近日，海关总署关于半导体的一则数据引发关注：2026年4月中国集成电路出口额达310.85亿美元，同比增长100.1%，连续两个月翻倍；与此同时，出口量仅增3.8%。增值不增量的背后，既受益于存储芯片涨价周期拉动，更有国产半导体多线突围的结构性支撑。

在美国持续加码高端GPU出口管制、加征关税与安全审查的背景下，国内AI算力一方面需求暴涨，另一方面自主和安全，更是高悬的达摩克利斯之剑。而国产芯片没有让人失望。

群体性突围，通用算力芯片梯队成型

当前国产通用AI芯片已形成梯队格局，在训练与推理场景实现规模化替代。华为昇腾领跑国产AI芯片，2025年出货约81.2万张，占国内AI加速卡市场约20%；2026年推出的昇腾950PR性能对标并超越英伟达H200，字节跳动、腾讯、阿里巴巴纷纷加大采购，全年出货目标上调。

寒武纪则聚焦推理赛道，性价比突出，已完成DeepSeek‑V4等主流大模型原生适配，在搜索推荐、金融风控等高并发场景广泛落地。海光信息以“CPU+DCU”双芯协同构建壁垒，“深算三号”已适配365款主流大模型，在信创与智算中心场景优势明显。

资本加持突围，新锐和大厂发展提速

另一方面，以摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技、燧原科技为代表的新锐企业进入资本化加速期，多家启动IPO，营收与出货量同步高增，在成熟工艺与专用算力方向快速突破。

百度昆仑芯启动科创板辅导，P800已实现万卡集群部署，M100推理芯片年内上市。此外，知情人士称，字节跳动正在研发AI芯片，计划在3月底前收到芯片样品，今年至少生产10万颗AI推理芯片，通过自研降低成本、提升效率，摆脱对外部供应商的过度依赖。

TPU创新突围，极具想象空间

随着AI算力需求的持续爆发，能效比和单位算力成本成为竞争核心。在国内，中昊芯英是少数专注于TPU（张量处理器）路线的企业，目前已实现在软件和生态层面的构建，适配DeepSeek、Qwen、GLM等主流大模型，并已实现多个千卡集群项目落地，辐射金融、传媒、教育、医疗等多个行业。

TPU凭借其在特定AI计算场景下的高能效优势，能够与通用GPU形成互补，为国产算力提供了多元化技术路线与安全备份。

放眼海外与国内市场，AI芯片的技术路线正在经历从“通用化”到“专用化”的范式跃迁，且呈加速之势。国产阵营中，通用芯片仍占主导，但专用芯片的补充作用日益凸显，整体形成了头部引领、新锐跟进、大厂协同的多路线并行格局。机构预测，2026年国产算力芯片出货量有望实现翻倍以上增长，全球AI算力格局正从单一主导走向多轨并行。而国产芯片的突围战，AI算力自主、安全，才刚刚进入深水区。