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2026上半年中国市场数据中心AI加速器出货量:英伟达下降44%,华为接近翻倍

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2026年10月消息:知名调研机构IDC发布的报告显示,今年上半年中国数据中心AI加速器总出货量达200.8万颗。其中,GPU出货量为99.1万颗,同比下降26%;其他类型AI加速器出货量超过了GPU,达到101.6万颗,同比增长近80%。

简单说明一下,GPU(图形处理器)是可编程的通用加速器,适用于训练和推理的混合负载。非GPU加速器则是为特定任务设计的专用芯片——ASIC(专用集成电路)、FPGA(现场可编程门阵列),在推理场景中能提供更高的能效比。



英伟达(NVIDIA)仍然位居第一,不过出货量同比下降44%至67.8万颗,市场份额降至33.8%。2026财年第一财季‌(截至2025年4月27日的三个月),英伟达没有向中国大陆发货任何数据中心Hopper架构产品。出口管制新规落地前,该季度H20(Hopper架构中国特供芯片)原定销售额为46亿美元。公司计提45亿美元库存减值与订单取消损失,并预计第二财季因H20限售产生80亿美元收入损失。

创始人兼CEO黄仁勋曾多次批评美国出口管制,称该政策导致公司被迫放弃规模达500亿美元的中国AI芯片市场。如今,来自中国的营收占比已降至约9%。而三年前,中国市场一度贡献英伟达数据中心业务收入的至少五分之一。



另一边,中国本土芯片厂商不断扩大供应。华为昇腾NPU、平头哥含光PPU、寒武纪思元系列、昆仑芯XPU均为AI专用ASIC,如今已成为中国数据中心AI芯片市场的重要组成部分,占据着非GPU市场95%的份额。【注:NPU是ASIC的子类;PPU(Processor for Picture)面向图像与AI推理;昆仑芯的XPU是自家品牌命名(X Processing Unit),不是通用技术分类名词】

今年上半年,华为昇腾出货量达到57.2万颗,较去年同期约30万颗接近翻倍,市场份额升至28%,与英伟达的差距从一年前的31个百分点快速收窄至6个百分点。

公开资料显示:昇腾(Ascend)是华为自研的AI处理器产品线,核心是自研达芬奇(Da Vinci)架构,配套软件栈为CANN异构计算架构+MindSpore框架。其中,9xx系列NPU是面向数据中心/智算中心场景。

910系列(代表型号910C)是当前国内大规模商用主力,7月9日,总投资约55亿元的粤港澳大湾区首个“国芯训国模”昇腾万卡智算集群在韶关正式上线发布,全域采用910C全国产加速卡,部署30个超节点、总计11520卡,总算力达9000P。

9月17日,华为发布了全球首个采用NPO(近封装光学)技术的超节点——昇腾960超节点,采用领先的正交架构和全液冷设计,基于灵衢实现内存统一编址,可扩展至4096卡规模,实现8EFLOPS FP8、16EFLOPS FP4,加速十万亿规模的大模型训练和推理。【注:EFLOPS是衡量智能算力规模的性能单位,指每秒百亿亿次浮点运算】



在国产GPU加速器市场,排名前三分别是摩尔线程、沐曦、天数智芯。上半年,摩尔线程(Moore Threads)出货量达到5.6万颗,斩获2.8%的市场份额。这家企业被誉为“中国版英伟达”,董事长兼总经理张建中,首席运营官周苑,副总经理张钰勃、王东、宋学军、杨上山等均在英伟达工作多年。

2020年6月11日在北京海淀区成立的摩尔线程,走的是通用全功能GPU路线,已完成“苏堤”“春晓”“曲院”“平湖”四代GPU架构的迭代,推出万卡万P万亿国产全功能GPU大模型预训练平台夸娥(KUAE)万卡智算集群。

2026年1-6月,公司实现营收17.36亿元,同比增长147.42%,已超过2025年全年(15.06亿元);净亏损由2.71亿元收窄至1156万元,距离账面盈亏平衡仅一步之遥。MTT S5000智算集群在北京、无锡、杭州等多地完成部署与交付,实现多地批量销售。



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