进入2026年，AI芯片市场已从“训练独大”转向“训练+推理”双轮驱动，并呈现出以下五大鲜明特征： 1. 市场规模“火箭式”扩容 2025年全球AI芯片市场规模约1500亿美元，2027年预计翻番至4000亿美元，2030年或突破1万亿美元，年复合增速超40%；其中数据中心AI芯片2025年可达2070亿美元，2026年预计再增20%至2500亿美元，占半导体总收入的比重逼近50%。 2. 需求主线从“训练”切向“推理” 随着大模型落地，推理调用量呈指数级增长；AMD预测到2028年仅推理芯片市场空间就将达到5000亿美元，成为真正的“现金牛”。相比训练芯片追求峰值算力，推理更强调能效比、低延迟和成本，因此专用ASIC、NPU快速崛起，预计2026年在增量市场中占比首次超过GPU。 3. 技术路线“三分天下” - GPU：英伟达仍占数据中心80%份额，2026下半年推出的Vera Rubin架构性能较Blackwell再提3.3倍，继续领跑训练市场。 - ASIC：谷歌TPU、亚马逊Trainium/Inferentia、微软Athena等云厂商自研芯片合计出货量已达英伟达GPU的40%-60%，2026年有望反超，成为增量第一大品类。 - FPGA/Chiplet：AMD MI450、国产异构芯片采用Chiplet+先进封装，在特定推理场景实现更高算力密度，成为“第二梯队”差异化突破口。 4. 区域格局“中美双极” 美国对华高端GPU禁运倒逼国产替代加速，2025年中国AI芯片自给率已升至42%，华为、寒武纪、海光、地平线等企业在推理侧率先放量；政策+资本双轮驱动下，2029年中国市场规模预计从1425亿元跃升至1.34万亿元，年复合增速53.7%，显著高于全球平均。 5. 产业链“生态为王” 英伟达CUDA壁垒依旧深厚，但开源生态（ROCm、TVM）、国产生态（昇腾、寒武纪Neuware）正快速补齐软件短板；同时，芯片厂商向下延伸服务器、参考设计乃至智算中心运营，通过“硬件+系统+云服务”一体化模式锁定客户，单纯卖芯片的模式逐渐失效。 2026年的AI芯片市场，是“训练继续高端化、推理开始走量、ASIC抢班夺权、中美各自为政、软硬件深度耦合”的新战场。