--- title: "机房里最多的芯片，换了一种" date: 2026-11-05 category: 算力芯片 site: 脑机网 canonical: https://www.logic.wang/a/njw-china-accelerator-12-1105 language: zh-CN --- # 机房里最多的芯片，换了一种 > 十月十三日，路透社拿到一份IDC的报告。报告里有一组数字，讲的是今年上半年中国数据中心的加速器出货。其中两个数字交叉了，次序第一次调了过来。 十月十三日，路透社拿到一份IDC的报告。报告里有一组数字，讲的是今年上半年中国数据中心的加速器出货。其中两个数字交叉了，次序第一次调了过来。 一个是九十九点一万颗，这是GPU的出货量，比去年同期少了百分之二十六。另一个是一百零一点六万颗，这是非GPU加速器的出货量，同比增长近百分之八十。 后者超过了前者。据IDC统计，这是非GPU加速器的出货规模第一次超过GPU。在此之前，这两个数字的次序从来没有变过，今年上半年，这个次序被打乱了。 总量是二百点八万颗。也就是说，中国上半年卖出去的AI加速器里，有一半多一点，已经不是我们最熟悉的那种通用图形处理器，而是另一种架构。 需要说明的是，这些数字都按颗数统计，不是按金额。通用芯片单价高，专用芯片单价低，如果换成销售额来排，次序未必相同，这是两种不同的尺子。 ## 两个数字交叉了 这件事的意义不在名次，在结构上的一次换位。GPU是通用的，什么活都能干；非GPU加速器是专用的，只干某一类活，比如推理，比如特定模型的矩阵计算。 这里说的非GPU，包括ASIC、FPGA、NPU这些架构。名字不同，共同点是都为某一类计算专门设计，不像GPU那样什么都能接，也不像它那样费电，真正的门槛在软件生态。 专用芯片的优势是省电、省钱、时延低。缺点是它不够灵活，模型一变，芯片可能就跟不上。过去大家宁愿要通用，就是因为模型变得太快，谁也不敢押注。 现在情况反过来了。模型架构逐渐稳定，推理需求大涨，专用芯片的性价比开始显出来。这不是技术突然进步了一大步，是需求变了形状。 ## 少掉的那部分 GPU少掉的部分，主要来自英伟达。上半年它在中国出货六十七点八万颗，比去年同期少百分之四十四，市场份额降到百分之三十四，仍然是第一。 这个份额排第一，但和身后的距离只剩六个百分点。一年前，两家还不在一张桌子上。数字不会说话，趋势却很明显，差距是被一年时间磨掉的。 原因不复杂。最先进的型号进不来，能进来的型号又常常要看审批。买家下单的时候，先要问的不是性能有多强，而是能不能按时到货，先看交期稳不稳。 供应不稳，采购就会转向。这不是情绪，是采购部门的本能：一条产线不能建在“也许能到”的承诺上，模型训练也不能等一个没有日期的排期。 ## 为什么是专用芯片 推理和训练是两种活。训练要把海量数据来回倒，讲究通用和带宽；推理是把已经学好的模型跑起来，讲究单位成本、耗电和响应速度，几乎相反。 当一个模型开始服务几亿人，推理的账本会比训练的账本更厚。这时候，少花一点电、少用几张卡，乘以一年的天数，都是实打实的钱，这是规模效应。 专用架构就是在这个位置上发力。它不追求什么都能做，只追求把那一件事做得更便宜。对买家来说，够用就好，便宜才是硬道理，这笔账谁都会算。 IDC的调研说，这类非GPU加速器主要被政府机构、互联网公司和几家主要电信运营商采用。这三个买家有个共同点：采购量大，而且对成本极其敏感。 ## 差六个百分点 排在英伟达后面的是华为。上半年出货五十七点二万颗，去年同期是三十万颗出头，接近翻倍，市场份额达到百分之二十八，位置往前挪了一大截。 两家之间的差距，现在只剩六个百分点，这是IDC的数字，缩得很快。这个变化只用了半年，速度比很多行业里的人预想的要快一些，也更难被忽略。 再往后是几家中国厂商：平头哥占百分之七，寒武纪占百分之五，昆仑芯占百分之四，海光占百分之三。份额都不大，合计近两成，但都稳稳地在榜上。 IDC追踪的十一家中国半导体企业里，有九家上半年出货同比增长。这个数字比任何一家的份额都更能说明问题：增长不是单点，而是一片。 ## 不只是华为 值得注意的是，非GPU这一块并不是华为一家吃下。按前面这几家的份额算，华为、平头哥、昆仑芯、寒武纪四家合计占近九成，剩下的一成多由其他厂商分，四家之外几乎没有声音。 四家分走近九成，说明这个市场的门槛不低。芯片、软件栈、集群组网，缺一样都交不出货，门槛不是一天垒起来的。能进来的，都是埋头做了好几年的公司。 但门槛高也意味着格局稳。一旦某家进了某家运营商的采购名单，换供应商的成本很高，下一次招标往往还是这几家，新面孔很难挤进来。 一颗芯片好不好用，还取决于它能不能和几万颗一起工作。集群里的网络、存储、调度，任何一环拖后腿，单卡的性能都发挥不出来，这一环最容易被忽略。 这也是为什么份额的变化总是慢，然后突然快。慢的时候在适配，在改软件、调算子；快的时候是适配完成了，订单一起来，数字就跳一格，这是硬件行业常见的节奏。 ## 换的是结构 回到那两个交叉的数字。一百零一点六万对九十九点一万，差距只有两万五千颗，不到总量的百分之二，放在二百万里很不起眼，像一个统计误差。 但方向变了。过去十年，AI算力几乎等于GPU；今年上半年，中国卖出去的加速器里，不是GPU的那种第一次比GPU多，这是结构上的换位，这个等号写了整整十年。 IDC对全年的判断是，中国AI加速器总出货量增长百分之十九，而GPU出货量下降百分之九。也就是说，这个交叉不是一次性的，它还会继续，全年的数字会把这个方向写下去。 结构变了，竞争的方式也会变。IDC说，焦点正从单颗芯片的峰值性能，转向大规模集群的整体效率。谁能让一万张卡像一张卡那样工作，谁就更值钱。 对普通人来说，这些数字离得很远。但你手机里那个越来越会说话的助手，背后就是这些机器在算。它们换了一种，你大概感觉不到，只是账单涨得慢一点。 **免责声明：本文基于公开信息撰写，仅供读者参考，不构成任何投资建议。** --- 来源：脑机网（https://www.logic.wang/）｜原文：https://www.logic.wang/a/njw-china-accelerator-12-1105 本内容仅供参考，不构成投资建议。