寒武纪

数据来源: Morgan Stanley Research “Global and China AI GPU Industry” (2026年3月) 核心发现: 7nm同代工艺下，国产AI芯片性能已不输NVIDIA A100，每美元性能显著领先 一、中国AI芯片"十小龙"全景图 摩根士丹利在报告中首次系统梳理了中国AI加速器市场的"十小龙"（10 Dragons），它们构成了国产AI芯片的核心力量： 排名 公司 产品系列 技术路线 市场定位 1 华为昇腾 Ascend 910/310 自研达芬奇架构 绝对龙头，50%+市场份额 2 海光信息 DCU Z100/Z200 x86兼容+GPGPU 数据中心训练/推理 3 寒武纪 思元370/590 自研MLU架构 云端训练/边缘推理 4 天数智芯 天垓100/200 通用GPU 训练+推理全场景 5 摩尔线程 MTT S3000 图形+计算融合 图形渲染+AI计算 6 壁仞科技 BR100/104 自研通用GPU 高性能训练 7 燧原科技 云燧T20/T21 云端AI训练 互联网大厂 8 沐曦集成电路 MXN100/MXC500 异构计算 推理加速 9 瀚博半导体 SV100/SV200 视频+AI推理 视频处理场景 10 芯动科技 风华1号/2号 图形+AI 信创市场 二、技术路线对比：三大流派之争 2.1 自研架构派：华为昇腾、寒武纪 代表产品: 华为昇腾910B、寒武纪思元590 ...

🔥 引子：国产芯片的内卷时刻 2025年，国产AI芯片迎来最尴尬的高光时刻。 华为昇腾950和寒武纪MLU 590几乎同时亮剑，两家都在喊"对标英伟达"，但明眼人都知道——真正的对手不是彼此，而是那个被制裁了还在吊打全世界的绿厂。 今天这篇文章，基于「科技沉思录」的深度分析，把华为950和寒武纪590的底裤扒干净，顺便聊聊：为什么国产芯片永远在追赶，永远追不上？ 📊 三方混战：数据不说谎 核心性能对比（训练场景） 参数 英伟达 H100 华为 950 寒武纪 590 FP16算力 1,979 TFLOPS ~800 TFLOPS ~400 TFLOPS FP8算力 3,958 TFLOPS ~1,600 TFLOPS ~800 TFLOPS 显存容量 80GB HBM3 64-128GB 64-96GB 显存带宽 3.35 TB/s ~1.6 TB/s ~1.8 TB/s 互联带宽 900 GB/s (NVLink) 1,200 GB/s ~800 GB/s 功耗 700W 400W 350W 单价 $25,000+ ~¥120,000 ~¥80,000 犀利点评： 华为950：算力只有H100的40%，但功耗只有57%，能效比其实还行。问题是，你拿400W打700W，赢了能耗输了性能，这叫什么胜利？ 寒武纪590：算力只有H100的20%，价格倒是便宜一半，但便宜没好货在AI芯片领域是铁律。省下的钱，不够填生态迁移的坑。 “国产芯片的性价比，往往体现在’性’不够，‘价’来凑。” 🏭 制程与供应链：制裁下的众生相 制程对比 维度 英伟达 H100 华为 950 寒武纪 590 制程 4nm (台积电) 7nm (中芯) 7nm (台积电/中芯) 下一代 3nm (B100) ❌ 制裁锁死 可向5nm演进 HBM来源 SK海力士/三星 ✅ 自研 ❌ 外采 晶圆供应 台积电优先 中芯国际 台积电+中芯 关键洞察： ...