精選解讀｜阿里巴巴 AI 晶片加速戰：中國聯通攜手落地，產業自主路線的關鍵一役
精選解讀｜阿里巴巴 AI 晶片加速戰：中國聯通攜手落地，產業自主路線的關鍵一役
雲端與電信巨頭聯手，推動中國 AI 晶片自主化新時代
InfoAI 編輯部
中國 AI 晶片突圍戰，阿里巴巴與中國聯通戰略合作成焦點
2025 年 9 月，阿里巴巴旗下的平頭哥半導體與中國國有電信巨頭中國聯通宣佈戰略合作，引發全球 AI 與半導體產業高度關注。此次合作不僅象徵中國 AI 晶片國產化路線逐步落地，更反映出中美科技戰持續升溫下，產業自主與供應鏈安全已成為當前中國科技政策的核心課題。
中國聯通導入「含光800」，阿里巴巴 AI 晶片加速進入國企核心
根據彭博社及路透社報導，中國聯通在青海省西寧新建的超大規模資料中心，近期正式導入大量阿里巴巴自研 AI 晶片「含光800」。該資料中心總投資約 3.9 億美元，設計算力目標為 20,000 petaflops，目前已有 23,000 顆本地 AI 晶片上線，其中約七成（約 16,000 顆）由阿里巴巴的平頭哥（T-Head）團隊提供。
這不僅是單純雲端基礎設施升級，更標誌著國有電信業者以實際採購行動響應國家「自主可控」政策，逐步減少對美系高階 GPU（如 Nvidia H100、A100）的依賴。此次合作規模之大，超越過往多數只做小規模試點的國產 AI 晶片案例，展現中國 AI 晶片產業正在形成能規模化落地的生態系。
含光800 技術剖析：12 nm 製程、推論能效突圍
阿里巴巴「含光800」是平頭哥團隊於 2019 年首次推出的 AI 推論專用晶片。技術上採用 12 nm 製程，核心面積達 709 mm²，集成高達 170 億顆電晶體。在 ResNet-50 標準測試下，其推論性能高達 78,563 IPS（Images Per Second），能效比為 500 IPS/W，遠超過多數同級 AI 晶片。
含光800 強調與阿里雲等主流平台高度整合，可支援多種 AI 框架如 TensorFlow、PyTorch，同時為大語言模型（LLM）、影像推論、視覺辨識等應用場景提供穩定效能。雖然在極高階 AI 模型訓練領域（例如超大規模 LLM）仍以 Nvidia、AMD 等 GPU 為主，但在雲端推論、產業應用、資料中心等場域，國產 AI 晶片已能滿足多數企業客戶的實際需求，並逐漸縮小與國際領導品牌間的差距。
政策驅動：自主可控成為科技戰略的最高指導原則
隨著中美科技戰愈演愈烈，美國針對高效能 AI 晶片、半導體製程與關鍵設備進行嚴格出口管制，中國科技產業面臨「供應鏈斷鏈」與技術封鎖的雙重壓力。「自主可控」成為中國科技政策的核心原則，意指確保核心技術與供應鏈不再完全依賴外國廠商。
各大國有企業，尤其電信、金融、能源等戰略產業，被要求優先採用國產軟硬體與 AI 晶片，藉由政策與市場雙引擎推動本土科技產業鏈升級。
阿里巴巴、華為、百度、騰訊等中國科技巨頭近年均大舉投資自研晶片，「含光800」正是在此政策背景下誕生，並以阿里雲龐大平台效應加速市場推廣。
國企採用國產 AI 晶片的產業動力與實戰價值
此次中國聯通採用含光800 AI 晶片，不僅呼應政策，更有多重產業與技術動機：
深度整合雲端與 AI 生態系
由於阿里巴巴同時為中國最大雲端服務業者，AI 晶片與自家平台的整合度高，企業可享受高度彈性的部署、維運與安全機制，並減少生態碎片化的風險。政策示範與產業帶動效果
國有電信龍頭率先採用，發揮樣板效應，將加速金融、能源、交通等產業效仿，形成自有生態體系。成本效益與彈性採購
外商 GPU 供應受限且價格高昂，本土 AI 晶片則在價格、交貨與本地化支援上具明顯優勢，能更靈活滿足不同場景需求。定制化技術服務與支援
阿里巴巴具備軟硬整合與現場服務優勢，能針對大語言模型、影像推論、資料即時處理等多種產業場景進行定制最佳化，提升用戶實際運作體驗。
國產 AI 晶片現實困境與技術瓶頸
雖然中國國產 AI 晶片在政策驅動下取得進展，但在全球競爭格局下，依然面臨三大現實挑戰：
製程技術限制
目前中國本土晶片多採用 12 nm 或 7 nm 製程，與國際最先進的 5 nm、3 nm 製程仍有差距。且部分高階製程仍需委託台積電等海外代工。中國 SMIC 雖正嘗試自有光刻機，但 EUV 量產仍有技術瓶頸，業界普遍預期 3-5 年內難以大規模突破。軟體與生態整合挑戰
國產 AI 晶片須與主流 AI 框架、高階開發平台及大型模型生態進行深度整合。目前主要以推論為主，訓練大規模 LLM 或通用 AI 領域尚有鴻溝。應用實證與產業信心
國有企業帶頭採用，有助打破「只做試點」的迷思，但要從單一專案進化到跨行業大規模部署，還需更多應用案例驗證與市場信任累積。
全球供應鏈重組下的中國 AI 晶片機會與挑戰
AI 晶片自主化已不只是中國的政策選擇，更牽動全球科技產業供應鏈大洗牌：
國際企業壓力升高
隨著國企、大型用戶逐步轉向本土方案，Nvidia、Intel、AMD 在中國的市占將被壓縮，被迫尋找新興市場與產品創新突破口。本地產業鏈同步升級
AI 晶片設計、封裝、軟體支援、系統整合等產業鏈條同步受益，有助培養更多人才與創新能力，提升中國自有科技體系韌性。供應鏈安全與國際合作平衡
供應鏈安全意識提升，鼓勵多元化合作與自主備援機制，但同時中國也強調技術開放與國際合作，尋求技術突破的外部資源。
台灣半導體、雲端與 AI 產業的啟示
台灣在全球半導體與 AI 晶片製造鏈扮演關鍵角色，台積電長期為美中兩大陣營主要供應先進製程，這波中國自主化潮流帶來三大啟示：
製程仍為最大籌碼
即便中國自研設計進步，先進製程短期難以脫離台積電等台灣業者，因此台灣須強化供應鏈安全、擴大技術差異化，避免過度依賴單一市場。產業策略需由代工轉向全方位創新
必須強化自有 IP、軟硬整合能力，提升附加價值，積極佈局軟體、AI 演算法、資料處理等新領域。政策規劃與產業協作需更主動
政府應加速制定 AI 晶片與雲端戰略規劃，支持本地企業參與國際合作、開放標準、跨界產業聯盟，確保台灣能在全球供應鏈變局中持續保持競爭力。
國企轉型新樣板：AI 晶片成中國雲端升級核心推力
中國聯通攜手阿里巴巴「含光800」打造的大規模資料中心，象徵國企雲端服務與資料運算全面轉型為本土化技術方案的里程碑。這不僅代表政策的成果驗收，也意味著從硬體到軟體、從單一雲平台到多產業場景的 AI 化正在加速擴散。
同時，國企帶頭採購，將驅動上下游供應鏈快速調整，形成新一波國產 AI 晶片的創新與產業聚落，有望帶動中國自有 AI 生態系統進一步成熟。
產業前瞻：AI 晶片自主化的未來展望
展望未來 3～5 年，中國國產 AI 晶片有望在推論、特定產業應用、雲端服務等領域擴大市占。隨著資料中心、邊緣運算、物聯網（IoT）等需求增加，本土 AI 晶片設計能力與生態系統將不斷優化，產業自主化將成為不可逆趨勢。
然而，在最尖端的通用型 AI 訓練、極致算力、先進製程等環節，中國仍需結合國際合作與政策長期支持，才有機會縮小與全球龍頭之間的差距。
編輯觀點｜中國 AI 晶片國產化的三大戰略意義
阿里巴巴與中國聯通的合作，象徵中國 AI 晶片自主化進程邁入「產業規模化」新階段，對中國科技產業格局、全球供應鏈重組、台灣半導體產業戰略，皆具有重大啟發。
這給台灣的提醒是：積極強化創新、技術協作與國際市場佈局，善用自身製程與研發優勢，在全球 AI 晶片競爭與新一輪產業轉型中持續扮演關鍵角色。
全球供應鏈動態已不可逆轉，只有持續升級創新能量與強化產業聯盟，才能在 AI 時代中站穩腳步、開創新局。
參考資料
Alibaba's AI Chip Effort Quickens With Big Client China Unicom
https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-09-17/alibaba-s-ai-chip-effort-quickens-with-big-client-china-unicom
China spotlights major data centre project using domestic chips
https://www.reuters.com/business/media-telecom/china-spotlights-major-data-centre-project-using-domestic-chips-2025-09-17
Alibaba, Baidu begin using own chips to train AI models
https://www.reuters.com/world/china/alibaba-baidu-begin-using-own-chips-train-ai-models-information-reports-2025-09-11
FAQ｜關鍵問答
Q1: 阿里巴巴「含光800」AI 晶片的技術特色是什麼？
「含光800」採用 12 nm 製程，集成 170 億顆電晶體，專為 AI 推論而設計，推論性能高達 78,563 IPS，能效比 500 IPS/W，並與主流 AI 框架高度整合。其定位是以推論、雲端資料中心應用為主，特別適合中國本地大型企業、國企資料中心的高併發運算需求。
Q2: 中國聯通為何選擇導入阿里巴巴 AI 晶片？
中國聯通作為國有電信企業，受到政策推動鼓勵導入國產 AI 晶片。阿里巴巴的「含光800」不僅與雲端平台無縫結合，也能提供技術支援與定制化服務，具備成本彈性與供應穩定優勢。此外，這也是響應自主可控政策、保障產業安全的重要策略行動。
Q3: 國產 AI 晶片在產業應用上面臨哪些挑戰？
主要挑戰包括：先進製程（如 5 nm、3 nm）仍仰賴國外晶圓代工、與國際主流 AI 軟體生態兼容性、在超大模型訓練方面仍有性能差距，以及缺乏跨行業大規模應用的實證與信心累積。
Q4: 這次合作對全球半導體產業有什麼影響？
隨著中國國企逐漸導入國產 AI 晶片，國際大廠如 Nvidia、AMD 等在中國市場的訂單壓力增加，全球半導體供應鏈分工勢必調整。同時，本地 IC 設計、封裝測試、AI 軟體生態也將同步升級，帶來全球技術競爭與供應鏈韌性的再洗牌。
Q5: 台灣半導體產業會受到什麼影響？
台灣以台積電為代表，長期為全球提供最先進的晶圓製程。短期內中國自研設計雖可快速推進，但在製程與量產上仍需仰賴台灣供應。未來台灣業者應進一步強化自有 IP、創新技術和國際產業合作，避免過度依賴單一市場，同時發揮多元優勢。
Q6: 含光800 能否全面取代 Nvidia GPU？
目前「含光800」主要在 AI 推論、雲端資料中心、影像運算等領域展現優勢，但在極高階模型訓練與通用運算方面，Nvidia GPU 仍有領先優勢。國產 AI 晶片的最大突破點在於能否深度整合本地應用場景並大規模落地，這需依產業發展與技術升級持續觀察。
Q7: 台灣產業可以從中國這波 AI 晶片自主化浪潮中學到什麼？
台灣可從中國的產業政策學習積極推動自主創新，建立自有技術驗證與產業協作平台。同時，須強化人才培育、軟硬體整合與國際標準接軌，打造更具全球競爭力的 AI 晶片與雲端產業體系，確保長期領先與多元布局。
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