上半年国内非 GPU 加速器出货 101.6 万颗，首次在半年度维度超过 GPU 的 99.1 万颗
国内算力供给的结构变化第一次出现在出货量上，而非份额估算上。
IDC 跟踪数据显示，2026 年上半年国内非 GPU 类 AI 加速器出货 101.6 万颗，同比增长近 80%，历史上首次在半年度维度超过 GPU 的 99.1 万颗。同一语境下，工信部在 10 月 20 日国新办发布会上给出的口径是：截至 2026 年 9 月底，国内智能算力规模 2592 EFLOPS，同比增长 146%。
非 GPU 阵营的路线正在被具体公司认领。中昊芯英从成立起锚定 TPU 张量计算架构，2023 年流片首枚 TPU 芯片「刹那」并量产，公司称在同等制程、同等硬件成本下，运行主流深度学习模型的综合性能可达通用 GPU 的 3 至 5 倍。海光信息总经理沙超群 11 月 12 日在上交所国际投资者大会上的表述更直接：算力基础设施已从单芯片走向系统级，竞争转向 CPU、GPU 与互联的统一，国内要直面制程短板、避开单一芯片比拼，指标落到「词元性价比」与算电协同；海光 2022 年登陆科创板后直接融资超 100 亿元。
供给侧还在加密。李彦宏 11 月 12 日披露昆仑芯产品节奏：M100 已上市，主打性价比；旗舰 M300 明年推出，在算力、存储、互联三个维度同时升级；2028 年基于全新 N 架构的多颗芯片推向市场。这条线对应的是国内 ASIC 从「有货」走向「有迭代节奏」，而出货结构的变化正是它落在报表之前的前瞻指标。
需求侧的判断也在同一天被重复。李彦宏在百度世界 2026 上称，过去算力需求以训练为主，现在训练与推理并重，智能体应用规模化带动推理需求爆发，推理将成为 AI 芯片长期增长的主要推动力。
站内接得上的前一条是 IDC 的份额口径：2026 年上半年英伟达在中国 AI 芯片市场份额降至 34%，华为升至 28%（#373《IDC：2026 上半年英伟达在中国 AI 芯片市场份额降至 34%，华为升至 28%》）。
观点
- 出货颗数反超不等于算力反超。单卡性能、互联带宽与软件栈成熟度仍决定训练能力，专用芯片赢在推理场景的能效与部署成本。
- 结构变化的真实含义是推理占比抬升。训练集群仍以 GPU 为主，ASIC 与 TPU 路线吃的是智能体与多模态带来的持续性推理负载。
- 「系统级竞争」是绕开制程约束的必然说法，可验证指标是每元 Token 与集群 MFU，单卡 TOPS 在这套叙事里已经失去解释力。
- 两处口径待核：IDC 的非 GPU 出货是否含海外厂商在华销售（若含，国产份额需另算）；3 至 5 倍性能为厂商自测，缺第三方复现。
来源：IDC 2026 年上半年中国加速计算市场跟踪（中国经济新闻网 2026-11-12 引用）、工信部 2026-10-20 三季度发布会、海光信息 2026-11-12 上交所国际投资者大会。