【2026-08-17】DIGITIMES 8 月 17 日報導，儘管中國推動高達 2,950 億美元的國產 AI 晶片替代計畫，頭部 AI 公司在先進大型語言模型（LLM）訓練上仍難以完全擺脫對 NVIDIA GPU 的依賴；DIGITIMES 引述 TrendForce 數據指出，中國本土 AI 晶片市占率雖於 2026 年逼近 41%，但 NVIDIA 仍以約 220 萬片出貨、55% 市占居冠，核心瓶頸在於 CUDA 生態系導致的極高遷移成本。
中國 AI 晶片市場結構（TrendForce 2026 年 8 月 10 日報告）：(1) NVIDIA：2025 年市占約 55%、2026 年估計降至 40-45%（受 H20/H200 出口限制影響）；(2) 華為（昇騰 Ascend 系列）：2025 年市占約 18%、2026 年估計升至 28-32%；(3) 寒武紀（Cambricon）：2025 年市占約 6%、2026 年估計升至 8-10%；(4) 海光信息（DCU）、燧原科技、芯原微電子、摩爾線程、景嘉微、壁仞科技等合計：2025 年約 12%、2026 年升至 15-18%；(5) 其他國際廠商（AMD、Intel）：2025 年約 9%、2026 年估計降至 5%。
CUDA 護城河的核心障礙：DIGITIMES 引述業界分析，從中國國產 AI 晶片平台（如華為 CANN、寒武紀 NeuWare）遷移至 NVIDIA 平台或反向遷移的成本可達 1,000 萬美元以上，主要包含：(a) 程式碼改寫：典型大型語言模型訓練框架（PyTorch + CUDA + NCCL）需要重新映射至 CANN 對應的算子庫，動輒 6-12 個月工程師人月投入；(b) 性能調校：硬體架構差異（如 HBM 配置、NPU 拓樸、互連頻寬）需要重新設計 pipeline，重新訓練模型品質可能下降 3-8%；(c) 工具鏈重置：TensorRT、cuDNN、Nsight 等開發工具需要對應的國產替代品（MindSpore、ModelArts、Huawei HiAI），生態成熟度仍落後 2-3 年；(d) 人才再培訓：中國 AI 工程師普遍熟悉 CUDA，重新學習 CANN 或寒武紀軟體棧需 3-6 個月過渡期。DIGITIMES 結論,CUDA 生態系的黏著度與國產替代的成本曲線是左右雙軌並存格局的兩大關鍵;NVIDIA 若持續釋出開源工具與降價彈性,可延後國產晶片滲透速度,但若美國出口管制再升級,則國產晶片在中國市場的擴張將明顯加速。
中國頭部 AI 公司的實際部署策略（鉅亨網 8 月 11 日報導、世界日報 6 月 12 日綜合）：(1) 阿里巴巴：雙軌策略，Nvidia H20 與華為 Ascend 910C 並行部署，但主力訓練仍以 NVIDIA 為主；(2) 騰訊：採用 NVIDIA A100/H100 訓練主模型，昇騰 910B 推論階段使用；(3) 字節跳動：2026 年斥資 1,000 億人民幣採購 NVIDIA 晶片，並同步購入 400 億華為產品，採取「外購+國產+自研」三軌策略；(4) 京東、聯想、富士康：以授權經銷商身份獲准採購 NVIDIA H200；(5) 百度、華為雲、阿里雲：自有雲端 AI 服務優先採用國產晶片，但客戶仍偏好 NVIDIA 環境。
美國出口管制的時序演進與影響：(a) 2022 年 10 月：首次限制 A100/H100 出口中國；(b) 2023 年 10 月：H800、A800 同步受限；(c) 2024 年 4 月：H20 為當時唯一合規品；(d) 2025 年 5 月：H20 全面禁運；(e) 2025 年 7 月：傳出恢復部分 H20 出口，附帶中國企業使用條件；(f) 2026 年 6 月：WSJ 報導 NVIDIA 與 OpenAI 洽談 2,500 億美元擔保協議（Ohio 10GW 資料中心），間接鞏固 NVIDIA 在 AI 算力的霸主地位。DIGITIMES 指出，H20 雖效能為 H100 的 70-80%，但對中國 AI 公司仍是「剛性需求」，反映中國 AI 生態短期難以脫鉤。
長線觀察指標與情境預測（Bernstein 長期預測）：(a) 中國 AI 晶片國產銷售額年複合成長率（CAGR）：74%（2025-2030）；(b) 2026 年國產可覆蓋中國需求的 39%；(c) 2028 年國產可覆蓋中國需求的 60-65%；(d) 2030 年國產可覆蓋中國需求的 80%+。DIGITIMES 認為這個預測反映「雙軌並行」將是中國 AI 算力的長期主流：NVIDIA 在 LLM 前沿訓練仍占主導，國產晶片在中小模型推論、政府/國企專案、自主可控場景快速滲透。黃仁勳於 2026 年 5 月財報坦承「中國 AI 市場已拱手讓給華為」，但 NVIDIA 仍透過 H200/Blackwell 出口鬆綁與新產品 Vera CPU（最快 8 月出貨）試圖挽回中國市占。
結論：DIGITIMES 認為 2,950 億美元國產替代計畫與 CUDA 護城河並非零和，而是反映中國 AI 算力市場正進入「雙軌共存」階段：NVIDIA 仍是前沿訓練標配，華為、寒武紀、海光等國產晶片在推論與自主可控場景快速擴張；CUDA 遷移成本是中國 AI 公司短期難以擺脫 NVIDIA 的根本瓶頸，但長期隨著 CANN/NeuWare 生態成熟與國產晶片性能逼近，這個護城河將逐步縮小。