(1)華為HUAWEI，這是大陸科技領導企業之一，業務涵蓋電信基礎設施、消費性電子產品和雲端運算，晶片設計產品名為「海思 HI-SILICON」。
這家總部位於深圳的公司設計 “昇騰”（Ascend）系列資料中心處理器，華為將這些晶片作為伺服器的一部分出售，這些伺服器進入資料中心訓練人工智慧模型，人工智慧伺服器的品牌名稱為Atlas。華為當前這一代晶片被稱為Ascend 910B，正準備推出Ascend 910C，該產品可能與輝達的H100產品相媲美。
華為的處理器還不能全面超過英偉達的最新產品，但是它的Ascend910B和 Kunpeng兩款處理器，卻是國產 AI企業的首選。比如騰訊控股公司，百度公司，還有像訊飛這樣的新興公司，都已經使用了華為910 B的處理器。他們使用被稱為 “人工智慧箱” 的集成裝置，該裝置將人工智慧晶片、特定行業的演算法以及預先培訓好的大規模人工智慧模式結合在一起，被廣泛地用於各種行業。
(2) 阿里巴巴和百度，雖然兩公司都購買輝達晶片，但也在為人工智慧流程設計自己的半導體。百度是大陸最大的網路公司之一，以崑崙品牌設計自己的晶片，用於伺服器和自動駕駛汽車。
阿里巴巴的半導體設計單位T-Head開發一款名為 “含光800“（ Hanguang 800）的AI推理晶片。
1顆含光800的算力相當於10顆GPU，含光800推理性能達到78563 IPS，能效比500 IPS/W。相比傳統GPU算力，性價比提升100%。
平頭哥含光800晶片性能的突破得益於軟硬體的協同創新：硬體層面採用自研晶片架構，通過推理加速等技術有效解決晶片性能瓶頸問題；軟體層面集成了達摩院先進演算法，針對CNN及視覺類演算法深度優化計算、存儲密度，可實現大網路模型在一顆NPU上完成計算
含光800性能的突破得益於軟硬體的協同創新，晶片架構方面，含光800採用創新的架構，針對深度學習中使用的大量權重參數和張量資料，在支援稀疏壓縮與量化處理的基礎上，通過獨特設計的資料訪存與流水線處理技術，大大減低了I/O需求和資料的搬移。NPU同時深度優化了卷積，矩陣乘，向量計算和各種啟動函數，通過高有效的硬體資源調度和全並行的資料流程處理，把AI運算的性能和能效都推向極致。
(4) 壁仞科技（Biren Technology），https://www.birentech.com/
壁仞科技創立於2019年，致力於研發原創性的通用計算體系，建立高效的軟硬體平臺，同時在智慧計算領域提供一體化的解決方案。從發展路徑上，壁仞科技將首先聚焦雲端通用智慧計算，逐步在人工智慧訓練和推理等多個領域趕超現有解決方案，實現國產高端通用智慧計算晶片的突破。
與輝達一樣， 壁仞設計一個通用GPU，並擁有一個軟體開發平台，可在硬體之上建立應用程式。這些晶片是壁仞科技的Bili系列產品的一部分，目的用於資料中心的人工智慧訓練。去年，壁仞科技被添加到美國實體名單中，該名單限制獲取某些美國技術。
(5)寒武紀科技（Cambricon Technologies ），設計各種類型的半導體，包括從用於訓練人工智慧模型的半導體到用在設備上運行人工智慧應用的半導體。根據南華早報報導，寒武紀去年繼續發布重大虧損並裁員。寒武紀科技也被列入美國實體名單。
壁仞科技通用GPU晶片針對人工智慧（AI）訓練、推理，及科學計算等更廣泛的通用計算場景開發，主要部署在大型資料中心，依託原創的訓推一體架構，可提供高能效、高通用性的加速計算算力。
(6)摩爾線程（Moore Threads ），
摩爾線程成立於2020年10月，還是一家初創企業，但也是目前國內唯一一家國產全功能GPU的晶片設計公司。”該企業負責人說，“在本屆中關村論壇年會上，基於MTT S4000，摩爾線程發布了‘誇娥’ 智算集群，將為千億參數級別的大模型訓練提供持續高效的算力支援。”
成立於2020年，正在開發旨在訓練大型AI模型的GPU 。MTT KUAE是該公司包含GPU的資料中心產品。根據網站上的聲明，公司的使命是成為「全球GPU領導者」。
摩爾線程還擁有一些大品牌公司的支持，包括TikTok所有者字節跳動、紅杉資本和紀源資本等大型創投公司都是摩爾線程的投資者。摩爾線程也被列入美國實體名單。
(7)燧原科技（Enflame Technology） ，這是大陸的另一家新創公司，力求將自己定位為輝達的本土替代品。該公司為專注於人工智慧訓練和流程的資料中心設計晶片。大陸最大的科技公司之一騰訊是燧原科技的投資者。