国产算力市场分化：中心训练卡供不应求，M.2边缘算力卡走量更快

高端中心训练卡是高价值、低出货、产能受限的卖方市场；M.2 形态边缘算力卡是低单价、广场景、快速放量的增量市场，二者形成明显结构性分化。

一、中心训练卡：一卡难求，产能与供应链双重锁死

供需现状

面向智算中心、大模型预训练 / 大规模微调的国产训练卡（昇腾 910C、沐曦 C600、天数智芯天垓等）持续供不应求，头部客户长协锁货，中小厂商拿卡周期拉长，部分型号订单排期很久。

核心约束

1. HBM 高带宽内存瓶颈：训练芯片依赖大容量 HBM，全球 HBM 产能被海外大厂长协锁定；国产 HBM 尚在爬坡，短期无法大规模供给，直接限制训练芯片量产规模。

2. 先进工艺 + 封装产能有限：训练芯片需要 7nm 级别晶圆、2.5D 先进封装，产线扩产周期长，无法随大模型需求爆发同步快速扩产。

3. 集群互联门槛高：训练任务对卡间高速互联、集群一致性、软件栈要求极高，不是单芯片量产就能交付，整机、交换机、液冷配套建设周期长。

4. 需求集中爆发：国内大模型、智算中心、政企国产化替代集中采购，头部模型厂商单笔订单就可能吃掉芯片早期大部分产能，进一步加剧紧缺。

特点：单卡价值高、毛利高，但出货总量小，交付周期长，客户以云厂商、头部模型公司、省级智算中心为主。

二、M.2 边缘算力卡：走量主力，遍地开花

供需现状

M.2 2280 形态边缘算力卡（RK1828、寒武纪 MLU220-M.2、DEEPX M.2 卡等）出货量增长显著快于训练卡，成为国产算力出货量的核心增量，供给充足、交付快、客户分散。

核心优势

1. 形态标准化，改造门槛低：标准 M.2 插槽，现有工控机、工业网关、嵌入式主机、本地推理盒子不用更换整机，直接插卡升级 AI 算力，适配信创工控改造。

2. 功耗低、体积小：大多 10–30W 功耗，不需要大功率电源、液冷，适合工地、光伏、园区、车载、医疗影像等现场边缘部署。

3. 场景海量、单点用量小：明厨亮灶、安全帽检测、工业质检、光伏巡检、隧道视频分析、本地小模型推理，项目数量极多，但单个项目通常几卡到几十卡，分散采购，不会出现 “一家锁死全部产能” 的情况。

4. 供应链压力小：边缘推理芯片不需要 HBM，多用片上 SRAM/LPDDR，存储、封装、晶圆产能压力远低于训练芯片，量产爬坡更快。

特点：单价低、单片毛利不高，但出货量大、迭代快、项目落地周期短，客户是集成商、工控厂商、行业解决方案商。

三、市场底层分化逻辑

1. 算力分层需求：大模型预训练集中在国家级智算中心（训练卡）；模型微调一部分在区域算力节点；90% 以上 AI 推理业务下沉到边缘，催生海量 M.2 边缘算力卡需求。

2. 供应链错配：训练卡卡脖子在 HBM、先进封装；边缘推理芯片供应链自主可控程度更高，更容易放量。

3. 商业模式差异

中心训练卡：重资产、长周期项目生意，拼配额、交付能力、集群生态；

M.2 边缘算力卡：标准化硬件分销 + 行业方案，走规模化 ODM/OEM 路线，更容易快速铺量。

四、产业趋势判断

1. 短期（1–2 年）分化持续：国产 HBM 与先进封装产能很难快速释放，训练卡持续紧俏；M.2 边缘算力卡会继续保持高出货增速，成为国产芯片厂商现金流基本盘。

2. 边缘卡竞争加剧：赛道玩家增多，同质化竞争，价格战压力会逐步显现，竞争从单纯 TOPS 算力转向模型适配、SDK 易用性、多视频流并发能力。

3. 训推边界模糊：部分 M.2 算力卡开始支持本地小参数大模型推理，边缘侧能力持续向上渗透，进一步打开市场空间。

4. 投资 / 选型启示：做智算中心、大模型训练，核心瓶颈是训练卡配额与 HBM 供给；做行业 AI 落地、存量设备智能化改造，优先选择 M.2 边缘算力卡，落地速度更快、供货更稳定。

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