1月22日，国产GPU厂商上海燧原科技股份有限公司的科创板IPO申请获上交所受理，计划融资60亿元。作为国内领先的GPU企业，燧原科技致力于高性能计算和人工智能领域，此次IPO或将为其研发及市场扩展注入强劲动力。这一进展显示了资本市场对国产半导体行业的高度关注与支持，也为行业带来更多发展机遇。

1月22日，AI推理GPU芯片公司曦望（Sunrise）宣布一年内完成近30亿元融资。投资方包括三一集团旗下华胥基金、范式智能、杭州数据集团等产业资本，以及IDG资本、高榕创投、无极资本等知名VC/PE机构，还获得诚通混改基金等国资背景支持。融资将用于下一代推理GPU研发、规模化量产及生态建设，助力公司在AI芯片领域的技术突破与市场拓展。

2026年1月，北京国产GPU新锐企业芯桥半导体引发关注。公司成立于2025年3月，不到一年已实现两款高性能GPGPU芯片（Sinexus X200、S200系列）的量产落地，聚焦AI训练与推理场景。芯桥不仅提供自主知识产权芯片，还构建全栈式国产智算集群解决方案，覆盖从规划设计到运维运营的完整生命周期，适配制造、医疗、教育、金融、政务等行业需求。其务实打法强调算力与业务场景深度结合，解决客户‘敢用、能用、好用’的信任问题，推动国产算力从‘技术可用’迈向‘场景易用’，助力行业智能化升级与商业变现。

当地时间1月13日，美国政府批准英伟达向中国出口人工智能芯片H200，重启对华出货。美国总统特朗普表示，相关交易将由商务部审批并收取约25%费用，政策也适用于AMD和英特尔等公司。与此同时，国产GPU企业正迎来资本热潮，摩尔线程、沐曦股份等相继上市，壁仞科技与天数智芯加速冲刺港股。然而，国产GPU仍面临生态短板。此外，ASIC芯片和存算一体技术正对GPU主导地位发起挑战，云巨头如谷歌、亚马逊加大自研ASIC投入，预计2026年ASIC出货量或超GPU。面对压力，英伟达以200亿美元收购推理芯片公司Groq，强化AI推理领域布局。未来，GPU将在通用算力场景保持优势，而ASIC与存算一体芯片则在细分领域形成互补竞争格局。

2026年初，英伟达推出名为CUDA Tile的GPU编程语言，被业内认为是向中国技术‘取经’。此前，2024年一个中国团队开发了类似的TileLang语言，其高效性和跨平台特性引发关注。TileLang通过简化线程调度和数据复用，大幅提升开发效率与性能，减少了对英伟达硬件的依赖。英伟达此举被视为应对国内技术创新压力的举措，试图重新掌控GPU编程生态。然而，TileLang因不绑定特定硬件，仍具独特优势，为开发者提供了更多选择。这一趋势表明，开放技术路线正逐步挑战传统垄断地位，类似DirectX与Vulkan的竞争或将重现。

韩国科技巨头NAVER于1月8日宣布建成韩国最大AI计算集群，集成4000块英伟达B200 AI GPU，大幅提升AI模型训练效率。相比现有系统（含2048块英伟达A100 GPU）需18个月训练72B规模模型，新集群仅需1.5个月，效率提升12倍。NAVER计划利用该集群加速自主基础模型升级，扩展多模态通用模型训练规模，目标性能达到全球领先水平，并逐步应用于各类服务及产业场景，推动AI技术发展与落地。

2026年，AI算力仍被视为科技投资主线，具备高确定性。寒武纪等国内GPU厂商因国产替代政策和互联网企业资本开支增加，预计将迎来盈利增长，但估值较高引发市场担忧。液冷技术因AI芯片高功耗需求成为必选项，全球渗透率预计从2024年的14%提升至2026年的31%，谷歌供应链可能为国内液冷厂商带来机会。光模块领域，800G向1.6T升级及云厂商资本开支驱动增长，但需新叙事催化估值。光芯片供需失衡或推动价格上涨，高端突破将带来更高弹性。PCB行业因AI服务器迭代呈现‘量价齐升’，英伟达Rubin GPU量产将拉动需求。整体来看，AI算力相关板块在超预期增长和流动性宽松预期下有望实现戴维斯双击，值得关注。

1月6日，AMD CEO苏姿丰在CES演讲中宣布推出下一代AI芯片MI455 GPU，采用两纳米和三纳米工艺制造，并搭载HBM4，集成于EPYC CPU。下一代AI机架Helios将包含72个GPU，支持构建大规模AI集群。此外，MI500系列芯片正在开发中，预计2027年推出，采用两纳米工艺。AMD计划在4年内将AI芯片性能提升1000倍，为行业带来显著突破。

2026年1月6日，英伟达CEO黄仁勋在CES 2026上发布全新AI产品，宣布全力投入AI领域。下一代Rubin架构GPU推理和训练性能分别提升5倍和3.5倍，推出全新AI数据中心机柜架构Vera Rubin NVL72。英伟达还发布了面向物理AI、自动驾驶、机器人、医疗健康等领域的多项技术和模型，包括NVIDIA Cosmos平台、开源自动驾驶模型Alpamayo系列、机器人推理模型Isaac GR00T，以及医疗AI工具Clara。此外，英伟达持续开源训练框架与多模态数据集，涵盖语言、机器人轨迹、蛋白质结构等领域。黄仁勋强调，新技术将显著降低AI开发门槛并提升效率，进一步巩固英伟达在AI全栈平台的领先地位。

1月5日，英伟达CEO黄仁勋在CES演讲中发布新一代AI平台Rubin，包含六款新芯片：Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6交换机等。其中，Rubin GPU搭载第三代Transformer引擎，推理算力达50PFLOPS，是Blackwell的5倍。该平台已全面投产，基于Rubin的产品预计2026年下半年通过合作伙伴上市。