国内算力正从“追趕性能”轉向“系統性崛起”。記事執筆者、出典：华尔街见聞
国内算力這一主線，已不僅僅是「哪款晶片追上了多少性能」這樣的單點問題。更關鍵的是三件事：國產AI晶片能否實現規模交付、先進製造能否承接量產需求，以及在單卡性能受限時，能否通過超節點將多卡算力轉化為真正可用的系統算力。
国聯民生証券の電子産業アナリスト、薛宏偉は7月21日の産業レポートで、「現在、国内計算力産業は需要と供給の両面で顕著な向上が見られ、国内計算力の台頭は産業発展の重要なトレンドの一つとなっている。『三本の矢』、つまりチップ、FAB、スーパー・ノードに注目することを推奨する。」このフレームワークは、国内計算力の核心的な課題を明確に分解している：需要は上昇しており、供給の補填が必要であり、システムアーキテクチャのアップグレードも不可欠である。
需要側の変化は明確である。国内の大規模モデルが継続的に進化し、トークン利用量が急速に増加している一方、主要なクラウドベンダーの資本支出はAIにさらに傾斜している。供給側では、海外の高級AIチップおよび先進的な製造プロセスが依然として制限されており、国内替代への圧力はさらに高まっている。2025年には、中国のAIアクセラレータの合計出荷台数は約400万枚となり、そのうち国内製AIチップは約165万枚で、シェアが初めて40％を超える見込みである。
このフレームワークにおいて、チップは最も前段の出力弾力性を担い、ウェハファブは生産能力とプロセスの基盤であり、スーパーノードは「単一カードの性能が十分でない場合、システムをどう強化するか」という課題を解決します。これに伴い、投資の手がかりはAIチップメーカーから、ウェハ受託製造、PCIeスイッチ、イーサネットスイッチチップ、高速SerDes、光通信、およびシステム全体へと拡大しています。
国内AIチップ：製品検証から規模拡大への移行へ 中国の大規模モデルと国内チップの最適化が加速しています。2026年4月、DeepSeek V4がリリースされオープンソース化され、ハイグエン、華為昇騰、崑崙芯、モーアラインテンなど国内チップとの互換性を完了しました。7月には、メイツーのLongCat-2.0がオープンソース化されました。これは5万枚の国内計算リソースクラスタ上でフルプロセスでトレーニングされた1兆パラメータモデルで、総パラメータ数は1.6T、平均アクティベーションは約48Bです。これは中国製大規模モデルと中国製計算リソースによる共同トレーニングが実現可能であることを証明しています。
トークン呼び出し量は需要側で最も重要な指標である。OpenRouterのデータによると、2026年3月16日から22日の週におけるプラットフォームの週間トークン呼び出し量は20.4兆回に達し、前週比で20.7%増加した。2026年2月の週平均呼び出し量は、2025年第4四半期の2倍以上であった。エージェントシナリオではさらに計算リソースの消費が拡大する：1つのエージェントが典型的なタスクを完了する際のトークン消費量は通常の会話の約4倍、複数エージェントの協調システムでは15倍に達する。
クラウドプロバイダーの資本支出もこの曲線に沿って推移しています。2026年第1四半期には、BATの合計資本支出が前年同期比17.7%増の647.46億元となり、2025年第4四半期比では28.03%増加しました。字節跳動は2026年の資本支出計画を1600億元に引き上げ、そのうち約850億元をAIチップの調達に直接投資します。アリババは今後3年間で3800億元をクラウドおよびAIインフラ整備に投入すると発表しました。テンセントは2026年第1四半期の営業用資本支出を312億元とし、前年同期比18%増、前四半期比84%増となりました。
サプライサイドでは、国内AIチップメーカーの製品ラインナップが整備されつつある。華為の昇騰は2025年に約81.2万枚を出荷し、国内AIチップ出荷量の約50％を占め、今後のロードマップには昇騰910C、950PR、950DT、960、970が計画されている。寒武紀はクラウドトレーニング、クラウド推論、エッジシナリオをカバーし、思元590は7nmプロセスを採用し、INT8演算能力は512TOPSに達する。海光は「汎用計算＋AI融合」を主軸とし、深算DCUはCUDA環境と互換性がある。沐曦のMXC600はトレーニングと推論を一体とした製品で、全チェーンに国内サプライチェーンを採用している。天数智芯はトレーニング、推論、エッジ端末の3つのシリーズをカバーしている。
ASICもまた注目すべき独自のラインである。クラウド側の計算能力需要は、汎用GPUにのみ依存しなくなり、特定のモデル、アルゴリズム、アプリケーションシーンに最適化されたチップは、推論およびデータセンターのハイパフォーマンスコンピューティングシナリオにおいて、より優れたエネルギー効率とコスト制御の可能性を有している。芯原股份は「IPライセンス＋チップカスタマイズサービス＋チップ量産サービス」というプラットフォーム能力を基盤とし、受注面で明確な成果が現れている：2026年1月から4月20日までの受注残高は51.33億元に達し、2025年第二四半期から第四四半期にかけて歴史的高値を継続的に更新する傾向を維持している。その大部分はワンストップチップカスタマイズ業務から生じており、主にクラウド側のAI ASICおよびIPに由来している。
半導体製造工場：先進製造が制限されるほど、国内基盤の重要性が高まる。中国のAIチップは検証から納品へ進むため、半導体製造を避けられない。過去数年間、米国は先進計算チップおよび半導体製造能力を巡り、輸出規制を継続的に強化し、16/14nm以下ロジックチップを先進ノード関連規制枠組みに組み込み、先進半導体製造装置の輸出を制限してきた。
需要側の空間も明確である。中国情報通信研究院および灼識コンサルティングの統計によると、中国のスマート計算チップ市場規模は2024年の301億ドルから2029年には2012億ドルに成長し、2024年から2029年のCAGRは46.3％に達すると予測されている。その中で、GPGPU市場の同期間のCAGRは49.0％である。AIチップ以外にも、華為は「韬律」を提唱し、2031年までにこの路線に基づくハイエンドチップのトランジスタ密度が1.4nmプロセスと同等レベルに達する可能性があると予測している。
中芯国際はこのプロセスの核心的な注目対象である。2026年第1四半期、同社の売上高は176.2億元で、前年同期比8.1%増加した。親会社株主に帰属する純利益は13.6億元で、前年同期比0.4%増加した。12インチウエハの売上高比率は76.4%に達し、中国地域の売上高比率は88.9%に達した。月間生産能力は107.8万枚の8インチ等価ウエハに達し、前年同期比約10.8%増加し、生産能力利用率は93.1%と依然として高位にある。
華虹公司的データは、特化プロセスプラットフォームの堅牢性を示しています。2026年第1四半期、同社の売上高は6億6000万ドルで、前年同期比22.2%増加。毛利率は13.0%と、前年同期比3.8ポイント向上。親会社株主に帰属する純利益は2090万ドルで、前年同期比458.1%増加しました。12インチウェハーの売上比率は62.7%まで上昇し、8インチ換算月産能力は48.9万枚に達し、生産能力利用率は99.7%です。
晶合集成は12インチ特化プロセスプラットフォームの拡張を継続しています。2026年第1四半期の売上高は29.1億元で、前年同期比13.4%増となりました。親会社株主に帰属する純利益は5065.9万元で、前年同期比62.6%減少しました。利益の減少は製品価格の低下と固定資産減価償却の増加の影響を受けました。DDICは依然として基盤ですが、CIS、PMIC、Logicの事業領域が段階的に拡大しています。28nm OLED製品は引き続き検証中であり、28nmロジックプロセスプラットフォームの開発は完了し、顧客への試作段階に入っています。
スーパーノード：単なるカードの積み上げではなく、複数のカードをシステム全体の計算能力として統合すること。単一カードの性能ではもはやAIクラスタの実際のパフォーマンスを決定できず、大規模モデルのパラメータ規模の拡大やMoE、長コンテキストなどのアーキテクチャの進化により、メモリ帯域幅、チップ間通信、インターコネクト遅延への要求が明確に高まっている。そのため、スケールアップの重要性が増している：高速インターコネクトを用いて、より多くのAIプロセッサ、CPU、メモリ、ストレージ資源を統一された計算リソースとして接続し、複数カード間の協調効率を向上させる。
スーパーノードは、スケールアップのさらに進化した形です。高速インターコネクトを用いて複数のサーバーノードを統一された計算ドメインに組み合わせ、異なるサーバーに分散したAIプロセッサを一つの全体として協調して計算させます。従来のサーバークラスタが単一マシンをリソース管理単位とするのに対し、スーパーノードは単一サーバーに展開可能なAIプロセッサの数の制限を突破し、ノード間通信オーバーヘッドを削減し、リソーススケジューリングの効率を向上させます。
Huawei CloudMatrix384は代表的なソリューションの一つです。このアーキテクチャは、384個の昇腾NPUと192個の鯤鵬CPUを基盤とし、サーバーレベルのリソース供給からマトリクスレベルのリソース供給へと転換します。複数の計算ノードは個別に計算能力を提供するのではなく、統合されたリソースプールを構成し、計算、メモリ、ネットワークリソースをタスクの要件に応じて動的に組み合わせます。統一バス（Unified Bus）は、エキスパート並列処理や分散型KVキャッシュアクセスなどの通信集約型タスクを支えます。
国内超ノードは開発検証段階から量産段階へ移行しています。現在、国内CSP超ノードは量産の増産段階に突入しており、大手メーカーも次の超ノードの調達を段階的に開始しています。大手企業による自社開発チップの進化、サードパーティ製国産チップの生産能力の向上、およびAgent推論需要の増加に伴い、超ノードは次世代AIインフラの主要な展開形態となる見込みです。
全体機器メーカーの役割も変化している。昇騰950およびインターネット大手が自社開発したチップと組み合わせたスーパー・ノードラックは、量産納入段階へと徐々に移行しつつある。スーパー・ノードはサプライチェーン管理、システム設計、統合検証、納入のハードルを高め、全体機器メーカーは単なる組立・納入の役割にとどまらなくなっている。
高速相互接続が新たなボトルネックとなり、スイッチチップが前面に登場。超ノードの核心は「より多くのカード」ではなく、「より効率的な相互接続」である。GPUクラスタの規模がGB300 NVL72からRubin Ultra NVL576へと拡大するにつれ、AIインフラストラクチャは従来のScale-out中心から、Scale-upとScale-outの協調へと移行し始めている。Scale-upは、超ノード内部のGPU間における高帯域幅・低遅延の相互接続を担い、Scale-outは、超ノード間およびデータセンター級の相互接続を担う。
LightCountingのデータによると、スケールアップスイッチチップ市場は2030年までに世界規模で約180億ドルに達すると予想され、2022年から2030年までの年間複合成長率は28％です。国内のAIサーバーもPCIeスイッチチップの需要を牽引しており、万通発展の公告情報に基づいて算出すると、2024年の国内AIサーバー分野におけるPCIeスイッチチップ市場規模は約38億元で、2029年までに170億元に達すると見込まれています。
PCIeスイッチは、サーバー内部でCPU、GPU、ストレージなどのデバイス間の高帯域遅延低データ交換を担う重要なチップである。澜起科技はPCIe 6.x/CXL 3.x AECソリューションをリリースし、PCIe 7.0 Retimerや高速イーサネットPHY Retimerなどの次世代製品の開発を進めている。数渡科技は自社開発したPCIe 5.0 104チャネル高速スイッチチップの量産を実現した。芯原股份もインターフェース系IPの布局を加速しており、その高速SerDesインターフェースIPはすでに流片を実現している。
イーサネットスイッチチップは、大規模なパケットの高速スイッチングと転送を担当します。盛科通信の12.8Tbpsおよび25.6Tbps高級フラッグシップチップは、市場への導入と応用段階に入り、最大800Gポート速度をサポートしています。中興微電子は2025年に自社開発のAIスイッチチップ「リンユン」を発表し、1万枚乃至10万枚級のAI計算クラスタをサポートします。同時に、最大スイッチ容量12.8Tbpsの「ティエンイー」シリーズイーサネットスイッチチップを展示します。