“NVIDIA在中国市场的份额已经从之前的95%骤降至0工程配资，目前我们已经完全退出了中国市场。”
最近，由美国城堡证券（CitadelSecurities）组织的一次活动中，NVIDIACEO黄仁勋发表了一番引人注目的讲话。
2022年以前，NVIDIA靠着领先的GPU架构以及成熟的CUDA生态，在我国大模型训练芯片市场的占比甚至一度接近100%，几乎垄断了这一领域。
“我们（美国）实施的政策，导致美国失去了世界上最大的市场之一”，黄仁勋坦言。
此前黄仁勋还曾预测，未来两到三年内，中国人工智能市场的规模将达到约500亿美元。
随着NVIDIA退出中国市场，国产GPU厂商们开始纷纷扛起接力棒，填补市场空缺。
当前在国内市场，国产AI芯片厂商展现出了多元化的突破方向：既有沐曦、摩尔线程、海光信息、天数智芯、壁仞科技这类专注通用型计算架构（GPU）的芯片设计企业，也有华为昇腾、寒武纪、昆仑芯、燧原科技等主攻专用型计算架构（ASIC/DSA）的芯片设计企业。
据了解，华为昇腾凭借自身多年的技术积累和生态优势，成为了高端市场的主要替代力量，其旗下的昇腾910芯片已经进入国内互联网厂商大型AI模型的训练环节，实际应用效果逐步显现。
而寒武纪、海光信息等上市企业，则在细分领域取得了不错的突破。
其中寒武纪的思元590芯片，支持主流的深度学习框架，在视觉处理、语言大模型等场景中，性能能达到NVIDIAA100的80%左右；目前它已与智象未来、百川智能等头部算法公司展开合作，为互联网大厂的搜索业务、广告推荐系统提供稳定的算力支撑。
除了华为昇腾和寒武纪，摩尔线程的发展也值得关注——该企业已研发出四代GPU架构，还在此基础上衍生出十多款芯片。
这些芯片的应用范围很广，涵盖了人工智能计算、专业图形处理以及桌面级图形加速三大领域，覆盖了不同场景的需求。
沐曦科技则把重点放在“训练与推理一体化”的GPU芯片研发上。截至2025年第一季度，该公司的GPU芯片累计销量已经超过25000片，并且已经向北京、上海、杭州等九个主要智能计算集群交付了产品，落地应用进展顺利。
不久前，沐曦集成电路（南京）有限公司在南京公开推出了首款全国产通用GPU——曦云C600，这一举措标志着国产高性能GPU实现了历史性突破。
根据公开信息，曦云C600是基于沐曦自主知识产权的核心GPUIP打造的，而且实现了从芯片设计、制造到封装测试的全流程国产供应链闭环；它的大容量显存搭配多精度混合算力，能为数字经济发展提供安全可控的算力支持，保障产业链自主可控。
从市场数据来看，IDC的统计显示，2024年我国自主研发的AI芯片在国内市场的份额已经攀升至30%，预计到2025年这一比例将突破50%大关，国产芯片的市场影响力正在快速提升。
有业内人士指出，用不了多久，国产算力芯片的使用比例就会超过海外芯片，就目前来看，两者的使用占比已经基本达到五五分，国产芯片的认可度越来越高。
不过也有观点认为，当前国内面临的最大限制仍是先进晶圆制造工艺，好在在芯片设计方面，技术差距并不算大。软件生态虽然和CUDA还有较大差距，但这一领域并不存在技术层面的限制，因此只要后续投入足够的资源，逐步完善生态，是能够慢慢赶上的。
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