本文核心要点包括:

1. 国内AI芯片供需表现，核心增量需求及供给情况

2. 政企对国产芯片的需求量估计

3. 昆仑芯、昇腾及寒武纪等产能扩充预期

以下为专家观点:

1. 当前国内AI芯片市场的需求主要由哪些客户构成，其中字节跳动和阿里的需求占比估计?

目前国内AI芯片市场的需求绝大部分来自头部的互联网厂商，其中字节跳动和阿里的需求占据主导地位。字节跳动的需求规模比阿里更大，但两者差距并非极为悬殊。

2. 字节跳动今年的芯片采购策略是怎样的，这对昆仑芯P800的需求有何影响?

字节跳动今年的芯片采购主要被寒武纪和华为昇腾占据。同时寒武纪也在调整策略，计划在2026年将对字节跳动的业务依赖度降低，部分原因是华为昇腾已在字节跳动获得400亿元的订单。此外，字节跳动也宣布自研芯片成功。

3. 国产芯片供应商是否了解其产品在字节跳动等大型互联网公司的具体应用场景?

芯片供应商通常不清楚其产品在大型互联网公司的具体应用场景。互联网公司出于商业保密考虑，一般不会透露详细用途。例如，他们可能会告知芯片用于短视频业务，但不会明确是用于抖音还是火山引擎，也不会说明是用于短视频具体应用方向比如智能推送还是广告等具体环节。这种保密文化主要是为了防止商业机密因人员流动而泄露，行业内人员跳槽频繁，一旦具体应用细节被供应商知晓，很可能随着人员流动而传递给竞争对手。

4. 芯片厂商与服务器厂商的合作模式为何通常是排他性的，这背后有哪些考量?

芯片厂商与服务器厂商之间常采用紧密的排他性合作，主要是为了防止产品在早期阶段的性能缺陷和关键参数等敏感信息泄露给竞争对手。因此，行业普遍做法是，新产品先与一家战略级合作伙伴深度绑定，待产品成熟、在市场上建立起一定的竞争壁垒后，再逐步扩展与其他厂商的合作。即便是像华为这样市场宣传力度大的公司，其新产品的详细技术资料也极少对外流出，各家厂商对此都非常谨慎。

5. 从整体行业层面看，当前国产AI芯片的需求主要集中在云服务提供商还是政企市场?

当前国产AI芯片的需求主要集中在政企市场。

6. 政企客户在采购国产AI芯片时是否存在优先序?采购决策主要基于哪些因素?

理论上没有明确的排序，但实际上存在优先级。华为通常排在首位，寒武纪和昆仑芯基本处于第二梯队。政企客户的大额订单决策不仅看重产品本身，也看重供应商能为地方经济带来的贡献，例如纳税额和就业创造。地方政府会优先采购本地重点企业的芯片，只要其产品质量不是太差，销量就能得到保障。

7. 政企领域的AI算力需求规模有多大?是否可以一定程度与互联网行业相比?

许多央企为响应政策要求而建设大模型，综合来看，包括公开和未公开的项目，政企领域的整体需求量级可以与整个互联网行业的需求达到“五五开”的水平(专家个人估计)。

8. 除了常规的IT企业，政企领域还有哪些具体的AI算力应用场景和采购主体?

政企领域的AI算力采购主体和应用场景非常广泛且分散。例如，电信运营商(如中国电信)、移动运营商(每年采购额达数百亿级别)以及国家电网、南方电网等，每年都有数十亿级别的采购。此外，一些非传统IT领域的企业也有大量需求:中铁下属公司采购算力卡用于国产盾构机的研发和设计;中国有色等企业用于金属配方研究;医药企业用于新药研发的推理计算。这些企业原先使用英伟达产品，在政策要求下正逐步切换至国产芯片。其他应用还包括中节能环保集团等在城市运营体系中，利用GPU进行水电燃气监测和节能减排分析。智慧城市、平安城市项目下，公安系统管理的大量摄像头也构成了庞大的算力需求。

9. 国产AI芯片在国央企市场的渗透目前处于什么阶段?面临哪些挑战?

目前国产芯片在国央企的渗透仍处于比较初期的阶段。央企资金相对充裕，采购意愿和能力较强。但许多国企面临预算不足的问题，虽然有采购需求，但无法落实资金，形成“伪需求”。为解决此问题，一种常见的模式是采用“以租代买”的形式，由金融租赁公司或投资方采购设备，再租赁给最终用户。

10. 当前中国市场英伟达AI芯片的供给情况?

当前市场可用的英伟达芯片主要是H200和B300。H200已经停产，而B300的产能优先满足美国市场。B200存在硬件缺陷，因此，H200的停产导致市场上对H100的需求回升，其单月租金已达到65000元。

所以在当前国内没有算力卡可用的情况下，主要是看各家的实际可交付情况。

11. 互联网大厂对国产第三方AI芯片的采购策略和未来需求趋势是怎样的?

预计未来三到五年内，市场将持续处于算力芯片短缺的状态，任何可用的芯片都会有采购需求。目前互联网大厂的采购优先级仍然是英伟达的芯片，例如通过各种渠道寻求H200。当无法获得英伟达产品时，会采用国产芯片作为补充。尽管各家也在进行自研，但整体算力缺口巨大。只要有可用的芯片，就会进行采购，目前还不是挑三拣四的时候。预计需要一到两年时间，即便所有产线全力生产，也仅能满足当前国内市场的需求。

12. 昆仑芯在分配产能时，客户的优先级是如何排序的?

昆仑芯的产能分配有明确的优先级。最高优先级是满足百度自身的需求。对外客户中，第一序列是运营商，包括中国移动、中国电信和中国联通。第二序列是能源电力行业，这类客户资金实力雄厚，通常能全款交付。接下来是中石油、中石化等企业。再往下是工业领域，其需求明确且付款能力强。之后是金融行业，虽然金融客户有支付能力且会持续采购稳定的产品，但整体需求量不大，且更换系统的意愿较低。政府项目排在更后面。互联网客户的优先级相对靠后，因为服务这类客户需要投入大量的人力资源，且需要高层级的互动支持，服务成本较高。

13. 字节跳动今年向华为昇腾采购400亿订单的原因是什么?该订单的具体情况?

字节跳动大规模采购昇腾芯片的核心原因是市场整体缺卡。在寒武纪、昆仑芯等厂商无法获得足够产能的情况下，华为凭借其强大的供应链能力，获取了主要的产能份额。因此，字节跳动的策略是“谁有产能就买谁的”。该订单采购的是整机，但目前这仍是一个订单状态，最终的交付数量尚未确定。

14. 国内主要AI芯片厂商的供给侧情况?

预计未来两年内，华为和寒武纪的供给问题不大。昆仑芯短期内仍将依赖三星。

15. 昆仑芯与三星的合作关系是否稳定?未来是否存在风险以及获得更多产能的可能性?

昆仑芯与三星已有十余年的合作历史，关系稳固，不会轻易改变。未来合作最大的潜在风险是涨价，而非产能供给中断。在当前的合同期内(2026年)，三星不一定会提供更多产能。新合同能否争取到更多产能尚不确定。根据专家个人的信息了解，昆仑芯曾在国内寻求补充产能时也未获得机会，这可能侧面印证了其在三星的产能获取也面临瓶颈。

16. 对于三星未来是否会受美国政策影响而限制对中国客户的先进制程代工，有何不同看法?

有一种观点认为，三星的核心经营理念是商业利益优先。尽管昆仑芯的P800芯片在性能上已经触及了美国的管制红线，但目前并未出现实质性的合作障碍。因此，三星可能会继续以商业利益为导向进行合作。

17. 昆仑芯下一代训练芯片的研发进展、预计推出时间以及其对外部产能的依赖情况是怎样的?同时，昆仑芯采用了何种技术方案来弥补新产品推出前的算力差距?

昆仑芯的M100芯片主要针对推理场景，其下一代面向训练场景的芯片预计将在2027年推出，并且很可能依赖三星的制程工艺。为了弥补下一代产品尚未面市的空档，昆仑芯采用了“超级节点”互联技术。该技术方案旨在通过优化卡间互联，将整体算力提升约4倍，以此作为过渡时期的性能补充。

18. 阿里巴巴自研PPU芯片的性能水平?其市场推广和订单获取，尤其是在能源电力行业的进展是怎样的?

阿里巴巴的PPU芯片在性能上已经可以与英伟达的H20对标，显示出其强大的研发实力，实现了跨代研发的追赶。目前，PPU已开始批量化突破，预计2026年在能源电力行业，其市场进展迅速，订单规模有望与华为持平甚至超越。

19. 阿里巴巴PPU芯片的流片和产能主要由哪家厂商支持?其技术和销售团队的稳定性?

关于阿里巴巴PPU芯片的具体流片和产能来源，目前市场上没有明确信息。其团队稳定性非常高，无论是技术研发还是销售人员，都很少出现人员流动或跳槽的情况。这一点与海光等其他几家自研芯片厂商类似，导致外界对其具体运营细节了解较少。

20. 字节跳动在自研芯片方面的进展和市场应用情况?

字节跳动虽然声称已有自研芯片，但短期内市场上并未观察到其实质性进展。业界普遍认为，一款自研芯片的成功不仅在于研发本身，还需要有实际部署应用的成果，例如搭建了何种规模的计算集群。然而，字节跳动至今未有任何关于其自研芯片应用成果的官方发布。

21. 从2027年及未来的角度看，昆仑芯的产能保障主要依赖于哪些因素?国内产能是否能满足其需求?

展望明年(2027年)，昆仑芯的产能保障将主要取决于与三星的合同谈判情况。可以确定的是，产能问题会得到解决，但具体能解决到何种程度尚不确定。就国内产能而言，2026年内可能性较低，主要原因是百度自身在采购上较为谨慎，不愿意支付过高的费用。

22. 在未来2到3年内，国内AI算力市场是否存在供给过剩的可能性?哪些因素可能导致这一情况的发生?

除非发生极端情况，例如战争导致算力发展停滞或转向纯军事应用，否则未来2到3年内国内AI算力市场出现供给过剩的可能性极小。当前，人工智能技术正以前所未有的速度渗透至各行各业，颠覆传统业务模式。例如，中软国际已将大模型技术应用于其ERP产品中。这种跨行业的广泛应用和持续颠覆，意味着对算力的需求将持续旺盛。

23. 当前国内AI芯片市场的供需关系是怎样的?是否可以认为短期内国产AI芯片的核心制约因素在于供给而非需求?

当前国内AI芯片市场处于严重的供不应求状态，因此短期内可以不考虑需求问题，核心瓶颈完全在于供给侧。从英伟达芯片的紧俏程度可以推断出国产卡的市场状况:市价270万元的H200芯片，只要有现货，买家可以立即签订合同并支付定金;对于B300这类更先进的芯片，甚至可以现场全款提货。在无法获得英伟达产品的情况下，企业的业务发展不能停滞，这为国产AI芯片创造了巨大的市场空间。

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