数据中心的心脏地带正在发生剧烈的变革。作为全球AI算力的领头羊，英伟达通过Blackwell和Rubin架构，应对着来自世界各地的技术挑战。今年8月，公司宣布加速推进下一代芯片，努力满足彩虹般增长的市场需求。短短几年内，英伟达从中国市场的垄断，到如今市场份额被削减一半，竞争之激烈可见一斑。而在这场波涛暗涌的竞争中，新秀DeepSeek的崛起与国产芯片的突破更像是火药筒的引信。
从2024年底的数据看，英伟达占全球AI加速芯片市场的90%以上，但是，中国的玩家们显然不打算只当看客。深耕高性能计算领域的寒武纪、华为昇腾深知国内市场的紧迫需求，也想办法在供应瓶颈下找到新的出路。今年9月，华为正式推出更高级别的昇腾芯片，并加码生产计划。预计未来几年内，昇腾全系产品将密集登场，包括具有自研存储技术HBM支持的950型号芯片。这些进展在业内备受关注，与此同时，寒武纪也凭借股价飙升多次霸榜市值榜单。仿佛是一场没有硝烟的战争，却处处弥漫着技术竞赛的强烈火光。
市场对AI基础设施的需求也已经走向爆炸式发展。据预测，未来三年全球基础建设投入可能接近21万亿元人民币，而其中大部分都会流向芯片相关研发。身负数百亿美元投资承诺的OpenAI，在过去一年里投下70亿美元用于算力，其中约50亿用作训练大模型。这也给AMD和OpenAI的合作提供了一个“硬碰硬”的舞台。有消息称，OpenAI计划认购AMD股份，以进一步强化自己的芯片供应链，从而让AMD有机会直接摇摆传统市场的权力平衡。
但这还不是全部。10月初DeepSeek-V3.2-Exp新版本模型上线，解锁了专门针对国产芯片的新设计，使其训练成本足够低廉惊人，仅不足30万美元，甚至比国外一线企业低了整整一个数量级。这样的表现不仅仅是经济上的优势，更多是一种技术模式的探索，堪称一段产业“绝地求生”的故事。从过去两年的局势来看，禁令如同潮水般重重压下，使得中国芯片产业在多方面面临困境，但也是在这种环境蓄势之下，创新成为拯救牌。一时间，封装光学、硬件写作最佳化还有完全跳出常规逻辑架构的设计，成了行业攻关重点。
与此同时，美国的出口管控似乎也在一定程度上催熟了这股另类活力。毕竟连黄仁勋自己早前都不得不感叹，“对抗策略施压只能让对手升级手段。”如今包括阿里、腾讯在内的大型企业都致力于内部芯片研发，互联网巨头逐步减少对外部供应商的依附。腾讯更是开始逐步消化此前未来可能受限的相关库存，而字节跳动和百度的新动作显示，他们在这一领域也“留后手”部署成功。
当然，就当前来说，任何国家、任何企业面对大规模转型时，都很难避免技术和成本之间的矛盾。一些数据显示，随着芯片制程逐渐接近物理极限，每一次提高制造工艺的尝试，几乎都伴随指数级增长的耗资。比如3nm领域里的设备采购或者成品良率问题就是重重关卡，用业内的话说就是“石头缝里找黄金”。
尽管如此，有一点不容忽视。在核心构建块如芯片、存储组件中，通信性能本身往往也是更令人“头疼”的短板。不论是基于GPU独显的网络架构技术升级，还是新兴的互联光电方案研究，多家机构先后表示，想要解决根本性问题，这些基础突破的任务无法绕过。或许，这也是为何国内厂商高管一再提倡结合市场需求进行协同创新。
回到现实，摩尔线程近期估值攀上顶点并加速IPO进程，这一切无疑说明，一个以中国方式走出来的AI芯片新生态，正在逐渐成形。从整理生产资源到持续改造各种欠缺，它们正一步步积蓄力量。而这一切，也让未来格局的争夺变得比从前更加扑朔迷离。
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