当人工智能成为全球科技竞争的核心战场，AI芯片作为算力基石的战略价值愈发凸显。
过去两年，行业谈论 AI 芯片常从训练集群、峰值算力、互联带宽与“万卡规模”等指标切入。但进入 2025 年，一个更贴近真实业务的命题逐渐清晰：当大模型走出实验室、走向规模化应用，决定商业化成败的关键往往不再是“训练跑得多快”，而是“推理跑得多省、多久稳、能否稳定交付”。
随之而来的，是竞争重心从单一硬件指标转向“软硬协同、工程化与生态交付”，研发与适配投入显著上升，资本因此成为产业加速的重要推力。
在产业政策红利、资本推动叠加国产开源大模型爆发等因素加持下，国产AI芯片企业加速突围，“国产GPU四小龙”等一批国产芯片企业密集登陆资本市场，借力融资推进技术迭代。此外，已有上市企业亦积极拓展融资渠道，例如，云天励飞（688343.SH）在去年中正式启动港股IPO，未来或将跻身国内AI芯片领域少有的“双资本平台（A+H）”企业行列；百度（BIDU.O，09888.HK）也于今年1月宣布分拆旗下昆仑芯赴港上市等。
资本密集涌入、技术路线差异化突破与市场需求的结构性转变，已勾勒出国产AI芯片产业的全新发展图景。迈入2026年，一个以自主创新为核心、面向全球竞争的中国AI算力生态体系正初现雏形。
关键一年
回溯国产AI芯片的来时路，第一批探路者们早在10年前就已出现。
那时AI还处在以视觉识别为代表的智能感知阶段，主流模型以CNN等相对小规模网络为主，行业更关注把算法在真实场景中跑通，国内几乎没有专门的推理芯片。
“我们是最早一批中国人工智能推理芯片创业公司，2014年回国创业时，AI还处在视觉识别的智能感知阶段，国内几乎没有专门的推理芯片。”云天励飞董事长陈宁回忆。
彼时，围绕神经网络处理器（NPU）的研究与工程化探索开始在国内萌芽，这个阶段的核心命题是“从0到1”：模型相对确定、算子相对集中，推理负载对能效与成本的要求虽已存在，但远未成为全行业的共识。
随着技术演进与市场需求转变，2020年之后，Transformer架构兴起，AIGC成为行业主流，大模型开始加速崛起，“百模大战”带动训练算力需求率先爆发，行业一度把焦点集中在规模化集群与极限性能的竞赛上。
但当大模型走出实验室进入千行百业，越来越多业务开始把推理阶段的持续运营成本与实时响应速度放到更核心的位置。推理也因此从训练的“附属环节”，逐步走向决定AI商业化成败的关键环节，产业重心随之出现从训练向推理迁移的趋势。
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