商業閉環尚未成型下，晶片廠商主要依賴網際網路大廠CapEx存活，何時才可能出現規模化獲利？

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中國國產 AI 晶片業者，在缺乏商業閉環下，其營運模式的長期可持續性存疑

儘管中國國產 AI 晶片在「推理」市場已累積一定基礎，並逐步向「訓練」市場拓展，其當前高度仰賴網際網路巨頭資本支出 (CapEx) 的營運模式，正暴露其商業閉環尚未成型的脆弱性。在缺乏明確的規模化獲利時間表下，此一模式的長期穩定性仍待觀察。
網際網路巨頭的資本支出是短期生命線

目前，包括華為昇騰、百度昆崙芯、阿里巴巴平頭哥等中國本土 AI 晶片業者，其出貨量與營收高度繫於大型網際網路公司的採購。例如，華為昇騰 910 系列已成為大規模高端訓練的本土方案，2025 年預計出貨 81.2 萬張；阿里巴巴的真武 PPU 累計出貨量也突破 60 萬片。這些採購行為，實質上是網際網路巨頭為因應 AI 大模型發展而增加的資本支出，而非基於晶片本身已具備獨立獲利能力的市場需求。
規模化獲利時點仍不明朗

AI 應用端何時能實現規模化獲利，是影響晶片產業生態可持續性的關鍵。就產業發展趨勢觀察，大型語言模型 (LLM) 的部署與應用正持續擴展，中國人工智慧大模型的日均 Token 調用量已在 2026 年 3 月突破 140 萬兆次，顯示需求端的爆炸性成長。然而，從模型訓練、部署到最終商業化應用，並產生穩定的營收，通常需要較長的週期。一般而言，新興技術從研發走向規模化獲利，可能需要 3 至 5 年，甚至更長的時間，期間需克服技術瓶頸、市場接受度以及商業模式驗證等多重挑戰。
軟體生態與供應鏈仍是潛在風險

除了商業閉環的挑戰，中國國產 AI 晶片業者亦面臨其他結構性問題。首先，輝達 CUDA 生態系的高度成熟，對國產廠商的軟體生態構成了顯著的進入壁壘，儘管有如摩爾線程的 MUSA 等嘗試，但編譯器與工具鏈的完備度仍是短板。其次，先進製程與封裝技術對外部供應鏈的高度依賴，使得在制裁風險下，製程代差的縮小仍需時間。這些因素都可能影響業者實現規模化獲利的進程。

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