​​国内最先进的人工智能芯片已实现技术突破，以华为昇腾910B/D、寒武纪思元370、海光DCU K100等为代表，具备高性能、低功耗和自主可控三大核心优势。​​ 这些芯片不仅打破欧美垄断，还在大模型训练、推理等场景中展现出国际竞争力，例如昇腾910B支撑了1.2万亿参数的DeepSeek R2模型训练，成本仅为国际同类产品的3%。

国产AI芯片的核心竞争力体现在算力、能效和生态适配性上。昇腾910B半精度算力达320 TFLOPS，集群扩展性优异，且国产化率超90%；寒武纪思元370采用7nm工艺和Chiplet技术，支持多算法框架；海光DCU K100则在FP32和INT8算力上表现突出，广泛应用于数据中心。华为即将推出的昇腾910D进一步优化架构，算力提升25%，功耗降低50%，液冷技术使其在高温环境下仍能全速运行。

为满足不同场景需求，国产芯片形成了差异化布局。华为昇腾主打大模型训练与云端推理，寒武纪侧重灵活算法支持，而雄芯C6480等芯片则专注视频解析等垂直领域。生态建设方面，昇腾已与DeepSeek、联通等企业合作构建完整技术栈，国产替代进程加速。

随着政策支持和市场需求增长，国产AI芯片将在全球竞争中扮演更关键角色。企业选择时需结合算力需求、能效比和迁移成本综合评估，而开发者可通过开源社区快速适配国产硬件生态。未来，芯片自主化与AI技术创新将形成双向驱动，推动中国在全球AI产业中从“跟随者”迈向“定义者”。