IDC 数据显示，2026 年上半年英伟达在中国数据中心 AI 芯片市场份额降至 34%，华为升至 28%，差距缩小至 6 个百分点；非 GPU 加速器出货量首次超过 GPU，显示市场结构性转变并受美国出口限制影响。报告指出出货量并不等同于营业收入或实际算力，并强调后续需观察国产芯片能否转化为可验证的大规模算力。
路透社援引 IDC 数据报道，英伟达在中国数据中心人工智能芯片市场的份额，已从一年前的更高水平降至 2026 年上半年的 34%。同期，华为的市场份额升至 28%，两家公司之间的差距缩小到 6 个百分点。
这组数据反映的并不只是单一厂商的出货变化，也显示中国 AI 加速器市场正在发生结构性转变：美国出口限制压缩了英伟达在中国可供应产品的范围，而中国本土厂商则在政策支持、客户适配和系统级部署需求的推动下扩大存在感。
本文主要依据路透社 2026 年 10 月 13 日报道及其援引的 IDC 数据。IDC 的统计口径并未公开说明英伟达 34% 份额具体涵盖哪些产品，也没有确认是否包含受到出口限制的先进 GPU。
英伟达出货量下降，华为接近翻倍增长
IDC 数据显示，英伟达在 2026 年 1 月至 6 月向中国市场出货约 678,000 颗 AI 加速器，同比下降 44%。华为同期出货约 572,000 颗，高于一年前的 30 多万颗，市场份额达到 28%。
路透社称，华为的昇腾产品是其扩大市场份额的核心。阿里巴巴旗下平头哥、寒武纪、百度昆仑芯和海光等中国芯片厂商的出货量也有所增加。IDC 跟踪的 11 家中国芯片企业中，有 9 家的出货量高于一年前。
不过，出货量和市场份额并不等同于各家公司的营业收入，也不能直接说明不同加速器在训练能力、推理效率或单颗芯片性能上的差异。IDC 的数据更接近市场规模和供应情况的观察，而不是厂商财报口径下的销售确认。
华为近年来持续扩大昇腾产品和系统生态。AIFlux此前报道的华为 2027 年推出两款昇腾 AI 芯片计划，就显示其竞争重点已经从单颗处理器延伸到芯片互联、集群和软件适配。不过，路线图中的产品不能等同于已经量产或完成交付。
非 GPU 加速器首次超过 GPU
中国 AI 加速器市场整体并没有因 GPU 出货下降而收缩。IDC 统计显示，2026 年上半年中国市场 AI 加速器总出货量约为 200.8 万颗。
其中，GPU 出货量约为 99.1 万颗，同比下降 26%；非 GPU 加速器出货量约为 101.6 万颗，增长接近 80%，首次在数量上超过 GPU。后者包括面向特定 AI 任务的专用芯片，尤其适合已经训练完成的模型推理等场景。
在非 GPU 市场中，华为、平头哥、百度昆仑芯和寒武纪合计占据 95%。IDC 表示，这类产品正被政府机构、互联网公司和电信运营商采用。
这一变化说明，中国市场的竞争焦点正在从“谁拥有最强的单颗 GPU”，转向“谁能以可获得的硬件搭建更高效的计算系统”。对于大规模推理服务而言，芯片互联、内存带宽、编译器、算子库和运维工具，可能与峰值算力同样重要。
AIFlux此前报道的DeepSeek据报计划在内蒙古部署至少 16 万颗华为昇腾加速器也显示，国产 AI 芯片的竞争不只是采购芯片本身，还涉及数据中心供电、设备交付、集群互联和软件迁移。该报道所述项目仍是计划，不能视为已经投入运营的有效算力。
出口限制改变了可供应市场
英伟达在中国市场份额下降，与美国对先进 AI 芯片的出口限制密切相关。路透社称，华盛顿限制中国获得英伟达最强大的 AI 芯片，并限制这家美国公司能够向中国销售的产品范围；中国企业进口符合规定的英伟达芯片，还需要寻求相关批准。
英伟达首席执行官黄仁勋此前多次批评出口限制，认为这项政策把中国约 500 亿美元的 AI 芯片市场让给了华为。英伟达没有回应路透社就此次 IDC 数据提出的置评请求。
美国商务部工业与安全局（BIS）有关对华半导体出口许可政策的说明，可参阅其官方公告。但出口政策会影响哪些具体产品、哪些申请能够获批，以及实际交付规模如何，仍需结合时间点和产品型号分别判断。
值得注意的是，IDC 没有说明英伟达 34% 的市场份额由哪些产品构成，也没有确认统计中是否包括受出口限制的 B200、B300 等先进芯片。路透社还提到，部分先进 GPU 据报曾被走私进入中国市场。因此，这一份额数字不能直接被解释为英伟达在中国所有 AI 芯片产品线的统一占比。
全年市场或增长，但 GPU 出货可能继续下降
IDC 预计，中国全年 AI 加速器出货量将增长 19%，但 GPU 出货量可能下降 9%。这意味着市场总量扩张与 GPU 供应收缩可能同时发生，新增需求将更多由非 GPU 加速器和国产芯片承接。
这种结构变化对英伟达和华为的意义并不完全相同。英伟达仍拥有成熟的软件生态、全球客户基础和高端 GPU 的性能优势，但其在中国市场的产品供应受到政策约束。华为则更接近中国本土算力建设的政策和采购环境，却需要继续证明昇腾芯片在大规模训练、推理服务以及跨平台软件兼容方面的实际表现。
对中国 AI 企业而言，采用国产加速器也不意味着可以立即摆脱所有供应链限制。高带宽内存、先进封装、制造能力、网络设备以及软件迁移，仍可能影响芯片最终能够转化为多少可用算力。芯片数量的增长，只有在集群稳定运行、模型适配完成并持续提供服务后，才会转化为真正的计算能力。
因此，这份 IDC 数据更准确地说明了中国数据中心 AI 芯片市场的供给格局正在重排：英伟达的市场份额受到出口限制和供应范围收窄的影响，华为及其他本土厂商则在非 GPU 和系统级加速器市场中取得进展。接下来需要观察的，是这些出货量能否持续转化为大规模、稳定且可验证的训练和推理服务。
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