12 月 9 日消息，美国总统特朗普当地时间 8 日在社交媒体上发文宣布，美国政府将允许英伟达向中国出售其 H200 人工智能芯片，但对每颗芯片收取一定费用。他还称，美国商务部正在敲定相关安排细节，同样的安排也将适用于超微半导体公司、英特尔等其他人工智能芯片公司。

普遍认为，限制先进 AI 芯片流入中国，并不能有效阻止中国企业在人工智能方面的发展。原本中国是全球最大的 AI 芯片市场之一，如今这一市场正在迅速转向本土解决方案。与此同时，中国本土芯片研发进程持续加速，未来或将进一步减少对外部供应的依赖。

AI 芯片加速国产替代

公开资料显示，AI 芯片也被称为 AI 加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块（其他非计算任务仍由 CPU 负责）。当前，AI 芯片主要分为 GPU、FPGA、ASIC。先进 AI 芯片有助于降低运算成本，因其更高的能效可减少芯片使用数量以实现同等性能。

近年来，美国对 AI 芯片出口禁令的层层加码。今年初，英伟达专为中国市场定制的 H20 芯片被纳入管制清单，后经历短暂政策调整。

日前，美国参议员提出《安全可行芯片出口法案》，要求美国商务部在未来 30 个月内，全面暂停向中国、俄罗斯等国家发放先进人工智能芯片出口许可，明确将英伟达 H200 芯片及基于 Blackwell 架构的新型芯片纳入严格管控范围，试图通过立法程序进一步强化管制体系。

普遍认为，美国想要单纯依靠技术封锁难以维持长期竞争优势。事实上，由于英伟达芯片供应不稳定，各国科技公司已经广泛开始自研 AI 芯片。

随着国内技术能力的持续提升，中国 AI 芯片产业正迈入新的发展阶段，不仅已建立起成熟的开源大模型生态，而且在封装技术与互联架构方面持续取得突破。

近日，研究机构 Bernstein Research 发布最新报告预测，到 2026 年，英伟达在中国 AI 芯片市场的份额将显著萎缩至 8%，而华为等本土厂商的份额则将大幅提升。

报告预测，到 2026 年，华为将占据中国 AI 芯片市场 50% 的份额，成为该领域的主导者。在国产替代加速的背景下，AMD 预计以 12% 的份额位列第二；寒武纪则有望位列第三。

据悉，寒武纪曾被认为是最烧钱、最会讲故事、但最不赚钱的 AI 芯片厂商，资本市场对它的耐心一度濒临耗尽。然而到了今年上半年，公司净利润、扣非净利润、经营现金流全线转正。前三季度，公司实现营收 46.07 亿元，同比增长 2386.38%；净利润 16.05 亿元。公司称，业绩增长主要得益于云端 AI 芯片的放量出货，以及 AI 大模型的落地应用带来的算力需求激增。

上述报告进一步预计，到 2028 年，中国本土生产的 AI 芯片总量将首次超过国内需求，供需比例将达到 104%。相较之下，2026 年的供应满足率仅为 39%。从销售角度看，未来三年，本土 AI 芯片市场的复合年增长率预计高达 74%，至 2028 年整体销售额有望实现 93% 的增长。

核心概念股静待爆发

有投资观点认为，随着国产 AI 芯片业绩爆发，估值明年某个时间或将迎来集体提升。目前，某些新股在交易短期情绪，但实打实的业绩会出现大的中长期产业机会，对于大规模资金尤其友好。

同花顺数据显示，目前 A 股 AI 芯片概念板块一共有 20 家上市公司。

从二级市场表现看，截至 12 月 8 日收盘，今年以来，芯原股份（688521.SH）、兆易创新（603986.SH）、澜起科技（688008.SH）、奥比中光（688322.SH）、翱捷科技（688220.SH）、复旦微电（688385.SH）等 6 家公司年内涨幅均超过 50%。

其中，芯原股份、兆易创新 2 家公司年内股价已经成功实现翻倍。

芯原股份是一家依托自主半导体 IP，为客户提供平台化、全方位、一站式芯片定制服务和半导体 IP 授权服务的企业。公司业务收入主要源于 IP 授权和包含量产在内的一站式芯片定制。公司 IP 授权业务市场占有率位列中国第一。

公司以高研发投入驱动技术创新，重点布局 AI 与 Chiplet 等前沿技术，拥有 GPU、NPU、VPU 等多类处理器 IP 及超 1600 个数模混合 IP 库。通过一站式芯片定制服务，公司整合自有 IP 与先进制程设计能力，为高性能计算、汽车电子、AIGC 等领域提供完整解决方案。

今年前三季度，芯原股份实现营收 22.55 亿元，同比增长 36.64%；其中，第三季度实现营收 12.81 亿元，同比增长 78.38%，单季度营收创新高。截至三季度末，公司在手订单金额攀升至 32.86 亿元，连续第八个季度维持高位运行，创下公司成立以来订单规模的历史新高，为后续业绩释放奠定坚实基础。

" 这条赛道不是靠热情堆出来的，而是要靠一整套硬核能力打出来的。" 在分析人士看来，过去几年，国产 AI 芯片赛道并不缺玩家，但大多数还停留在 " 工程验证 " 阶段。如今，随着技术突破与产业落地双轮驱动，越来越多企业开始在 AI 芯片国产化与智能算力产业链中形成显著竞争优势。