AI芯片的风口能吹多久？

AI芯片的风口能吹多久？

8月12日，寒武纪以20%的涨幅强势封住涨停板，股价创下历史新高。当日成交额突破110亿元，高居A股榜首。

当技术突破、政策风向与资本热钱交织，这场围绕 AI 芯片的狂欢，究竟是昙花一现的炒作，还是产业变革的序幕？

AI芯片爆发：国产替代的“三重引擎”

（1）技术突破：从“卡脖子”到“绕过去”

8 月 12 日，在 2025 金融 AI 推理应用落地与发展论坛上，华为发布了 AI 推理技术 UCM。该技术借助分级管理、多算法融合及存算协同等方式，通过软件层面的优化来弥补硬件性能的不足，从而降低 AI 推理过程中对 HBM（高带宽存储器）的依赖。这一特点意味着，即便国产 AI 芯片配备的 HBM 规格相对较低，也能够满足大模型推理的需求。

同时，华为宣布2025年9月开源UCM，兼容MindIE、vLLM等主流框架，寒武纪、天数、壁仞等芯片厂商可深度适配，形成国产算力-算法闭环。

目前，国内硬件研发方面持续突破。根据公开信息，摩尔线程（Moore Threads）的MTT S80显卡在FP32单精度浮点算力方面表现突出，实测性能达到14.4 TFLOPS，接近英伟达RTX 3060（13.2 TFLOPS）；华为昇腾910C在AI训练和推理性能方面，据行业评估已达到国际旗舰产品（如英伟达H100）的80%水平。

（2）政策反制：H20面临审查强化国产替代导向

更值得关注的是，政策风向似乎正在转变。据报道，因安全性和可靠性考虑，尽管美国考虑放开，但中国政府建议国内企业尤其是政府相关场景避免使用英伟达H20芯片。监管部门甚至约谈了该企业，要求其对“后门”风险问题提交说明材料，进一步强化了国产替代预期。

（3）资本市场助力：国产高端AI芯片厂商IPO提速

今年来，国产高端GPU公司摩尔线程与沐曦均披露上市招股说明书，借助IPO募资缓解GPU高研发投入的压力，不断完善GPU产业链生态、提升GPU国产化率。

摩尔线程专注于全功能GPU芯片研发，覆盖图形渲染、AI高性能计算等多个领域，截至2024年10月，公开数据显示其已获425项授权专利，涵盖GPU架构设计、AI计算优化、图形渲染管线；沐曦聚焦于高性能GPU芯片设计，产品广泛应用于人工智能训练和推理，专利布局侧重高性能计算架构。

国产率不足30%，中游环节潜力大

AI芯片市场正经历前所未有的扩张。2025年，全球人工智能芯片市场规模将增长至920亿美元左右。而从市场格局来看，市场基本上被英伟达和ADM垄断。海外市场，英伟达凭借技术架构与CUDA生态优势，份额超80%；ADM依托技术差异化，市场份额也有10%。

摩根士丹利报告显示，中国GPU自给率2020年不足10%，2024年升至约34%，预计2027年将达82%。

表：AI芯片产业链全景

从产业链角度看，国产替代浪潮将带动以下核心环节发展：

芯片设计：华为昇腾、摩尔线程等企业持续迭代架构，新一代产品性能据称已达国际旗舰产品的80%水平；

芯片制造：以中芯国际为代表，2Q25付运折合8英寸晶圆239万片(YoY +13.2%)，产能利用率上升至92.5%(YoY+7.3pct)，创3Q22以来新高；

芯片封装：CoWoP下一代芯片封装技术，产能紧缺背景下，国产载板、焊接材料供应商通过华为认证，切入高端封装市场。

长期增量空间广阔

短期来看，华为计划9月开源UCM技术，第十届华为全联接大会将于9月18-20日举行，昇腾与鸿蒙链进展值得关注；摩尔线程等企业IPO问询持续推进，资本市场催化依旧密集。

据机构研究数据，2025年中国AI芯片市场规模 395亿美元，2027年将扩大至 710亿美元，长期增长空间依旧广阔。

总的来看，从技术上的 “软件代偿硬件”，到政策层面的国产替代强化，再到资本对 GPU 企业的密集输血，AI 芯片赛道正迎来前所未有的合力。