摩根斯坦利：2026 年研究显示国产 AI 芯片自给率达 41%

一句话看懂：摩根斯坦利最新研究数据显示，国产 AI 芯片自给率已从 2021 年的 10% 快速提升至 41%，预计到 2030 年将达到 86%。这意味着国产 GPU/NPU 芯片正在大规模替代进口产品，将对算力采购、模型训练成本和开发者生态产生深远影响。

事件核心：发生了什么

摩根斯坦利发布的研究成果显示，以 GPU 为主的国产 AI 芯片自给率在 2021 年仅为 10%，但在四年内迅速增长至 41%。报告预测，这一比例将在 2030 年达到 86%，届时进口 AI 芯片的市场份额将压缩至 14%。当前国内主力厂商包括以 NPU 架构为主的华为和寒武纪，以及专注于 GPU 领域的摩尔线程、壁仞科技、沐曦科技、燧原科技、天数智芯等。此外，各大互联网巨头也在推进自研芯片项目。需要指出的是，大摩报告未明确统计口径是基于销售额还是销量，若按销售额计算，由于国产芯片价格偏低，实际进口芯片的出货占比可能更低。

为什么重要

AI 芯片是当前半导体领域“卡脖子”最严重的环节，同时也是国产替代机遇最明确的赛道。自给率从 10% 跃升至 41%，意味着过去四年国产芯片已实际承接了超过三成的国内 AI 算力需求。如果 2030 年自给率达到 86%，将彻底改变全球 AI 芯片供应格局：英伟达等美国公司的市场空间将从当前的绝对主导地位急剧收缩。这一趋势不仅影响芯片采购方，也会倒逼 AI 训练框架、推理引擎等软件生态向国产硬件适配，推动国产软硬件栈成熟。同时，多家国产 GPU 公司的营收数据（如摩尔线程 2025 年营收 15.05 亿元同比增长 243%）表明，商业落地正在加速。

对用户/开发者/创作者的影响

对于 AI 应用开发者和企业技术采购团队，国产芯片自给率持续提升意味着未来几年可选择的算力供应商将多元化：既可基于华为 NPU 平台进行训练和推理，也可关注沐曦、壁仞等新锐 GPU 的生态进展。在图像生成、大模型推理等场景下，开发者需要提前评估国产芯片的算子库和框架兼容性。对于内容创作者，国产芯片大规模交付可能降低云端的算力成本，进而降低 AI 图像生成、视频生成等服务的 API 调用价格。对于企业 IT 决策者，采购国产 AI 服务器已不再是备选，而是关乎供应链安全与合规的刚需。

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值得关注的后续

第一，国产 GPU 厂商（如摩尔线程、壁仞科技）的游戏 GPU 产品能否在 AI 芯片做大后顺利推出，使普通游戏玩家受益；第二，华为、寒武纪的 NPU 架构与英伟达 GPU 在通用计算生态上的差距能否缩小，尤其是在 MXNet、PyTorch 等主流框架的原生支持方面；第三，到 2027 年大摩预测的自给率最高达 91% 的目标能否实现，取决于产业链的良率与产能爬坡，以及美国出口管制政策是否进一步收紧。

来源：Readhub · AI

摩根斯坦利：2026 年研究显示国产 AI 芯片自给率达 41%