集微咨询发布《AI产业系列报告之LPU芯片（2026）》：昇腾出货57.2万颗紧追英伟达，国产推理芯片合计份额约六成

算力经济的重心正从“造模型”转向“用模型”。据Gartner预测，2026年全球推理支出将达233亿美元，首次超过190亿美元的训练支出，LPU芯片由此从创业赛道升格为主流算力平台的标准组件。

AI需求爆发下，全球半导体市场进入上行周期，据WSTS数据，2026年全球半导体市场规模预计首次突破1.5万亿美元、同比增长约89.9%。LPU即语言处理单元，由Groq率先提出并产品化，围绕“每秒生成的Token数量与单位Token成本”设计，以确定性执行、软件定义编译与片上大容量SRAM为核心特征，是大模型推理走向专用算力的标志性品类。

近日，集微咨询（JW Insights）正式发布《AI产业系列报告之LPU芯片（2026）》，设行业概述、产业链分析、代表企业分析、未来展望四大篇章，配以核心指标一览等图表。

以下是《报告》内容精选：

拐点：推理支出首超训练，算力经济转向“用模型”

据Gartner预测，2026年全球推理支出将达233亿美元、首次超过训练支出，占AI优化IaaS总支出的55%，2027年这一比例将升至59%。推理支出的反超标志着算力建设从云端训练主导转向推理驱动，Token工厂正在重构全球算力支出结构，LPU成为这轮结构性切换的核心承接形态。

表1 2026年LPU行业核心指标一览

（资料来源：集微咨询（JW Insights）整理）

图1 2026年全球推理与训练支出对比（资料来源：Gartner，集微咨询（JW Insights）整理）

图2 2026年推理占AI优化IaaS支出比例及预测（资料来源：Gartner，集微咨询（JW Insights）整理）

增量：智能体驱动Token消耗倍增，推理算力扩张提速

据TrendForce预测，2026年AI推理算力同比增长约122%，远超训练算力的56%；研究机构预计，2026年推理将占全球AI总计算能力约三分之二。需求端，智能体是边际变化最大的新增需求，需生成海量Token并要求低时延、高一致性响应，长上下文场景对推理算力的消耗成倍增长；供给端，英伟达称客户需求可达翻倍级别、产能是唯一限制。

图3 2026年AI推理与训练算力增速对比（资料来源：TrendForce，集微咨询（JW Insights）整理）

技术：确定性执行与片上SRAM重塑推理架构

LPU技术演进呈现三大方向。一是确定性执行成为主流范式，由编译器静态调度计算与数据搬运，消除运行时资源争用。二是片上SRAM大容量化，以数百MB级SRAM作为权重主存储，破解计算单元与显存之间的数据搬运瓶颈。三是训推解耦与异构协同，谷歌第八代TPU率先把训练与推理分配到独立芯片；英伟达Vera Rubin平台每瓦推理吞吐量较上一代Blackwell提升10倍、单token成本降至十分之一，Groq LPX推理加速机架含256个LPU，协同可使单位电力输入推理吞吐量最高提升35倍。存储带宽、SRAM容量与制程成本为主要卡点，三星上调代工价格推高成本敏感度。

格局：英伟达收编Groq，国产阵营业绩集中兑现

海外阵营三线并进：Groq作为品类开创者转型AI推理云，完成3.5亿美元融资、投后估值35亿美元；英伟达基于Groq技术授权推出Groq 3 LPX，作为Vera Rubin平台第七颗芯片，于Hot Chips 2026全面量产；Cerebras二季度IPO募资64亿美元，并与OpenAI达成超200亿美元合作；Etched融资8亿美元、签下超10亿美元合同。国内阵营同步兑现：2026年上半年华为昇腾出货57.2万颗、同比接近翻倍，以28%份额位居中国AI加速器市场第二，与英伟达差距收窄至6个百分点，本土供应商合计约六成；寒武纪营收59.96亿元、归母净利润23.11亿元，同比均增长超过一倍；海光信息营收90.99亿元、同比增长超过六成。

表2 主要推理芯片厂商2026年上半年经营指标

（资料来源：集微咨询（JW Insights）整理）

图4 LPU产业链图谱（资料来源：IDC，集微咨询（JW Insights）整理）

政策进一步强化确定性：工信部等八部门专项行动明确支持突破端侧推理芯片关键核心技术，出口管制为国产替代让渡出12至18个月的市场窗口。AI手机、AI PC、智能体与机器人构成梯次替代场景，节奏呈“云端先行、边缘接力、端侧起步”，国产LPU产业链有望在2027年后迎来国产化率提升窗口期。

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