中國AI晶片採購大轉向：一年內國產配置從30%躍升至46%

中國企業正以前所未有的速度將AI晶片採購從NVIDIA轉向國產替代方案。根據彭博行業研究（Bloomberg Intelligence）最新調查，企業高層計劃在未來12個月內，將國產AI晶片的預算配置從目前的約30%提升至46% 。這並非緩慢的趨勢，而是一場由美國出口管制、國家級基建強制令、以及國產晶片實際性能驗證所共同驅動的結構性轉變。

30%到46%的跳升：調查數據證實

彭博行業研究的調查顯示，中國企業高層表示未來一年將把46%的AI加速器預算投入國產產品，高於目前的30% 。該調查強調，企業正「拋棄NVIDIA的先進加速器，轉向國產晶片」 。這項轉變與IDC的市場數據一致：IDC數據顯示，2025年國產晶片供應商在中國雲端AI加速器市場的佔有率已達約41%，高於2024年的約29% 。

美國出口管制：主要的外部催化劑

美中科技緊張局勢是主要的外部驅動力。自美國擴大先進AI晶片出口禁令，並於2025年1月將Z.ai（原名智譜AI）等企業列入實體清單後，中國企業事實上已無法取得NVIDIA的H100/H200等級硬體，被迫加速發展國產替代方案 。2025年9月，中國國家互聯網信息辦公室更指示阿里巴巴、騰訊等大型科技公司停止採購NVIDIA晶片，轉向國內供應商 。

2950億美元的國家強制令：80%國產化

中國正準備在未來五年內投入約2兆元人民幣（2950億美元），建設覆蓋全國的AI數據中心網絡，並強制要求至少80%的核心技術（包括AI晶片）必須來自華為等國內供應商 。中國移動和中國電信等國有運營商將負責營運這些數據中心 。這項由國家發展和改革委員會（NDRC）起草的計劃，堪稱史上規模最大的單一採購「告別美國晶片」行動 。有估算指出，若納入電網升級相關投資，總規模可能達到5兆元人民幣（約7350億美元） 。

性能實證：GLM-5完全在華為昇騰上訓練

智譜AI（現名Z.ai）使用10萬顆華為昇騰910C晶片，搭配MindSpore框架，完全在無NVIDIA硬體的環境下訓練出其7440億參數的GLM-5模型 。該模型隨後在「人類最後考試」（Humanity's Last Exam, HLE）基準測試中以50.4%的得分奪冠，超越Claude Opus 4.5、GPT-5.2和Gemini 2.5 Pro 。隨後於2026年6月發佈的GLM-5.2更新版本也延續了這一趨勢 。這項成就是前沿AI模型首次完全在無NVIDIA硬體的條件下完成訓練，證明華為昇騰晶片生態系統已足夠成熟，可與頂級西方晶片競爭 。

主要受惠者：寒武紀與海光信息

寒武紀科技（Cambricon Technologies）計劃在2026年將其AI晶片產量提高兩倍以上，目標達到50萬顆加速器，其中包括多達30萬顆思元590和690系列處理器 。該公司2025年實現了首次年度盈利，淨利達21億元人民幣（3.06億美元），而2024年則虧損4.52億元人民幣，營收也從12億元人民幣飆升至65億元人民幣 。其2026年第一季營收達到4.23億美元 。**海光信息技術（Hygon Information Technology）**季度營收突破400億元人民幣，其DCU系列實現了對DeepSeek V4的「Day-0」相容，軟體就緒度與NVIDIA看齊 。這兩家公司均與其他七家國產AI晶片廠商一起，於2026年5月獲得中國「安全可靠」政府採購認證，從而打開了機構採購大門 。

市場動能超越補貼階段

2026年第一季財報顯示，寒武紀和摩爾執行緒（Moore Threads）的營收年增率均超過150%，這意味著從「補貼驅動」到「產品驅動」的市場轉變已經深入進行中 。國產AI晶片廠商在2026年也同步完成了對DeepSeek V4的「Day-0」適配，標誌著其部署進度已從「落後」轉變為與NVIDIA「同步」 。綜合來看，這些數據點都證實了採購轉向並非遙遠的預測，而是在政策、性能與商業現實的層層推動下，此刻正在發生的事實。