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> AI报告 > AI排行榜 > 2026年国产AI算力排行榜：谁在领跑，谁在追赶？
你是不是也常听人说“算力就是生产力”，但一看到那些芯片参数、排行榜单就头疼？感觉离自己特别远？别急，今天咱们就抛开那些晦涩难懂的专业术语，用大白话聊聊，眼下国产AI算力到底哪家强。这个“强”可不光是比谁跑分高，还得看它能不能真刀真枪地用起来，价格是不是亲民。话不多说，直接上干货。
如果非要用一个词形容第一梯队，那就是“全能型选手”。它们不仅技术硬，市场份额大，生态也建得比较完善。
*华为昇腾：稳坐头把交椅。这个应该没啥悬念。昇腾910B芯片，你可以把它理解为国产AI算力的“标杆”。它最大的优势是什么？是“软硬一体”。华为自己既有芯片（昇腾），又有AI框架（MindSpore），还有庞大的云计算和应用生态。这就好比，它自己既造发动机，又造变速箱，还生产整车，协同起来自然更顺畅。在训练超大规模AI模型（比如千亿、万亿参数的那种）时，昇腾集群的表现已经非常接近国际顶级水平。简单说，它就是那个“最稳的选择”，很多国家级的大项目、大算力中心都能看到它的身影。
*海光信息：兼容路线的“实力派”。海光走的是另一条路——兼容。它的DCU系列芯片，因为和AMD有技术渊源，所以能很好地适配国际上流行的软件生态（比如ROCm）。这对很多企业来说，吸引力巨大。为啥？因为迁移成本低啊！原来在海外芯片上跑的程序，搬到海光平台上，可能改动不大就能接着用。所以它在政务云、金融这些对稳定性和兼容性要求极高的领域，市场份额非常高，经常和服务器厂商“打包”出现，拿下一个又一个大型订单。
这群选手特点鲜明，要么在某个单项上特别突出，要么就是成长速度惊人，是未来格局的有力搅局者。
*壁仞科技：性能参数的“秀肌肉”王者。提起壁仞，大家首先想到的可能是它那些吓人的纸面参数。比如它的BR100芯片，一度在FP16算力上刷新过纪录。它的“芯片墙”互联技术，目标直指E级（百亿亿次）超算。这感觉就像是……一个天赋异禀的短跑健将，速度惊人。它在一些对算力峰值要求极高的特定场景，比如超大规模AI训练、自动驾驶仿真平台，已经开始崭露头角。不过，从参数亮眼到生态成熟、广泛应用，还需要一点时间。
*燧原科技：专注场景的“实干家”。燧原的创始团队来自AMD，技术底子很扎实。他们比较务实，走的是“软硬一体，聚焦落地”的路线。不仅做芯片（邃思训练卡、云燧推理卡），还花大力气打造自己的软件平台，让开发者用起来更方便。它的产品在互联网、金融科技这些需要快速推理（比如视频分析、智能客服）的场景里，应用得不错。可以说，它是比较早想明白“光有芯片不够，还得让客户用得好”这个道理的公司之一。
*沐曦集成电路：低调的“潜力股”。沐曦也是近年来备受关注的一家。它的产品线覆盖了训练和推理，而且特别注重在高性能计算和AI的融合上下功夫。一个挺有意思的案例是，它和中山医院合作，推出了消化内镜全场景智能体“镜观大模型”，并且依靠国产自主AI芯片实现了在医院端侧的安全部署。这说明什么？说明它的芯片不仅在追求算力，也在切实地解决像医疗这类对数据隐私和安全要求极高的行业的痛点。
说到这儿，我想插一个自己的观察。以前我们讨论算力，往往只盯着芯片本身的性能。但现在，情况有点不一样了。大模型和芯片的适配，成了一个新的关键胜负手。
什么意思呢？我给你打个比方。芯片是“发动机”，大模型是“赛车”。再好的发动机，如果赛车手（软件、框架）不熟悉它的脾气，不会调校，也跑不出速度。
最近有个很火的例子，就是DeepSeek V4大模型。它干了一件特别牛的事：宣布完美适配所有主流国产芯片。这带来的改变是颠覆性的。以前很多国产芯片可能因为生态问题，算力利用率只有60%甚至更低，就像花大价钱买了个高性能发动机，结果只发挥了一半功力。现在，像DeepSeek V4这样的顶级“赛车手”，主动去适应各种国产“发动机”，并且把成本降到了国际同类产品的几十分之一。这相当于，一下子把顶级赛车体验的门槛拉低了好多。
所以你看，未来的算力排行榜，可能不只是芯片厂商之间的较量，更是“芯片+大模型+生态”这个整体解决方案的比拼。谁能给开发者提供更高性价比、更易用的全套工具，谁就能赢得更多用户。
只看一份冷冰冰的榜单排名，其实意义不大。对于咱们这些想了解情况，或者未来可能用到这些技术的人来说，更应该关注这几个点：
*别光看“训练”，还得看“推理”。训练好比是“造模型”，需要爆发力强的算力；推理是“用模型”，需要的是稳定、低延迟、低功耗的算力。很多芯片在训练榜上排名高，但在实际业务应用的推理场景里，可能又是另一番景象。
*生态比单点技术更重要。芯片能不能用起来，取决于它周围的“朋友”多不多——框架支持吗？主流软件兼容吗？开发者社区活跃吗？华为昇腾的MindSpore、百度的飞桨，都在努力构建自己的生态。一个繁荣的生态，才是芯片能长久活下去的土壤。
*应用落地才是试金石。芯片最终是要去千行百业里干活的。在智慧城市、智能制造、生物医药这些具体领域里，谁真正解决了问题，创造了价值，谁的算力才是“有效算力”。像前面提到的沐曦在医疗影像上的应用，就是一个很好的例子。
聊了这么多，我的一个核心感受是：国产AI算力的战场，已经从前几年的“有没有”、“能不能用”，进入了现在的“好不好用”、“划不划算”的新阶段。
这其实是一个特别好的信号。说明竞争的核心，从单纯的“技术突围”，转向了更全面的“价值创造”。各家厂商不再只是埋头堆参数，而是开始更多地思考：我的芯片到底能为客户省多少钱？能提升多少效率？能打开哪些新的应用场景？
这个过程肯定会有起伏，有竞争，也会有淘汰。但正是这种激烈的、面向市场的竞争，才能最终催生出真正强大、健康、自主的AI算力产业。对于咱们用户来说，选择多了，成本低了，能用上更好的技术，这绝对是件好事。
所以，下次你再看到“国产AI算力排行榜”这样的标题，不妨多问一句：它排的是哪方面的能力？它的背后，有哪些实实在在的应用故事？我想，这样你会看得更明白，也更清楚这股技术浪潮，究竟和我们每个人有着怎样的联系。
3月23日 
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