其中出货规模大的AI芯片公司，累计出货量已在10万卡级别。
据报道，在严格的芯片出口管制的倒逼下，国产数据中心AI芯片的自主化进程正在加速。目前，国产AI芯片包括华为昇腾、百度昆仑芯、阿里平头哥、寒武纪等十余个品牌。
至少有九家中国AI芯片公司的出货量或订单量已超过1万卡。其中包括华为昇腾、百度昆仑芯等背靠科技大厂的企业，还包括寒武纪、沐曦、摩尔线程、燧原科技等AI芯片上市和将上市企业，甚至包括曦望（Sunrise）、清微智能等仍在创业阶段的非上市公司。
其中出货规模大的AI芯片公司，累计出货量已在10万卡级别。出货量相对较小的AI芯片公司，如曦望、清微智能等2025年出货量或订单规模在1万卡以上。
国产推理AI芯片单价目前单卡价格约在3万-20万元不等。出货量或订单量达到万卡规模，意味着国产AI芯片的性能、稳定性和总拥有成本具备一定市场认可度。它开启的不只是规模竞争，更是围绕稳定性、软件生态和商业化服务的更深层次、更全方位的竞争。
当前是否存在行业性算力缺口？
“目前，算力供需矛盾依然突出，在全球范围内都是如此，但国内算力缺口尤为明显。”燧原科技创始人、董事长兼CEO赵立东直言。
智能算力是支撑人工智能等计算任务需求的计算能力，是人工智能产业的“水和电”。
目前，国外厂商依然是全球AI算力的标准制定者和行业主导者，硬件性能、软件生态等较国产厂商均有不同程度领先。有行业人士透露，2024年，国外厂商占据中国AI芯片市场近七成的市场份额，形成我国庞大的自给缺口。尤其是在大模型训练领域，自给不足问题更为突出，对我国人工智能产业发展造成一定限制。
不过，国产AI算力近两年也在持续突破。据咨询公司摩根士丹利2025年发布的研究报告估算，中国人工智能GPU自给率已从2020年不足10%提升至2024年约34%，并有望在2027年升至约82%。在这一趋势下，算力产业发展正从过去单点硬件的性能追赶，转向更加务实、高效的系统级创新。
目前，我国算力资源供给面临多重限制。高端芯片进口受限，国产GPU芯片在绝对计算性能、能效比、工艺方面与国际旗舰产品仍有差距；技术创新能力不足，如在芯片设计工具、底层算法框架等方面与国际先进水平仍有差距。
同时，我国算力资源分散，存在“碎片化”问题。各服务商算力资源接口和协议不统一，跨区域跨主体算力调度能力较弱，导致算力资源利用率偏低。此外，产业发展制度环境仍待完善，数据确权、使用和交易等方面的规则有待细化，企业标准与合规方面的挑战日益凸显。
与此同时，人工智能正在加速落地千行百业，带来算力需求激增。目前，全国已落地的算力应用项目超过1.3万个，建成的各级智能工厂超过3万家，并覆盖工业、金融、交通、医疗、教育等重点行业。“随着我国人工智能应用加速落地，算力需求持续爆发式增长，算力供给不足的问题将会更加显著。”赵立东说，伴随大模型技术的成熟及开源普及，算力应用门槛进一步降低，保障算力供给至关重要。
在最近，胡润研究院发布了《2025胡润中国人工智能企业50强》，这是继2024年后的第二次权威榜单发布。本次榜单聚焦于AI算力与算法领域，剔除了具身智能、非AI主营业务及商业化不足的企业，上榜门槛高达95亿元，较2024年提升了35亿元；前十名门槛更是飙升至730亿元，是2024年的3倍；企业平均价值达到540亿元，同比增长140%。
在众多上榜企业中，AI芯片企业表现尤为抢眼，包揽了榜单前三名，分别是寒武纪、摩尔线程和沐曦，且在前十名中占据了7席。新上榜企业共有18家，其中10家为AI芯片公司。胡润指出，美国对高端AI芯片的出口管制，反而推动了国内算力自主化进程，为国产芯片企业带来了历史性的发展机遇。
寒武纪以6300亿元的价值稳居榜首，较2024年增长了165%。该公司专注于云边端一体AI芯片，提供MLU架构芯片、加速卡及Cambricon Neuware软件栈，核心产品包括云端智能芯片及板卡（思元系列）、边缘智能芯片及板卡（MLU系列）、终端智能处理器IP（Cambricon系列）。2025年上半年，寒武纪营收达到28.8亿元，同比激增43倍；主导或参与了45项国际及国内技术标准制定，与国内外头部大模型企业深度合作，产品覆盖数据中心、边缘计算及终端设备，实现了大规模商业化落地。
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