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英伟达中国市场份额"归零"的那一天，国产AI芯片三大门派谁能填上这个坑？_推理_寒武纪_场景
添加时间：2026-05-09 09:20:03 点击量：273
“内容为王”这句话在哪个时代都不会过时。随着消费升级，日益庞大的中国高端群体对高品质的生活方式与旅行体验的需求为高端出境旅游市场带来巨大市场机遇。现今的旅游产品也更向个性化、定制化、品质化靠拢，对内容创新提出更高的要求。内地的旅游内容市场仍有5-10倍的增长空间。最近36氪接触了一家做移动端旅游社区电商的团队——河马旅居指南。
河马旅居定位中等收入人群18-34岁的年轻群体，想通过碎片化的PGC或UGC内容培养用户粘性，由内容社区模式切入出境游市场。传统的旅游内容多是以长图文的游记形式呈现，河马旅居并不刻意强调旅游路线或整个游历过程的感受，在内容呈现上更加碎片化、个性化、移动化以及品质化，以小众或特色地点作为维度输出内容，建立内容社区，类似于旅游界的“小红书”或“什么值得买”。
河马旅居在部分海外旅游城市有一个4到5人的自媒体小团队定期生产PGC内容，每月更新一次内容，以优质的内容导流。目前河马的获客成本低至2-3元/人。
优质的内容利于培养高粘性度的用户，当累计到一定数量的优质内容生产者，达到一定的用户规模时，将由PGC内容带动UGC内容的自发产出，进而开始搭建旅游内容社区，最后完成向旅游社区电商的转型，形成交易闭环。
目前河马旅居的流量较为分散，微信公众号累计粉丝3万，MONO 5万，豆瓣 1万，C端获客主要来自微博、豆瓣，上周刚上线微信小程序。后期需考虑转化用户集中流量，现阶段团队正尝试跟移动WiFi租赁和签证业务团队资源置换，互相增加入口。
商业模式上，河马旅居打算分两步走，第一阶段，先帮助用户解决去哪里玩的问题。河马打算与当地的旅游局或航空公司合作，帮助他们做中国市场的整体营销，宣传当地旅游资源。第二阶段，解决用户怎么玩的问题。平台可通过用户的行为数据分析社区调性从而推荐相应的特色化旅游产品，例如在京都的寺院坐禅、学习茶道、参观日本酒的蒸馏厂等等。
此外，河马旅居也在尝试开拓知识付费的营收渠道。从体验、艺术、咖啡、酒吧、餐厅、酒店等六个维度切入，做成各旅游城市的PDF版官方性质PGC攻略。3月份售出800多本，每本单价15元。
河马旅居创始人余晓盼表示，河马旅居的核心竞争力还是个性化的内容表达。“传统旅游社区把内容做的太死气沉沉了。人美、景美但流水账似的内容很无趣。好的内容本身就是门槛。原创的有趣的才有生命力。”
内容+电商并不是一个新概念，如今传统OTA、头部电商平台以及媒体型电商都在加码内容，但要持续产出有价值的内容并非易事，需要足够规模的内容生产团队长时间的内容积累，而具有极强传播力的爆款内容更是可遇而不可求，营造内容社区所花费的精力也许正是其门槛所在。
河马旅居目前的管理团队为4人，内容产出团队20人。创始人余晓盼任河马主编兼运营，曾任职于私募、资管、律师事务所，为《美食侦探系列》旅行畅销书作者。团队目前正在寻求天使轮融资。
这个数字，比任何研报都更有力量。
黄仁勋在最新财报季的表态里，亲口承认：英伟达在中国AI加速器市场的份额，已经降至零。
这句话值得停在这里想一想。
2020年以前，英伟达在中国AI芯片市场的份额高达95%——几乎是全面垄断。从95%到0，不是因为英伟达技术变差了，而是美国的出口管制把英伟达的高端芯片彻底挡在了中国门外。
现在的问题是：这个坑，谁在填？
国产AI芯片的三大门派，来了。
这不是一场谁最强的比赛。这是三条完全不同的路，打着完全不同的用户。
第一门派：华为昇腾——全产业链纵深派华为是中国AI芯片市场唯一一家能从芯片到框架到服务全栈交付的玩家。
DeepSeek V4大模型发布首日即适配华为昇腾等八大国产芯片，推理性能据称达英伟达特供版的2.87倍，成本仅为1/4。这个数字标志着一件事：CUDA生态的垄断，在中国市场被实质性打破了。
2025年华为昇腾出货量约81.2万张，贡献了国产总出货量近五成的份额。其护城河是全自主可控——昇腾芯片配合MindSpore框架与CANN构成计算架构，成为国内极少数能提供从芯片到软件栈一体化交付的厂商。在政企、运营商、金融机构等对稳定性和国产化要求极高的场景，这是一个极大的竞争优势。
昇腾的真实护城河：不是芯片性能，是交付能力。
一个国有银行或者运营商***购AI算力，他需要的不是最快的芯片，而是“出问题有人接电话、系统有人维护、安全合规有人负责”。华为能做到这一点，其他门派大多数做不到。
昇腾的真实短板：生态封闭和迁移成本。
MindSpore目前支持的模型数量远不及英伟达CUDA生态的零头。一个原来基于CUDA开发的团队迁移到昇腾，要付出相当高的重写成本。这决定了昇腾的主战场是政企而非互联网大厂。
第二门派：海光DCU——兼容迁移派如果说华为昇腾是“全产业链纵深”，那海光DCU走的就是完全相反的路——最小迁移成本。
海光DCU的技术路线类似AMD的ROCm生态，与CUDA高度兼容。开发者可以用hipify工具自动转换CUDA代码，对于PyTorch用户，安装支持DCU的特定分支后，大部分代码可以直接运行。
这意味着什么？一个已经在英伟达上跑起来的AI系统，迁移到海光DCU的成本，是三个门派里最低的。
2025年海光信息营收突破40亿元，CPU和DCU两条产品线同步增长，在金融、电信、互联网等行业AI推理场景中实现规模化落地。
海光的真实护城河：迁移门槛最低，是替换英伟达存量应用的最优路径。
对于那些过去重度依赖英伟达、现在被迫寻找替代方案的企业来说，海光DCU是阻力最小的选择——不用大幅重写代码，不用重构开发工具链，跑起来再说。
海光的真实短板：在超大规模模型训练（如千亿参数以上的基础模型训练）这个场景，海光DCU的集群稳定性和多卡通信延迟，目前仍落后于昇腾。这是架构层面的差异，短期内难以弥合。
第三门派：寒武纪——推理场景专精派寒武纪是三个门派里商业化进程最戏剧性的那个。
它用了大约六个季度，从连续亏损的硬科技公司，变成了单季净利超10亿的“A股新股王”。
寒武纪思元590芯片2025年出货近10万颗，2026年预计30万颗。摩根士丹利发布报告称，寒武纪在中芯国际的代工生产已逐步稳定，产能瓶颈正在被打通。
寒武纪的主战场，从一开始就不是训练——而是推理。
简单说：训练是“让AI学会一件事”，需要极大算力、长时间跑、容错率高；推理“让AI用学到的东西服务用户”，需要低延迟、低功耗、规模化部署。推理芯片的竞争逻辑和训练芯片完全不同。大规模商业化的AI应用——搜索推荐、广告投放、智能客服——都在推理侧。字节跳动、腾讯、阿里这些互联网大厂的推理侧算力需求，是AI商业化时代最巨大的增量市场。
寒武纪的真实护城河：推理性能对成本的比值，当前在国产芯片里最优。
寒武纪的真实短板：客户高度集中，字节跳动是其最大客户，而字节自己也在研发芯片。
三门派并排放：谁在什么场景能填上英伟达的坑？政企、运营商、金融算力***购场景——大型政策性AI部署→华为昇腾（全栈交付）
存量系统替换、英伟达迁移场景——已有CUDA代码的迁移→海光DCU（最低迁移成本）
互联网大厂推理算力场景——AI商业化大规模推理部署→寒武纪（推理性价比）
超大规模基础模型训练场景——千亿参数以上训练集群→仍有差距，华为昇腾最接近
这张表是这篇文章真正要交给你的东西。
下次再有人问“国产替代，买哪个”，你可以先问他一个问题：你要替代的是英伟达在哪个场景的哪种需求？
说一句让大家清醒的话黄仁勋说的“归零”，描述的是英伟达AI加速器在中国的高端市场份额。这是真实的。
但“归零”不等于国产芯片已经完全填上了那个坑。
训练侧的超大规模集群，国产芯片在多卡通信延迟和集群稳定性上，仍和英伟达有代差。软件生态上，CUDA积累了近二十年、百万开发者的工具链，昇腾CANN目前支持的模型数量依然有明显差距。
“归零”的意思是：英伟达失去了中国市场的入场券。国产替代的终局，还没有到来。
这场竞争，刚刚打完开局。
这不是“中国芯片赢了英伟达”的故事。这是中国AI算力第一次在自己的市场上，真正有了选择权。
作 者 | 知予
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