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AI 算力新格局：端侧突围与算力基建“三级跳”，OpenAI 酝酿已久的智能手机自研计划开始实施

news 2026/5/8 2:18:28

引言

2026年5月的这个节点，全球 AI 产业的竞争重心正在经历一次历史性转向——从“谁家的模型参数最大、跑分最高”的简单比拼，加速转向“谁能让算力以更低成本、更低时延触达每一台终端和每一个枢纽”的全面基础设施竞赛。

本周，两条看似独立实则紧密咬合的消息，共同勾勒出了中国 AI 算力格局正在发生的深刻演变。

在美国硅谷方向，天风国际证券知名产业链分析师郭明錤向外界透露，估值已超过8000亿美元的 OpenAI 正在秘密推进一个足以牵动全球手机产业链走向的计划——自研 AI 手机。为推进这一计划，OpenAI 正与高通则联发科两大芯片巨头合作开发 AI 手机专用处理器，而台系精密制造龙头企业立讯精密，则成为这家 AI 独角兽眼中的独家系统协同设计与制造合作伙伴，量产时间锚定在2028 年。

几乎同一时间，大洋彼岸海量的产业链调研数据，则呈现出中国内地芯片市场的另一片高增长气象。以中国“AI 芯片第一股”寒武纪为代表的国产算力厂商，交出了一份极为惊人的成绩单。财报数据显示，寒武纪一季度营收达到28.85 亿元，同比增长159.56%，归母净利润首度突破10 亿元门槛，同时公司现金流实现根本性改善——经营现金流由负转正至8.34 亿元。业绩对基本面形成有力支撑后，寒武纪股价随之大幅上扬，总市值向7000 亿元大关进发。

寒武纪的爆发式增长并非孤例。随着多地智算中心加速建设以及 AI 应用场景的逐步规模化落地，国产 AI 芯片在中国市场的整体份额已从此前约 30% 的历史水平跃升至41%。国内 AI 芯片市场正从英伟达长期统治的单一格局，走向本地算力供应商百花齐放的竞争新态势。

两条消息的叠加效应不言而喻：从终端侧的 AI 芯片专用设计，到云端训练与推理侧更高性价比的国产加速器全面铺开，中国 AI 算力格局正在发生的结构性转变，注定将以极快的速度影响全球科技供应链。

一、端侧算力变局：高通、OpenAI 与立讯精密切入 AI 手机处理器的深意

1.1 为什么大模型公司纷纷下场做芯片？

为什么像 OpenAI 这样的 AI 算法大厂，会亲自下场参与移动处理器设计？如果将当前智能手机市场的竞争趋势简单拆解，不难发现其中最核心的驱动力正在于，大型语言模型的端侧落地正在变成手机厂商打出“差异化”牌的新战场。

OpenAI 从软件算法向硬件设计延伸的战略初衷并不难理解。当前主流大模型目前过度依赖云端算力，推理过程产生的网络数据往返时延和服务成本，始终难以达成普通消费者在日常移动终端上使用 AI 服务的丝滑体验保障。

将更大比例的模型推理任务迁移至设备本地执行，不仅能够大幅压缩终端用户的使用延迟，同时还能在很大程度上缓解大模型公司对于高昂云端算力成本的长期依赖。从这个角度看，手机芯片设计的“AI 原生”化正在逐渐取代“通算效率优先”的传统芯片设计理念。

就实际开发节奏而言，郭明錤在行业影响报告中披露，OpenAI 酝酿已久的智能手机自研计划，预计将于2028 年左右正式进入量产阶段。值得关注的是，该公司的芯片方案采用“双供应商策略”——即高通与联发科两大芯片设计公司将同时介入研发生产。此举既可在一定程度上规避单一技术路线所隐含的供应链安全性风险，也可借助高通与联发科各自的芯片架构特点，形成有利于端侧 AI 推理效率最大化的产品选择。

1.2 立讯精密切入 AI 核心层的信号意义

与此前郭明錤调研信息同时流出的，还有一份重大供应链变局信号：立讯精密被选为 OpenAI 手机的“独家系统协同设计与制造商”（Exclusive System Co-Design & Manufacturing Partner）。

这一消息对市场产生了超乎寻常的刺激效果。结果公布当天，立讯精密股价瞬时飙升，盘中一度触及涨停，总市值同步刷新历史新高。投资者迅速意识到，苹果曾经一手缔造的智能手机代工生态系统裂痕已经出现，由新一代 AI 原生智能移动终端驱动的第二波代工收益周期正在浮出水面。对于立讯精密而言，这是其从传统消费电子制造业务切入高附加值的 AI 核心芯片级协同设计的关键一步，其在整个价值链中的排序与话语权可能因此产生质变。

1.3 端侧大模型规模落地的转折之年

回顾过去两年围绕端侧 AI 的行业炒作，绝大多数手机企业更倾向于通过在系统层面搭载“AI 相机”“AI 修图”“AI 录音摘要”等单点应用完成噱头营销。真正意义上的独立 NPU 算力、端侧大模型轻量化部署乃至高效能推理框架，始终缺乏硬核的芯片设计做底层支撑。

预计 2028 年量产的 OpenAI 智能手机，有望成为这一局面的破局之作。在其芯片设计中，除了保留常规的通信、图像信号、声音处理等模块外，NPU 的算力效率以及面向特定大模型的编译器优化将成为主导设计逻辑。一旦此类 AI 手机在市场上取得超越预期的出货量，将无疑对整个安卓阵营与 iOS 生态在芯片自研层面形成前所未有的策动力。

二、国产算力逆势崛起：寒武纪翻倍增长与市场的结构性拐点

如果说 OpenAI 与高通合作带来的是终端 AI 算力变革的“预告片”，那么国内 AI 芯片市场的当前业绩井喷则是一出已然上演的高潮大戏。

2.1 寒武纪“造血”能力初现，现金流四年首转正

4 月 29 日晚间，寒武纪如期披露 2026 年第一季度的财务报告。对长期跟踪国产 AI 芯片赛道的投资者而言，这份报告带来的冲击非常直接：当季寒武纪实现营业收入28.85 亿元，较上年同期的 11.11 亿元大幅增长159.56%；归母净利润约10.13 亿元，相较去年同期的约 3.55 亿元，实现了185.04%的增速。

比净利润突破历史纪录更值得关注的是，困扰公司多年的经营性现金流指标终于得以修复。该季度经营活动产生的现金流量净额为8.34 亿元，而去年同期数据为 -13.99 亿元。过去资本市场对于寒武纪的长期担忧，核心在于其“连年巨亏、入不敷出”的算力账可能难以维持。现金流转正意味着公司的规模化出货和稳定的客户回款已经能够自给自足，造血能力初步形成。

2.2 国产 AI 芯片市场份额攀升至 41%

寒武纪的跳跃式成长，只是国产 AI 加速卡市场爆发的一个缩影。综合多家研究机构覆盖的的数据，在国内 AI 训练与推理芯片市场中，国产芯片的整体市场份额已从 2024 年的约 30% 快速提升至当前的41%。

几家头部国产 AI 芯片企业与英伟达之间的差距，第一次出现了肉眼可见的系统性收窄。过去 OEM 厂商在定制高性能计算系统时，通常只能将国产加速卡作为低算力备选的次要方案；如今随着多地智算中心公开招标，对于成本和后续供应链自主可控性的考量开始同步倾斜，越来越多的计算需求正被导入至国产 AI 芯片的算力池中。

2.3 英伟达“一家独大”局面的松动

就在国产算力集体爆发的同一时期，英伟达在中国 AI 芯片市场的局面出现了微妙转折。此前有媒体报道，英伟达在中国 AI 加速器市场的占有率由两年前的逾60%骤降至逐步“接近零”。尽管此类数字不排除受供需结构及统计口径影响存在一定浮动，但“下行”的整体趋势已经难以改变。

地缘政治、芯片出口限制以及中国本土头部客户对供应链分散化的强烈需求三者叠加，迫使英伟达在中国市场的惯性优势逐步瓦解。未来全球 AI 芯片消费的第一大市场极大概率仍由中国占据，这意味着国产厂商的规模化天花板仍有相当大的想象空间。

三、东数西算体系成型：“边缘+太空”协同突破算力瓶颈

AI 应用正从云端、边缘延展到无人区和荒漠戈壁，单一数据中心早已无法满足所有算力需求。“东数西算”工程自全面启动至今，正经历着一场体系化的升级。

3.1 庆阳与韶关：西部枢纽“算力高地”初步形成

从过去几年的建设进展来看，位于甘肃的庆阳数据中心集群和广东的韶关数据中心集群，是全国八个东数西算枢纽节点中最为活跃的代表。根据最新数据，截至目前，庆阳数据中心集群的机架总数已超10 万架，智算规模突破15 万P，当地落地注册的数字经济企业已超过600 家。一种许久未见的算力供需紧张局面已然浮现：算力甚至表现出了“供不应求”的市场热度。

甘肃省委常委、常务副省长程晓波调研中称，庆阳东数西算园区“塔吊林立、商客云集”，已发展成为八大枢纽中智算占比最高、总量增速最快、算力消纳最为充分的节点。与此同时，韶关中心枢纽也在快速打造面向粤港澳地区的算力出口，当地电价的相对低廉也进一步强化了西部枢纽对于国内各头部企业的虹吸效应。

3.2 “三级算力体系”：从云训练到边缘推理的畅通循环

截至目前，中国算力基础设施的建设与部署框架已经完成了从传统“东数西算”单一枢纽到“东数西算 + 边缘算力 + 太空算力”三级体系的清晰转换。

具体来看，骨干层以韶关、庆阳等枢纽为训练端的核心算力输出点，满足超大规模 AI 训练需求；边缘层则利用运营商广泛嵌入的城市节点，为自动驾驶、自动驾驶、远程医疗等场景提供毫秒级端到端服务；而太空算力层，则将低轨卫星物联网的天基计算单元整合进算力编排中，自海陆空网络之外的另一个维度拓展中国综合算力的疆界。