国内AI推理芯片市场处于严重供不应求状态，需求爆发式增长但供给普遍紧张。整体格局分为三个梯队：
- 第一梯队（昇腾、寒武纪）：唯一能满足大规模推理需求的厂商，但面临严重产能瓶颈。寒武纪2026年需求预计40万张，产能缺口近10万张；昇腾910系列依赖台积电存量库存，新的950系列产能短期紧张。
- 第二梯队（昆仑芯、海光、PPU）：昆仑芯、海光依赖三星代工，产能供应不稳定；平头哥因担忧美国制裁未大规模推广，且受台积电工艺限制，面临产能瓶颈。
- 第三梯队（沐曦、壁仞、天数智芯、摩尔线程等）：海外代工产能有限，主要使用N+1工艺，对产品性能影响巨大。
涨价预想：国产芯片主动大幅涨价可能性低，核心策略是利用英伟达受限的窗口期，通过保持性价比优势抢占市场份额，未来可能通过推出性能更高的新产品来重新定价。
DeepSeekV4优先适配国产芯片影响：体现了国家战略，旨在解决国内算力性能和体量不足的困境，推动国产芯片在AI领域扮演更重要的角色。对海外厂商冲击较大，因其不存在算力短缺问题，缺乏针对特定硬件深度优化的动力。DeepSeek的许多模型创新（如稀疏注意力）在英伟达通用硬件上效果可能不明显，但通过与国产芯片原生深度适配，效果得以显著放大，甚至可能实现国产芯片表现反超。这是一个试点项目，若成功，将为其他国产大模型和硬件厂商提供重要的技术支撑和生态示范。
对其他厂商的影响：其他大模型厂商（智谱、MiniMax、Kimi、阿里、腾讯等）会密切关注并评估整合其技术的价值，智谱已采用其稀疏注意力技术。DeepSeek未来可能开源技术，降低其他厂商的借鉴门槛。由于DeepSeek自身有量化等收入来源，对商业化融资不迫切，能更专注于技术，而其他有业绩压力的厂商，会在利润和性价比约束下，选择性采纳适合自身的技术路径。
国内外AI推理算力需求差异：
- 国外市场：需求爆发更早，更激进，主要源于面向专业人士/小企业的工具类应用（如Midjourney、Claude），付费意愿强，驱动服务商大规模部署。
- 国内市场：早期更侧重toC的流量变现模式，企业持续投入意愿受限，但自2026年以来，随着Kimi、智谱AI等工具类应用发展，以及国外工具访问受限，国内推理需求快速上升，正在追赶国外2025年底的爆发趋势。
国内主流大语言模型：
- 综合均衡型：豆包、千问综合能力更为均衡，在各场景中能稳定保持国内前五，全球前十水平，优势在于背后互联网大厂的数据广度、算力和丰富应用场景。
- 垂直优势型：MiniMax、智谱GLM、Kimi在特定领域表现突出，进行差异化竞争。MiniMax侧重海外to B/toC业务；智谱GLM发力科研和代码生成；Kimi长文本查询检索优势。
- 整体水平：国产头部模型与国外顶尖模型的综合评分差距已很小，大约在3%-5%之间。
