


IDC最新数据显示,2026年上半年,英伟达在中国数据中心AI芯片领域的市场占有率跌至34%,华为以28%的比例紧随其后,两者间的差距收窄至6个百分点。
一年前,这一差距曾高达31个百分点。
具体来看,1月至6月,英伟达在中国市场销售的AI加速器数量为67.8万颗,较上年同期减少44%。华为同期出货量达57.2万颗,相比去年同期的30多万颗几乎翻了一番。英伟达CEO黄仁勋多次批评华盛顿的出口限制政策,认为此举迫使公司将中国规模达500亿美元的AI芯片市场拱手让给华为。
这一预测正逐步成为现实。但关键问题在于:华为凭借什么实现了追赶?英伟达又究竟失去了什么?
出货量下降44%的背后,英伟达中国数据中心收入的收缩更为显著。
英伟达CFO科莱特·克雷斯在2026财年第一季度财报电话会议上透露,该季度未向中国大陆交付任何数据中心Hopper架构产品,而禁令生效前这部分业务营收高达46亿美元。公司计提了45亿美元的库存减值及订单取消损失,并预计第二季度因H20限售将产生80亿美元收入损失。在对第二财季的展望中,英伟达同样假设来自中国的任何数据中心计算收入为零。
黄仁勋在2026年度股东大会上指出,来自中国的营收占比已降至约9%。三年前,中国曾贡献英伟达数据中心收入的至少五分之一。
这意味着,英伟达在中国市场的收入从数十亿美元级别的年度贡献,几乎降至零。其份额从55%下滑至34%,很大程度上源于出货量的整体萎缩——英伟达的出货量在下降,而华为的出货量在增长。英伟达失去的不仅是市场份额,更是在中国市场的实际参与空间。
华为的57.2万颗出货量,是在供给受限的条件下实现的。
昇腾910C在2025年全年出货约81.2万颗,占据国内近一半份额,2026年第一季度又交付15万颗,服务于37家头部大模型企业。但字节跳动和阿里巴巴已清空现有库存,腾讯、百度、科大讯飞等企业仍在排队等待。现货市场一卡难求,二级市场一度出现三成以上的溢价。
产能瓶颈源于两个环节:中芯国际第二代7纳米工艺的良率,以及高带宽内存的供应。910C的良率在2025年初才攀升至40%,至今仍是产能天花板。
据彭博社报道,华为计划在2026年将旗舰芯片910C的产量提升至约60万颗,较2025年近乎翻倍,昇腾系列晶圆总产量目标提升至160万片。但这一目标能否实现,取决于中芯国际的工艺良率能否同步提升。
换言之,华为28%的份额是在产能受限的情况下实现的。若供给不成问题,华为的出货量可能远超57.2万颗。
英伟达份额下降的另一个关键因素,体现在产品结构的变化中。
2026年上半年,中国共接收200.8万颗AI加速器。其中,广泛用于AI模型训练的GPU出货量下降26%至99.1万颗;而专用于特定AI工作负载的非GPU加速器出货量增长近80%至101.6万颗,首次超过GPU出货量。
这一交叉点值得关注。GPU是可编程的通用加速器,适用于训练和推理的混合负载,英伟达的主导地位正建立在这一架构之上。非GPU加速器则是为特定任务设计的专用芯片——ASIC、FPGA或定制化NPU,在推理场景中能提供更高的能效比。
华为、平头哥、昆仑芯和寒武纪四家公司合计占据非GPU市场95%的份额,政府机构、互联网公司和电信运营商正大规模采用这类产品。IDC预计,2026年全年中国AI加速器出货量将增长19%,而GPU出货量将下降9%。
这意味着,市场的增长引擎正从GPU赛道转向国产厂商更占优势的非GPU赛道。
如果说非GPU加速器的崛起是产品结构变化,那么华为真正的差异化在于其销售的不是单一芯片。
2025年4月,华为云发布了CloudMatrix 384超节点,通过新型高速互联总线实现384张昇腾卡互联,组成一个超级云服务器,最高提供300 Pflops算力规模。
这一方案的意义在于:单颗昇腾芯片的性能可能不如英伟达的H100或B200,但通过系统级架构创新,华为可在集群层面提供有竞争力的算力。在MoE大模型成为主流的趋势下,系统级的互联效率和内存带宽往往比单芯片峰值算力更为关键。
这恰好呼应了IDC报告中指出的趋势:竞争重点正从单个芯片性能转向系统级能力,包括处理器在大型计算集群中协同工作的效率。
英伟达的产品策略同样在朝此方向推进——从销售GPU到销售DGX SuperPOD,从芯片到系统。但在中国市场,英伟达系统级方案的可用性受制于出口管制,而华为的CloudMatrix可在国内任何数据中心部署。
更值得关注的是,华为正将系统级竞争的思路从算力层延伸到整个AI基础设施层。
华为轮值董事长徐直军此前在华为全联接大会上公布了昇腾芯片的三年路线图,明确了每年推出新一代芯片的节奏。根据这一路线图,昇腾950PR将于2026年第一季度推出,昇腾950DT于2026年第四季度推出,昇腾960和昇腾970则分别定于2027年和2028年第四季度。徐直军同时透露,昇腾950系列芯片将在自研HBM等方面实现根本性提升。
据华为公布的技术细节,昇腾950PR将搭载112GB自研HBM高带宽内存,带宽1.4TB/s,相比前代在内存容量和互联带宽上均有大幅提升。这意味着华为正将供应链自主化从芯片制造环节向存储环节延伸——而HBM供应正是910C产能瓶颈的根源之一。
这套策略与英伟达的CUDA生态策略有相似之处:不是销售单一产品,而是围绕自身芯片构建一整套从互联、内存、软件到系统的完整技术栈。英伟达利用CUDA锁定了开发者,华为则通过CloudMatrix和CANN软件栈锁定国内客户。
6个百分点,在全球半导体竞争的尺度中并不算大。但它指向的趋势清晰可见:英伟达在中国市场正从主导者变为参与者,而华为正从替代者变为竞争者。
这一转变并非由某次技术突破单独引发,而是多重因素叠加的结果。出口管制持续压缩了英伟达在中国市场的产品供给——从A100、H100被禁,到A800、H800、H20等特供版本逐代递减,再到2025年4月H20对华出口需申请许可证。国内政策为本土厂商打开了需求窗口,要求中国企业在进口符合美国限制的英伟达芯片前获得批准,这一审批门槛本身就在改变企业的采购决策。而华为自身的系统级创新让昇腾从可用的替代品变成了有竞争力的选择。
英伟达失去的不仅是34%这个数字。它失去的是中国AI芯片市场的定价空间、生态影响力,以及在全球最大AI应用市场之一的技术标准参与度。黄仁勋所说的“拱手让给华为”,这五个字中既有无奈,也有清醒。
接下来值得观察的是:华为的产能爬坡能否跟上需求增速,英伟达的下一代产品能否找到合规进入中国市场的路径,以及非GPU加速器对GPU的替代是短期现象还是长期趋势。在IDC追踪的11家中国芯片制造商中,已有9家实现同比增长。这场市场格局变化的速度,可能比所有人预期的都要快。
本文来自微信公众号“Tech商业”,作者:Tech商业,36氪经授权发布。

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