10月13日IDC报告显示，今年上半年NVIDIA在中国数据中心AI芯片市场份额降至34%，出货量同比大跌44%；而华为份额升至28%，出货量增至57.2万个，双方差距缩至6%。受美出口管制影响，NVIDIA在华受挫，黄仁勋曾痛批该政策将500亿美元市场拱手让人。同时国产替代加速，11家本土芯片厂商中9家出货量同比增长。上半年中国AI加速器总出货量达200.8万个，非GPU加速器出货量首超GPU，华为等四家厂商占非GPU市场95%。IDC预计今年中国AI加速器总出货量将增19%，竞争重心正转向系统整体能力。

9月22日至23日，在2026年云栖大会上，阿里巴巴不仅亮出“中国最强AI芯片”新一代真武V900，更展现出强大的软件生态“软实力”。9月22日，阿里CEO吴泳铭介绍真武V900算力性能达前代3倍。次日，平头哥公布AI软件栈T-Head SAIL最新开源进展，进一步扩大框架适配、加速库及工具链等开放范围。目前，真武芯片已服务超650家客户，蚂蚁、小红书、小鹏等头部企业已基于SAIL开源代码开展模型迁移与算子优化。此举标志着阿里造芯从硬件交付迈向开放共建的生态建设新阶段，通过代码开源让开发者深度参与优化，加速AI基础设施协同发展。

9月22日，在2026杭州云栖大会上，阿里巴巴集团CEO吴泳铭指出，机器智能时代已来，未来机器思考将成为规模化供给的商品。为此，阿里将坚定投入AI模型、AI芯片和AI云三大基础设施基石。AI模型方面，Qwen团队计划训练5至10T参数规模新模型，推进多模态与终端智能；AI芯片方面，平头哥发布新一代真武V900，算力提升3倍，单集群可扩展至50万卡；AI云方面，阿里云正全力扩充算力，目标到2032年全球数据中心规模超20GW，打造面向机器智能时代的AI云。

8月29日，智谱发布的GLM-5.3 Flash大模型引发全球热议。该模型不仅性能跻身全球前列，更确认使用了数万张国产芯片。经优化，其端到端服务性能提升3倍，硬件效率与成本已接近主流英伟达GPU，价格仅为前沿的1/100。此成果引发外媒关注，指出美国对华AI芯片封杀政策适得其反，反推中国芯片产业飞速崛起并实现软硬件自给自足。外界担忧未来或出现两种“最坏情况”：中国向海外出口AI芯片，及开源软件栈获社区广泛支持。这印证了英伟达CEO黄仁勋的警告：全面断供将倒逼中国AI产业独立自主，凭借效率与价格优势与美国企业展开强力竞争。

近日，总部位于新加坡的AI芯片新贵Acrab宣布完成1.3亿美元B轮融资，累计融资额超4.8亿美元。资金将用于扩大产能、拓展生态及研发下一代AI计算平台。成立于2024年的Acrab精准押注端侧算力与Agent计算需求。今年7月，公司正式发布首代端侧AI芯片GΞLIX 1及个人AI中心Agent Box。该芯片峰值算力达700TOPS，强调CPU与NPU协同及统一内存，有效解决长上下文和Agent任务在终端运行的效率痛点。目前，首代产品已进入客户导入与规模化量产准备阶段，Acrab正加速迈向商业化，推动端侧Agentic AI计算平台落地。

8月6日消息，AI企业Anthropic首次确认将组建内部团队，为旗下Claude大模型量身定制AI芯片，正式布局自研芯片。此举旨在补足算力短板，满足模型日益增长的训练与推理需求，提升商用部署的运行速度与效率。目前，Anthropic已启动软硬件全栈工程师招聘，采用芯片与模型协同设计思路。公司强调，自研是“多芯片战略”升级，并非替代合作，未来仍将依托AWS、谷歌、英伟达等伙伴构建开放算力生态。具体研发时间表及是否自主制造尚未公布。据悉，高端AI芯片研发成本极高，单项目投入或达5亿美元。

7月28日消息，据摩根士丹利最新报告透露，科技巨头谷歌正在设计一款名为Frozen V2的新一代TPU芯片，旨在彻底摆脱对台积电CoWoS封装技术的依赖。该芯片创新性地将SRAM直接集成到计算单元的硅片上，直接省去传统封装环节。此举不仅大幅降低了数据传输延迟、提升了运行速度，还将为Gemini模型量身定制，专门优化AI推理性能。尽管面临模型升级需重新设计芯片的代价，但谷歌仍积极推进。预计该芯片将于2027年进入早期生产，2028年实现量产，Marvell或成为合作伙伴。

7月19日，在2026世界人工智能大会期间，燧原科技集中发布三项重磅智算成果。一是联合中兴通讯推出云燧ESL64-O超节点，采用零线缆互联设计，突破AI芯片互联瓶颈，推动国产智算基础设施升级；二是携手先封科技发布适配AI算力芯片的CoPoS面板级先进封装样品，加速先进封装技术创新与芯片产业化进程；三是联合星际天算推出“天基算力应用场景”，突破抗辐加固等核心技术，构建分布式立体算力网络，标志着算力基础设施正式迈入天地协同一体化新阶段。

7月11日，SK海力士、TetraMem与南加州大学联合发布一款基于忆阻器的存内计算SoC芯片，专攻边缘AI设备。该芯片采用65nm老工艺制造，内含10个NPU，核心亮点在于能效极高：在100MHz下达到21.3 TOPS/W，比英伟达A100的INT8模式高出一个数量级。此外，团队通过双子阵列补偿技术将编程精度提升至约4 bit，实测端到端推理精度达80.36%。不过，该芯片峰值性能仅为2.54 TOPS，本质仍属概念验证。尽管性能数据不算亮眼，但其卓越的能效表现对功耗敏感的边缘AI场景具有重要探索价值。

7月9日消息，受AI芯片需求暴增影响，晶圆代工市场正转向供应商主导的卖方市场，台积电与三星相继宣布涨价。台积电计划对英伟达、苹果和AMD等客户调高3至7纳米制程晶圆价格，涨幅约5%至10%；三星则针对新客户在4、5纳米及部分8纳米制程上涨价约15%。此轮涨价主因是AI投资扩张致使先进制程产能供不应求。业内预计，晶圆、HBM及先进封装成本上升将推高半导体生态系成本，未来AI服务器、智能手机及PC等终端产品价格或受波及。只要AI投资循环持续，先进制程涨价趋势或将延续。