中国算力芯片正快速崛起，​​国产阵营覆盖云端训练、推理及边缘终端场景，寒武纪、华为昇腾、海光信息、壁仞科技等企业形成多层次布局，部分产品在算力、能效、生态兼容性方面实现突破。​​

中国算力芯片主要分为云端、边缘和终端三大方向，云端以AI训练和推理为主，边缘及终端侧重实时推理。​​寒武纪​​推出思元290（云端训练，512TOPS INT8）、思元370（训推一体，256TOPS INT8）等芯片，7nm制程与chiplet技术强化性能；​​华为昇腾​​的910B芯片对标英伟达A100，FP32/FP16算力与兼容性突出；​​海光信息​​的深算一号DCU基于“类CUDA”生态，实现A100约90%的FP16算力，并广泛应用于互联网行业。​​壁仞科技​​的BR100以1000+TFLOPS 16位浮点算力冲击高端市场，​​天数智芯​​的Big Island芯片则以295TOPS INT8算力填补训推空白。

技术路径上，国产芯片通过​​CUDA兼容​​（如海光DCU的HIP编译器、华为CANN的API桥接）加速生态适配，同时发力​​原生创新​​（如华为MindSpore端云协同、摩尔线程MUSA的异构融合），在金融、能源等领域渗透率提升。政策与资本的双重驱动下，国家大基金与地方政府投入超2000亿元，推动“东数西算”工程中算力国产化占比超50%，行业应用从安防、智能驾驶向大模型训练延伸。

​​性能差距与生态壁垒仍存​​：英伟达H100的FP8精度算力领先国产20%，开发者工具链完整性不足。未来需突破类脑计算、存算一体架构，强化跨框架生态融合。国产算力芯片已从单一产品竞争转向全栈解决方案，机遇与挑战并存。