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2025 年10月,美國總統川普宣布全面封鎖輝達最新一代Blackwell GPU對中國出口。北京火速反制,禁止獲得國家補助的新建資料中心使用外國晶片。
這場政策對撞,讓中國正式踏上「AI晶片自主化」加速跑道,不少機構預測中國國產晶片市佔率在2026年有機會超過50%。
但要實現真正自主,恐怕沒那麼快。
首先是政策跑得快,但市場跟得慢。禁令讓「國產化」從口號變成行政命令,華為、寒武紀、上海沐曦等晶片新創訂單暴增,各地政府也訂出使用比例目標。然而,這波加速主要鎖定「國補專案」與「新建工程」,地方執行不一,民間雲端仍可採購外資晶片。
再看製造。中芯國際雖能量產七奈米晶片,但良率與成本遠高於台積電,受限於設備管制,距離生產用來訓練AI大模型的GPU仍有一段路。華為昇騰、寒武紀等國產晶片能支撐大模型推理任務,卻難負擔訓練。中國能造晶片,卻還追不上節奏。
更深的問題在軟體生態。十多年來,中國AI開發建立在輝達CUDA架構上,要轉向華為CANN或寒武紀Neuware,就得重寫程式、重新訓練模型。
政府能補貼硬體,卻買不到開發者。這才是「國產可替代」最慢、也是最痛的一哩路。
如今中國AI產業正進入「雙軌過渡期」:一邊用輝達庫存維持運算,一邊等待國產晶片追上。2026年將成為轉折點,若中芯國際與華為能穩定量產訓練級GPU,軟體堆疊與主流框架順利接軌,中國才算真正從「能用」走向「能訓練」。
但自主化並不等於成功。當政策推力遠大於市場拉力,算力缺口或許能補上,創新速度卻可能放慢。中國正在全速造晶片,但要讓世界用它、信它,這場自主化才算真正跑起來。
(雜誌原標題為:中國AI晶片自主,最難的路還沒走完/責任編輯:趙珮妤)
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