会懂网AI资讯，9月26日，近日，英伟达在中国市场份额从95%跌至接近归零，却反向催生了中国机器人产业链，其传导过程在一年多时间里完成了三个阶段。这反映出人工智能技术正在从单点突破走向系统级能力的构建，企业与应用侧对此高度关注。在算力供给持续扩张与推理成本快速下行的背景下，这类进展对开发者和行业用户都意义重大。
具体来看，第一阶段是国产AI加速卡出货量的井喷，管制落地之前国产AI芯片面临没订单就没数据、没数据难优化、难优化更没人用的死循环，管制落地之后算力中心出于供应链安全考虑开始批量采购国产芯片跑起来再说，2025年全年国产AI加速卡出货量达到约165万张、占国内市场41%，到2026年9月国产份额首次突破60%，英伟达在华份额跌至仅剩8%左右，投行Bernstein预测英伟达在中国AI半导体市场2026年份额可能只有8%上下。
从技术细节出发，第二阶段是万卡级国产算力集群的集中落地，具身大模型训练有了公共底座，2026年7月国家超算互联网核心节点上线、对外提供超10万卡国产AI算力，同月粤港澳大湾区昇腾万卡智算集群在韶关落地，部署超万张昇腾910C国产加速卡，建成9000P统一智算资源池，直接对准具身智能基础大模型训练需求。
在产业层面，第三阶段是端侧部署和成本压降，直接催生本土机器人生态。业内普遍认为，相关能力的成熟将直接拉动上下游生态的协同创新与商业落地速度。从产业节奏看，头部厂商正把模型能力转化为可直接调用的服务，竞争焦点已转向工程化与可用性。对用户而言，此类更新意味着更低的使用门槛与更稳定的体验，智能助手的实用价值持续提升。
对开发者与企业用户而言，第三阶段是端侧部署和成本压降，直接催生本土机器人生态。值得关注的是，开源与开放策略正在改变技术扩散的路径，中小团队也能借此快速构建应用。在监管与合规要求趋严的环境下，厂商在能力扩张的同时也更强调安全与可控。多方数据显示，AI 应用的渗透率仍在快速提升，真实场景的反馈正反过来推动模型迭代。
展望后续，第三阶段是端侧部署和成本压降，直接催生本土机器人生态。相关进展将持续影响行业格局，值得长期跟踪。这类进展也折射出国内外在基础模型与智能体方向上的投入力度与路线差异。从长远看，模型与算力、数据的协同优化，将决定下一阶段智能应用的上限。相关团队表示，后续还会围绕稳定性、成本与场景适配持续打磨，让能力真正可用好用。
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