AI时代的胜者之战正从软件转向硬件。2026年，NVIDIA、AMD和Microsoft正在大型科学计算芯片市场展开前所未有的投资竞赛。据彭博社报道，Alphabet计划今年在AI基础设施上投资高达1850亿美元，远超投资者预期。
NVIDIA于1月15日发布了Earth-2开放模型系列，进军AI气象预测市场。随着气候模拟等大规模科学计算需求的爆炸性增长，高性能芯片已成为必不可少的基础设施。Microsoft也不甘示弱。据TechCrunch报道，1月26日，Microsoft发布了下一代AI推理芯片Maia 200，加速了其自主芯片的开发。云公司正在积极设计自己的芯片，以降低对NVIDIA的依赖。
AMD在CES 2026上发布了Ryzen AI 400系列，瞄准边缘设备AI芯片市场。随着PC和移动设备上实时AI处理的实现，数据中心芯片和边缘芯片之间的竞争日益激烈。特别是，科研机构和制药公司正在大量采用大型计算芯片进行新药开发和蛋白质折叠预测，导致需求激增。因为使用传统CPU处理速度太慢，实用性降低。
硬件竞争预计将在短期内进一步加剧。随着AI模型变得越来越大，学习和推理都需要大量的计算资源。只有拥有自主芯片的公司才能在成本效益和性能优化方面占据优势。Gartner预测，到2027年，70%的大型云厂商将运营自己的AI芯片。硅芯片的创新与软件创新一样，已成为AI时代的核心竞争力。
FAQ
Q: 为什么云公司要自己制造芯片？
A: 为了降低对NVIDIA芯片的依赖并降低成本。自主芯片还可以确保性能优化和供应链稳定性。
Q: 什么是大型科学计算芯片？
A: 专门用于高速处理气候模拟、新药开发和蛋白质折叠等复杂科学计算的芯片。其并行处理能力优于GPU。
Q: AMD能在竞争中生存下来吗？
A: 在边缘设备AI芯片市场存在机会。数据中心是NVIDIA的天下，但在PC和移动领域，AMD具有竞争力。