耗和效率低于ASIC。
这几类架构背后，其实代表了两条主线的赛跑：GPU的通用性 与ASIC的专用化 。GPU靠并行计算与生态称王，预计2025年仍将占据全球AI芯片市场约一半份额；ASIC凭借能效和成本优势，在特定场景“以快打慢”，出货量正在快速上升。未来，两者大概率长期共存。FPGA和NPU则在边缘、试验和特定领域承担补位角色。
需求侧也决定了竞争格局：数据中心是主战场，云厂商构建超大规模集群，训练和推理撑起了半壁江山；边缘和物联网快速增长，安防摄像头、工业节点、智能音箱都在嵌入AI芯片；智能汽车成为新增长极，车规级AI芯片算力正从百TOPS向千TOPS迈进；而在智能手机和终端设备里，几乎所有旗舰SoC都已经内置NPU。可以说，云端是骨架，边缘和终端是毛细血管 ，共同把AI算力需求推向高潮。
三、六家公司逐一拆解
1. 寒武纪（Cambricon）
寒武纪是国产AI芯片的“第一个名牌”，早年以面向终端的NPU起家，近年重心转向数据中心。
技术路线 ：NPU。自研指令集（芯片执行“语言”）并打造国产生态，长期目标对标CUDA（英伟达软件生态）。
优势 ：技术底子硬，已切入大模型与互联网头部客户，2025H1营收与利润转正，规模效应初显。
问题 ：客户集中与可持续性仍需验证，生态与CUDA体系差距明显。
一句话点评 ：从“学霸论文”走向“现金流证明”的关键一年，但还需要更分散的客户结构和更厚的软件栈来把拐点焊死。
2. 华为昇腾（Ascend）
昇腾是目前体系化上最接近英伟达的中国选手。它不是单独一颗芯片，而是整个体系：昇腾芯片+ CANN（算子库）+ MindSpore（深度学习框架）。
技术路线 ：NPU。昇腾310、910覆盖从边缘到数据中心。
优势 ：生态完备，“软硬云端一体”。政企/科研/国产大模型厂商深度绑定，国内加速卡份额居前。
问题 ：受制裁与制程约束，5nm以下先进产能紧张，算力与Blackwell世代差距存在。
一句话点评 ：正规军打法，长期主义堡垒，但要持续用产品、生态、产能 三件套压缩差距。
3. 海光（Hygon）
海光是“补位型”角色。最初通过与AMD合资获得Zen架构授权推出国产x86 CPU，后续也布局GPU。
技术路线 ：CPU + DCU。海光把自家GPU产品称为DCU，本质上属于GPGPU，主要面向AI训练和高性能计算（HPC）等计算密集型任务，而非图形渲染。
优势 ：产业链根基稳，在国产服务器里有份额；CPU短期仍是刚需。
问题 ：授权升级受限，自主性与路线迭代空间受约束；DCU虽切入AI训练市场，但生态和性能尚需验证。
一句话点评 ：价值在于补位与兜底 ，并不承担“改变格局”的预期。
4. 沐曦（Metax）
新锐，明确冲GPU通用算力。
技术路线 ：GPU，兼顾图形与AI，强调对生态与框架的兼容。
优势 ：方向对路；已进入部分行业客户测试与小规模供货。
问题 ：生态与驱动是硬骨头，追赶十余年积累并非一年两年能补齐。
一句话点评 ：路线正确、姿势标准，后劲取决于生态与交付。
5. 摩尔线程（Moore Threads）
团队豪华、资源雄厚。
技术路线 ：全功能GPU，同时盯图形渲染与AI算力。
优势 ：团队强、融资足，能快速推出可用GPU。
问题 ：双赛道摊薄资源；首代产品在性能/驱动/生态上尚难支撑大规模商用。
一句话点评 ：野心是重建国产GPU全生态，但眼下命题是先活下来并把口碑打实。
6. 燧原科技（Iluvatar CoreX）
打法直接：主攻训练算力。
技术路线 ：GPU类AI加速卡，对标A100/H100。
优势 ：聚焦单点、客户清晰，便于与头部大模型公司深度绑定。
问题 ：Blackwell时代已至，性能与生态差距仍需追；开发者生态薄弱。
一句话点评 ：刺客型选手，要速度，更要生态粘性。
四、横向对比：一张表看懂六路大军
昇腾是正规军，寒武纪是学霸，海光是补位工，沐曦和摩尔线程是新锐挑战者，燧原是冷静的狙击手。
在横向对比之上，还要看供给与政策变量 ：先进制程、HBM、CoWoS等关键环节偏紧，谁能锁定产能谁就能先兑现；国内产业基金与地方扶持能加速生态，但也要警惕“资本热于工程冷”；美国出口管制在收紧高端GPU供应的同时，也给了ASIC/NPU国产替代的窗口。真正能跑出来的公司，必须同时穿越这三道门：产能、交付、客户稳定性 。
五、趋势与判断：谁能突围？
短期：华为昇腾最稳，它背靠华为生态，有资金、有客户，能在国产大模型里大规模落地。海光也能凭借CPU补位继续存在。
中期：寒武纪受限于产能爬坡，需求旺盛但交付是关键；燧原若能补齐性能与生态，也有望形成自己的护城河。
长期：大规模通用算力的竞争，仍以GPU及其生态为决定性。沐曦和摩尔线程能否建立属于中国的CUDA生态，将决定它们是昙花一现，还是国产算力的中流砥柱。同时，ASIC/NPU在细分场景也可能胜出。
对投资者来说，筛选逻辑应该是“三维三防线”：
三维筛选 ：性能—能效—成本曲线；生态锁定度（算子库、框架、驱动、开发者）；交付把控力（产能、HBM绑定、客户结构）。
三条防线 ：防泡沫（收入与现金流质量）、防误配（技术路线是否对接主流模型/场景）、防黑天鹅（制程/封装/政策环节出意外）。
一句话：买“工程能力”和“生态势能”，别买PPT跑分。
风险也不能忽视：模型范式迭代快，可能改写“最优架构”；CUDA的生态锁定效应极强，短期内难撼动；云厂商资本开支节奏与宏观经济周期，会让需求波动大；而在股市层面，兑现节奏就是股价节奏，“超预期转不及预期”的切换会被无限放大。
六、结语：胜负在未来
国产AI芯片这条路，注定是长跑。今天的热闹，不代表明天的胜利。
寒武纪的技术、昇腾的体系、海光的补位、沐曦和摩尔线程的野心、燧原的专注，最终能不能撑起一片天，还要看生态和市场的检验。
资本市场最爱讲故事，但芯片不是故事，是血淋淋的工业体系。要烧钱，要时间，要耐心。最后的赢家，不一定是最会喊口号的，而是最能活下来的。
别忘了：AI芯片的胜负，不在今天的发布会，而在未来的存亡录。投资者要盯紧的，是谁能持续迭代、谁能真正落地。