2026年6月，信创世界发布了备受业内关注的《2026中国国产AI芯片厂商能力象限报告》。报告从芯片性能、生态成熟度、量产能力和商业化进展四个维度对国内主要的AI芯片厂商进行了综合评估。最终结果显示，华为昇腾950PR、寒武纪思元590和百度昆仑芯3代三款芯片进入"领跑者"象限，成为了国产AI芯片行业的第一梯队。这份报告为2026年上半年国产AI芯片的竞争态势提供了一份权威的全景扫描。
华为昇腾950PR在报告中位居领跑者象限的首位，其最大的竞争优势在于CUDA兼容性的重大突破。在上一代产品中，用户从英伟达CUDA生态迁移到华为昇腾平台时需要进行大量的代码改写和适配工作，迁移成本居高不下。昇腾950PR通过引入更完善的CUDA兼容层，实现了对主流AI框架——包括PyTorch、TensorFlow和MindSpore——的大部分算子自动兼容，开发者从英伟达平台迁移到昇腾平台所需的代码修改量减少了约70%。
在性能方面，昇腾950PR的AI推理性能在主流大模型场景中达到了英伟达H100的约75%~85%，但价格仅为H100的约50%。这一性价比优势在推理场景中具有极强的竞争力。在大语言模型推理场景中，昇腾950PR在处理4096长度上下文窗口时的推理吞吐量达到了每秒约1800个token，与H100的每秒约2200个token相差不大。在DeepSeek V4-Pro和Qwen3.7-Plus等国产大模型的推理部署中，昇腾950PR已经成为众多政企客户的首选方案。
昇腾平台在量产能力和供应链稳定性方面也具有显著优势。华为自建了从芯片设计到晶圆制造再到封装测试的完整产业链条，供应稳定性不受外部制裁影响。据华为披露，2026年上半年昇腾950PR的出货量突破了30万片，较2025年同期增长约150%。华为还在深圳和东莞建立了两个AI芯片封装测试基地，使昇腾系列的年产能预期从60万片提升至100万片以上。产量规模的快速扩大进一步压低了单位成本，形成了"技术性能提升→规模扩大→成本降低→市场份额扩大→更多研发投入→技术性能再提升"的良性循环。
寒武纪思元590在报告中被评为"推理场景性价比之王"。其在DeepSeek系列大模型的推理场景中展现出极高的效率——思元590运行DeepSeek V4-Pro的推理成本约为英伟达H20的60%。这一数据使思元590成为DeepSeek等国产大模型推理部署的性价比最优选择。寒武纪的竞争优势在于其完全自主的指令集架构，专门针对深度学习推理任务进行了深度优化。
寒武纪在2026年上半年进一步优化了思元590的推理效率。通过引入更先进的动态稀疏计算技术和模型量化方案，思元590在保持推理精度的前提下，将部分场景的推理效率提升了约30%。思元590也已开始向部分海外客户小批量出货，主要面向东南亚和中东地区的AI基础设施建设需求。据寒武纪财报，2026年第一季度思元590芯片的出货量约为8万片，实现营收约12亿元，同比增长约200%。
不过，寒武纪在生态建设方面与华为仍存在差距。寒武纪的Cambricon Neuware软件栈虽然已经实现了对PyTorch和TensorFlow的主流算子支持，但在算子覆盖的广度和迁移工具的易用性方面，与昇腾的CANN计算架构仍有一定距离。一些复杂的模型蒸馏和训练场景中，开发者需要手动编写定制算子来充分发挥思元590的硬件性能，这一障碍限制了寒武纪芯片在更加复杂的AI工作负载中的应用范围。
百度昆仑芯3代在报告中的定位是"大模型训练场景中最具竞争力的国产AI芯片"。与华为昇腾和寒武纪思元在推理场景中的优势不同，昆仑芯3代的核心竞争力体现在训练场景。昆仑芯3代在单芯片训练性能方面的表现达到了英伟达A100的约95%，在大规模分布式训练集群中的效率接近英伟达方案的约85%。百度已经使用数万片昆仑芯3代构建了百度的AI训练集群——"昆仑集群"——用于文心大模型和更多AI应用的研发。
昆仑芯3代的核心优势在于与百度飞桨深度学习平台的深度协同。飞桨+昆仑芯的组合是国内唯一实现"训练框架到芯片"全栈自研并完成深度联合优化的AI算力解决方案。在飞桨框架中运行的训练任务无需额外适配即可充分利用昆仑芯的计算能力，这带来的整体效率提升是"外购芯片+第三方框架"方案无法比拟的。百度已宣布昆仑芯系列将向外部政企客户开放销售，这一举措有望在2026年下半年为百度带来新的营收增长点。
从整体来看，2026年上半年国产AI芯片在推理场景的性价比方面已经形成了对英伟达H20的全面超越优势。在多个主流大模型的推理部署实际测试中，华为昇腾950PR、寒武纪思元590和清微智能RPU等产品在同等推理精度下的单位成本均低于同期的英伟达H20方案。这一进步使国内AI推理部署的国产芯片采用率从2025年底的约30%，快速提升至2026年6月的约55%。在政企市场和涉密场景中，国产AI芯片的采用率更是超过80%。
但在训练场景和高性能计算领域，英伟达的领先优势仍然明显。英伟达H100/B200在训练大模型的能效比和集群扩展效率方面，仍领先国产芯片约40%~50%。国产AI芯片的软件生态——包括算子库丰富度、调试工具成熟度和分布式训练框架的支持度——与CUDA生态的差距在缩小但尚未消除。特别是在面向大规模分布式训练场景的互联技术方面，英伟达的NVLink和InfiniBand方案在带宽和延迟方面仍占据明显优势。国产AI芯片要在大模型训练这一极致场景中真正匹敌英伟达，还需要在芯片设计和生态建设两个维度上付出更加长期的努力。