芯片巨头掀起 XPU 制造狂潮，挑战英伟达地位

在人工智能芯片领域，英伟达凭借其先发优势和技术实力，在巩固主导地位三年后，依然掌控着约 80% 的市场。从专业的电子行业视角来看，其市场估值显示，这种主导地位至少还将持续 10 年。然而，科技界的风云变幻向来难以预测，像埃隆・马斯克、萨姆・奥特曼和桑达尔・皮查伊等科技巨头，已敏锐地察觉到市场的潜在需求和风险，准备通过打造自己的定制芯片来降低对英伟达的依赖。

市场将这些人工智能芯片称为 XPU，这是一种具有广泛适用性的处理器。它不仅与图形处理（如 GPU）或传统计算（如 CPU）相关联，还能够满足训练、推理、网络、游戏、数据分析等多样化的定制需求。从设计原理上看，XPU 融合了多种计算架构和技术，旨在为不同的应用场景提供高效、灵活的计算支持。

在这场激烈的市场竞争中，谷歌作为张量处理单元 (TPU) 的开发商，有可能率先撼动英伟达的主导地位。专业的市场分析预计，到 2026 年，TPU 的出货量将达到 270 万台，而英伟达的出货量为 940 万台。华尔街分析师还指出，如果谷歌将其 DeepMind 研究实验室与 TPU 业务一起剥离，合并后的实体估值可能达到 9000 亿美元，约为英伟达 4 万亿美元市值的四分之一。这显示出谷歌在人工智能芯片领域的巨大潜力和价值。

与此同时，英伟达也在积极拓展业务版图，向英特尔投资 50 亿美元，用于构建机架式超级计算基础设施。这一举措旨在进一步提升其在高性能计算领域的竞争力，巩固其市场地位。而 OpenAI 则与博通达成了一项价值 100 亿美元的协议，将从 2026 年开始生产自己的人工智能芯片。这表明 OpenAI 希望通过自主研发芯片，实现对人工智能技术的更高效控制和应用。

马斯克也在加速推进芯片计划。上个月，特斯拉与三星签署了一项价值 165 亿美元的协议，将在 2026 年底前生产 AI5 芯片。马斯克对这款芯片寄予厚望，称其将 “史诗般”，而即将推出的 AI6 芯片 “有望成为迄今为止最好的 AI 芯片”。这显示出特斯拉在人工智能芯片领域的雄心壮志和技术实力。

此外，人工智能研究实验室 Anthropic 的主要投资者亚马逊预计将使用 AWS 的 Trainium 和 Inferentia 芯片为后者构建两个大型千兆瓦级集群。Constellation Research 副总裁兼首席分析师 Chirag Mehta 表示：“我们所见证的并不是简单的竞争，而是大型企业认识到他们不能完全依赖 Nvidia 来处理他们最关键的 AI 工作负载。对于超大规模企业来说，定制芯片不是面子工程，而是供应链保险。”

然而，他也警告说，仅仅拥有芯片是不够的。“Nvidia 真正的护城河不仅在于 GPU，还在于构成 AI 操作系统的 CUDA（他们的软件编程生态系统）、库和开发工具。” 从电子行业的专业角度来看，软件生态系统的完善程度对于芯片的应用和推广至关重要。

Counterpoint Research 副研究总监 Gareth Owen 表示，随着人工智能工作负载的多样化，基于通用 GPU 的千篇一律的数据中心基础设施已无法满足所有工作负载的需求，因为每种工作负载都有其特定的要求。定制化对于任何大规模部署人工智能的公司来说都具有战略意义，因为它可以实现最佳的每瓦性能。“定制的 XPU 也将比 Nvidia GPU 更便宜，并使客户能够避免被 Nvidia 锁定。它还能降低功耗，这对数据中心运营商来说是一个越来越重要的指标。”

这些数字令人难以置信。AMD 董事长兼首席执行官苏姿丰预计，到 2027 年，人工智能芯片市场规模将达到 4000 亿美元。英特尔首席执行官预计，到 2030 年，人工智能芯片将成为一个价值 1 万亿美元的市场，几乎是 2023 年整个芯片行业规模的两倍。Nvidia 首席执行官黄仁勋预计，到 2028 年，全球数据中心的资本支出将达到 1 万亿美元。

美国研究公司 650 Group 上周发布了一份乐观报告，将 2029 年人工智能服务器市场的预测从 3860 亿美元上调至 5810 亿美元，增幅达 40%。Gartner 高级分析师 Naresh Singh 表示，博通等公司在人工智能硬件堆栈方面取得的进步为超大规模企业提供了专注于其软件堆栈的基础。“这对于与 Nvidia 运行良好的领先人工智能堆栈竞争至关重要。”

此外，专家表示，随着人工智能工作负载从训练转向推理，Groq 和 Sambanova Systems 等规模较小的挑战者也有望获得市场份额。Constellation 的 Mehta 表示：“随着越来越多的模型投入生产，效率、延迟和每次推理的成本比峰值训练吞吐量更重要。但采用仍然是比性能更大的障碍。对于挑战者来说，真正的突破不是更快的芯片，而是更快的采用。”

人工智能芯片市场正处于快速发展和变革的阶段。芯片巨头们纷纷布局 XPU，市场竞争日益激烈。未来，随着技术的不断进步和市场需求的变化，人工智能芯片市场的格局有望发生重大变化。