搶當「中國版 NVIDIA」：中國 AI 晶片進入戰國時代，有哪些關鍵玩家？
在美國晶片管制與全球算力競賽雙重夾擊下，中國 AI 晶片市場正進入一場「去 NVIDIA 化」的大洗牌。過去幾年，NVIDIA 幾乎是中國雲端與大模型算力的唯一選項，如今這個空缺正在被中國在地玩家快速補上，其中最受關注的名字之一，就是從搜尋引擎起家的百度。
《CNBC》報導，百度近年積極轉型，將重心從搜尋業務轉向自駕車、雲端與 AI，旗下負責晶片研發的子公司昆侖芯（Kunlunxin）更成為外界判斷百度未來成長的重要指標。11 月，百度正式公布昆侖芯未來五年的晶片藍圖，從 2026 年的 M100，到 2027 年的 M300，清楚對外宣示將持續迭代自家 AI 晶片產品。現在百度資料中心已經採取「混合架構」，一方面用昆侖晶片支撐自家 ERNIE 模型的訓練與推理，同時仍搭配部分 NVIDIA 晶片確保算力供給。
在商業模式上，百度不只在自家雲端與產品中使用昆侖晶片，也對外銷售給建置資料中心的第三方客戶，並透過雲端服務出租運算能力，試圖把自己定位成「從晶片、伺服器、資料中心，到模型與應用」一條龍的全棧 AI 供應商。今年稍早，昆侖芯已拿下中國移動供應商訂單，顯示這條產品線正在取得更多營運商級的實戰機會。
出口管制成催化劑，中國企業被迫「戒斷」NVIDIA
百度之所以有機會在 AI 晶片市場嶄露頭角，關鍵背景是美國對中國的出口管制與地緣政治對抗。美國政府已禁止 NVIDIA 向中國出口最高階的 AI GPU，連為中國市場特別設計、性能被降級的 H20，也一度遭到封殺，即便恢復出口，也附帶「讓利 15% 收入」等條件；中國政府方面則被外媒多次披露，正勸阻在地科技公司減少、甚至避免採購 H20。
這使原本高度依賴 NVIDIA 的中國雲端與網路公司，被迫重新思考長期算力供應的安全性與成本結構。阿里巴巴執行長吳泳銘就坦言，未來兩到三年建置資料中心所需的關鍵元件與晶片，「供給端都會是相當大的瓶頸」。騰訊總裁劉熾平也說，公司的資本支出下修並非需求轉弱，而是「沒有那麼多 AI 晶片可以買」，明確點出缺貨壓力。
同一時間，中國本土晶片製造又面臨技術與產能的硬傷。最大晶圓代工廠中芯國際，無論在先進製程或大量生產能力上，都難以與台積電匹敵，導致中國很難單靠國內產能，快速補上高階 AI 晶片缺口。
這樣的供需扭曲，催生出一個半「封閉」、但規模可觀的本土 AI 晶片市場：一方面必須遵守美國出口管制紅線，另一方面又要符合中國政府強調的「自主可控」、「本土供應鏈」戰略。正是在這個縫隙裡，百度、阿里巴巴、華為與一批新創晶片設計公司，集體加速往前衝。
百度、阿里、華為與晶片新創，誰能接住中國算力需求？
與此同時，中國 AI 晶片市場正發生更深層的結構轉變。在「去 NVIDIA 化」浪潮下，中國對 NVIDIA 的依賴度持續下滑，根據 IDC 數據，2024 年 NVIDIA 在中國的市佔已從 85% 大幅下滑至 70%，而本土 AI 晶片品牌的出貨量已突破 82 萬顆，市佔提升至 30%。中國招銀國際、Bernstein 等分析機構預測，2025 年 NVIDIA 在中國的市佔可能跌破 55%，中國本土晶片則將快速提升佔比，呈現更激烈的多方競爭格局。
在這波變局裡，華為憑藉昇騰（Ascend）系列與超大規模算力集群，暫時站在領先位置；阿里旗下平頭哥則推出 PPU 等自研晶片，主打成本較 H20 低、記憶體容量與頻寬接近甚至部分追平；百度則以昆侖晶片切入雲端與電信場景，顯示中國三大網路巨頭都把自研晶片視為長期戰略資產。
除了巨頭之外，一整批專注 AI 晶片的新創也在搶佔版面。根據《Rest of World》，目前國際資本最關注的中國「NVIDIA 接班人」，包括以思元 590 晶片翻身的寒武紀（Cambricon Technologies）、由 NVIDIA 前中國總經理張建中創立的摩爾線程（Moore Threads）、曾推出號稱可比肩 H100 的 BR100 的壁仞科技（Biren Technology），以及專注高效能 GPU 的燧原（Enflame）、瀚博（VastStream）、芯動科技（Innosilicon）等公司。
從手機晶片到 AI 晶片，中國正在複製「華為時刻」
《36kr》指出，這一波晶片自主化浪潮與十多年前智慧型手機產業從「通用晶片」走向「自研晶片」的歷史極為相似。當市場從瘋狂堆算力的模型訓練，轉向追求成本與能源效率的推理運算，通用 GPU 的高成本、高功耗與延遲問題開始浮現，使專用化、在地化晶片成為不可避免的趨勢。今天，中國 AI 運算也走到類似十字路口。
面對 NVIDIA 受限、全球供應鏈緊張與國家戰略自主需求三方力量匯聚，中國 AI 晶片市場迎來了一場快速洗牌，而百度如今站在這場變革的核心位置。《CNBC》分析，如果昆侖芯能如期推出 M100、M300 等新一代產品，不僅能解決自身模型運算需求，更可能成為中國 AI 產業不可或缺的戰略性供應商，重塑中國在 AI 基礎設施領域的權力版圖。
＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《CNBC》、《invezz》、《Bloomberg》、《rest of world》、《36kr》，首圖來源：AI 工具生成