全球算力市場長期由英偉達(dá)GPU壟斷的格局正迎來關(guān)鍵變革，非GPU芯片勢力的崛起已勢不可擋。

芯東西12月17日報道，上海GPU龍頭沐曦股份在上交所科創(chuàng)板敲鐘，開盤價700.00元/股，截至午間休市股價大漲687.79%，總市值達(dá)3298.82億元，將全球算力產(chǎn)業(yè)競爭推向新高度。

近期，全球算力產(chǎn)業(yè)處于重磅事件密集爆發(fā)期。

海外方面，非GPU賽道的谷歌TPU斬獲千億級訂單，在GPU壟斷的算力市場撕開缺口。上周博通CEO透露，Anthropic向博通下達(dá)總計210億美元（折合人民幣約1486億元）的訂單，Meta等科技巨頭也有采購意向；GPU領(lǐng)域，因擔(dān)憂失去中國市場，美國批準(zhǔn)英偉達(dá)H200 AI芯片對華出售。

國內(nèi)算力產(chǎn)業(yè)熱度同樣攀升，北京AI芯片企業(yè)清微智能拿下超20億元大額融資，投資陣容業(yè)內(nèi)少見。此外，國內(nèi)AI芯片創(chuàng)企密集披露并購、上市計劃，本土算力生態(tài)加速成型。

海內(nèi)外算力產(chǎn)業(yè)的密集動向，共同指向不可逆的行業(yè)變革：全球算力市場長期由英偉達(dá)GPU壟斷的格局正在松動。

大模型發(fā)展初期，市場對通用算力的強(qiáng)需求讓英偉達(dá)GPU迅速占據(jù)絕對主導(dǎo)地位，幾乎形成“無GPU不訓(xùn)練”的局面。

如今，一方面谷歌TPU、亞馬遜Trainium3等非GPU芯片在部分場景實現(xiàn)對GPU的規(guī)?；娲瑖鴥?nèi)市場2025年上半年非GPU算力卡占比已達(dá)30%，寒武紀(jì)MLU、昆侖芯ASIC、清微智能可重構(gòu)芯片（RPU）等產(chǎn)品形成差異化優(yōu)勢；另一方面，投資市場中，英特爾擬以16億美元（約合人民幣112.9億元，含債務(wù)）收購非GPU路線AI芯片獨角獸SambaNova，非GPU路線獨角獸Groq兩年間拿下超30億美元（折合人民幣約213億元）融資。

▲海外非GPU路線企業(yè)最新動向匯總

可見，非GPU芯片勢力崛起已勢不可擋。在此背景下，全球算力產(chǎn)業(yè)下一步走向何方？非GPU路線市場空間有多大？未來會百花齊放還是一枝獨秀？非GPU賽道哪條路線有望率先突圍？通過拆解全球算力格局及國內(nèi)頭部企業(yè)技術(shù)路線，可探尋這些問題的答案。

01 全球算力產(chǎn)業(yè)下一程：路徑分化成必然

從需求端、底層技術(shù)、全球算力生態(tài)構(gòu)建三個核心維度看，全球算力產(chǎn)業(yè)格局變革具有必要性與急迫性。

需求端，今年是大模型落地元年，推理場景算力需求增加，單純堆砌GPU的粗放模式難以適配大模型規(guī)模化落地需求，倒逼企業(yè)尋找更高效的算力解決方案。同時，AI深入千行百業(yè)催生多元細(xì)分需求，如AI視頻生成、AI醫(yī)療診斷、工業(yè)數(shù)字孿生等場景對算力能效比、適配性要求各異。疊加企業(yè)分散供應(yīng)鏈風(fēng)險、規(guī)避單一廠商依賴的需求，非GPU算力產(chǎn)品迎來關(guān)鍵市場切入契機(jī)。

技術(shù)端，傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)的存算分離矛盾凸顯，設(shè)計邏輯難以突破硬件性能物理邊界，需架構(gòu)革新破局。非GPU路線實現(xiàn)多點突破，如谷歌TPU專用架構(gòu)、國產(chǎn)可重構(gòu)芯片的動態(tài)適配能力等，在特定場景形成性能與成本優(yōu)勢。

生態(tài)層面，打破單一架構(gòu)生態(tài)壟斷成為行業(yè)共識，國產(chǎn)開源框架通過兼容適配、自主優(yōu)化，快速構(gòu)建本土生態(tài)協(xié)同體系。

因此，全球算力產(chǎn)業(yè)正朝著打破單一架構(gòu)、不同路徑百花齊放的方向發(fā)展。

近日新華社報道提到：“在AI芯片領(lǐng)域，北京已形成自主可控的‘芯片矩陣’，昆侖芯、寒武紀(jì)、摩爾線程、清微智能……一系列國產(chǎn)明星產(chǎn)品性能領(lǐng)先?！逼渲?，摩爾線程屬GPU路線，昆侖芯、寒武紀(jì)屬非GPU中的ASIC路線，清微智能屬非GPU中的可重構(gòu)計算路線。四家企業(yè)分屬不同技術(shù)路線的發(fā)展態(tài)勢，印證了北京在AI芯片賽道多元布局、保障供應(yīng)鏈安全的遠(yuǎn)見。

行業(yè)趨勢背后，驅(qū)動發(fā)展的核心趨勢有三：一是GPU與非GPU兩大技術(shù)路線并行發(fā)展，GPU憑借成熟生態(tài)兼容性和通用計算能力，在兼顧圖形渲染、科學(xué)計算與AI訓(xùn)練的場景持續(xù)發(fā)揮優(yōu)勢；非GPU路線在AI推理領(lǐng)域率先展現(xiàn)強(qiáng)勁增長潛力，其中可重構(gòu)架構(gòu)憑借通用計算能力，在AI主流場景占據(jù)重要地位。二是全球算力產(chǎn)業(yè)重心從唯硬件性能論轉(zhuǎn)向軟件、模型、場景適配等全棧布局，通過協(xié)同創(chuàng)新釋放算力資源，針對不同硬件架構(gòu)對模型進(jìn)行壓縮、量化、適配，實現(xiàn)算力效能最大化。三是中國廠商話語權(quán)提升，在算力領(lǐng)域長期由歐美廠商主導(dǎo)的格局下，中國企業(yè)在非GPU賽道展現(xiàn)出不容小覷的競爭力。綜上，全球算力產(chǎn)業(yè)下一程必然走向路徑分化。

02 非GPU路線市場穩(wěn)步上升，國內(nèi)滲透率領(lǐng)先全球

全球知名市研機(jī)構(gòu)Gartner預(yù)計，到2027年，針對AI推理應(yīng)用的算力需求將使AI加速器（通常指非GPU的AI專用芯片）出貨量超越GPU。同時，非GPU路線正快速成長為與GPU分庭抗禮的核心力量，算力市場雙軌并行格局雛形初現(xiàn)。

IDC報告顯示，今年上半年中國非GPU芯片市場在加速計算領(lǐng)域增長顯著。2025年上半年，中國非GPU服務(wù)器市場占比約30%，預(yù)計2028年將接近50%。

AI在千行百業(yè)的加速滲透極大推動了這一趨勢。英偉達(dá)創(chuàng)始人、CEO黃仁勛曾透露，中國AI應(yīng)用發(fā)展速度極快，社會接納新技術(shù)節(jié)奏快，這場工業(yè)革命的勝負(fù)取決于AI應(yīng)用普及程度。

相比于GPU，非GPU技術(shù)路線在成本、能效比、場景適配性上更契合當(dāng)下AI主流應(yīng)用場景。其硬件采購與運維成本更低，適配中小企業(yè)及大規(guī)模分布式部署需求；通過定制化架構(gòu)實現(xiàn)低功耗與高精度平衡，能效比更優(yōu)；適配自動駕駛、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等邊緣端場景算力需求；具備更強(qiáng)實時性、穩(wěn)定性與靈活性，適配差異化AI任務(wù)。

尤其在智算中心、大模型部署、云計算、泛機(jī)器人、智能駕駛等主流AI應(yīng)用場景中，非GPU路線有適配特定負(fù)載的高能效比、更低全生命周期成本、更強(qiáng)國產(chǎn)供應(yīng)鏈自主可控性，能通過定制化架構(gòu)實現(xiàn)大模型推理高吞吐與低延遲，兼容多業(yè)務(wù)負(fù)載。對于千億乃至萬億級規(guī)模的AI市場，非GPU方案必然占據(jù)一席之地。

不過，非GPU發(fā)展尚不成熟，大部分非GPU芯片生態(tài)成熟度不足，缺乏完善的軟件工具鏈和豐富的開源框架支持。且發(fā)展處于早期，對企業(yè)早期研發(fā)投入能力考驗較大。這也印證了GPU與非GPU兩條技術(shù)路徑各有優(yōu)劣，并非簡單替代關(guān)系。

03 國內(nèi)頭部芯片企業(yè)布局拆解：可重構(gòu)賽道勢頭強(qiáng)勁

探究國內(nèi)非GPU賽道發(fā)展格局，可聚焦幾家核心企業(yè)。北京AI產(chǎn)業(yè)具有代表性，2024年其AI核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模近3500億元，占全國近一半，底層芯片玩家是關(guān)鍵。新華社報道提到的昆侖芯、寒武紀(jì)、摩爾線程、清微智能四家北京芯片代表企業(yè)，是國內(nèi)AI產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展的縮影，透過其發(fā)展軌跡可窺見國內(nèi)AI芯片產(chǎn)業(yè)格局的深刻變革。

▲北京四家芯片代表企業(yè)2025年上半年出貨量位居國內(nèi)前列

四家企業(yè)中，摩爾線程屬GPU陣營，其余三家為非GPU陣營，寒武紀(jì)、昆侖芯主攻ASIC路線，清微智能以可重構(gòu)架構(gòu)實現(xiàn)通用計算為核心發(fā)力方向。這幾家受北京市認(rèn)可的企業(yè)極具代表性，展現(xiàn)了國產(chǎn)非GPU的布局脈絡(luò)，也凸顯了政府層面的有力支持。

ASIC架構(gòu)是為特定用途定制設(shè)計的集成電路，谷歌TPU就是ASIC芯片。ASIC最核心的優(yōu)勢是性能、功耗，加上支持深度定制的特性，使其在AI應(yīng)用浪潮中大展拳腳。

寒武紀(jì)的ASIC芯片采用自研架構(gòu)，構(gòu)建了覆蓋云端、邊緣端和終端的完整產(chǎn)品線。其首款采用Chiplet技術(shù)的芯片思元370，最大算力高達(dá)256TOPS（INT8），是第二代產(chǎn)品思元270算力的2倍。

昆侖芯基于自研XPU架構(gòu)，昆侖芯R200可提供高達(dá)256 TOPS（INT8）和128 TFLOPS FP16的算力，性能可達(dá)主流GPU的1.5倍。實際部署中，單機(jī)4卡R200方案可實現(xiàn)4800 tokens/s的推理吞吐量，滿足千億參數(shù)大模型的實時交互需求。

這些實例印證了AI領(lǐng)域中非GPU架構(gòu)對GPU的規(guī)?；娲M(jìn)程已全面開啟。不過，ASIC也有不足，因需定制化，從需求定義到量產(chǎn)交付的每個環(huán)節(jié)都需投入大量時間與資源；且架構(gòu)一旦固化便難以調(diào)整，面對算法快速迭代的場景，往往需要重新流片，進(jìn)一步拉高研發(fā)風(fēng)險與周期成本。

相比之下，兼容GPU、ASIC路線優(yōu)勢的可重構(gòu)計算路線發(fā)展勢頭更猛，核心在于它踩中了AI產(chǎn)業(yè)從算力集中到場景細(xì)分轉(zhuǎn)型的行業(yè)趨勢，解決了GPU通用但低效、ASIC高效但硬件固化的痛點，通過底層架構(gòu)創(chuàng)新實現(xiàn)了性能與性價比的平衡，相比行業(yè)同類型產(chǎn)品成本整體降低50%、能效比提升3倍。截至今年12月，清微智能的可重構(gòu)芯片累計出貨量已超3000萬顆，2025年其算力卡訂單累計超3萬張，在全國十余座千卡規(guī)模智算中心實現(xiàn)規(guī)?；涞亍?/p>

▲清微智能AI算力芯片TX81

此外，可重構(gòu)數(shù)據(jù)流技術(shù)路線與AI計算需求天然適配。在芯片高效互聯(lián)核心環(huán)節(jié)，可重構(gòu)數(shù)據(jù)流派自研的TSM-LINK算力網(wǎng)格技術(shù)支持多芯片點對點直連，實現(xiàn)數(shù)據(jù)高效傳輸，從根源上規(guī)避傳統(tǒng)交換機(jī)架構(gòu)的帶寬瓶頸與通信延遲問題；而GPU架構(gòu)在適配晶圓級芯片集成時，只能依賴外部交換機(jī)完成互聯(lián)，性能損耗與延遲問題難以避免。

在芯片設(shè)計層面，可重構(gòu)數(shù)據(jù)流架構(gòu)從底層設(shè)計階段就具備三維擴(kuò)展的天然優(yōu)勢，能與晶圓級芯片技術(shù)、3.5D堆疊等先進(jìn)立體封裝技術(shù)深度結(jié)合，形成清晰且可持續(xù)的升級迭代路徑。據(jù)悉，清微智能明年推出的下一代芯片性能將大幅躍升，有望實現(xiàn)對國際主流前沿AI芯片的彎道超車。

▲GPU與非GPU技術(shù)路線基本性能對比

本質(zhì)上，可重構(gòu)計算路線不是對GPU、ASIC的替代，而是通過找到兩者的平衡，取所長，契合了AI規(guī)模化落地的核心需求。

04 結(jié)語：算力產(chǎn)業(yè)進(jìn)入多元共生新時代

當(dāng)前AI算力領(lǐng)域格局已較為清晰：GPU憑借成熟生態(tài)與極致并行計算能力，在通用大模型訓(xùn)練、圖形渲染等核心場景仍占據(jù)不可撼動的地位，但面臨功耗攀升、成本高的結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)；非GPU路線憑借更高能效比、更低全生命周期成本及自主可控優(yōu)勢，在AI推理、專用算力需求等主流AI應(yīng)用領(lǐng)域快速崛起，共同推動算力體系向多元化、異構(gòu)融合方向演進(jìn)。

以大模型、生成式AI為代表的新一輪AI浪潮催生出前所未有的AI算力需求，國產(chǎn)大模型企業(yè)強(qiáng)勢突圍，帶動國內(nèi)AI算力需求持續(xù)增長，中國AI算力產(chǎn)業(yè)迎來新機(jī)遇與挑戰(zhàn)。

當(dāng)下，國產(chǎn)非GPU企業(yè)異軍突起，正與國內(nèi)大模型廠商形成合力，為國內(nèi)AI算力產(chǎn)業(yè)注入新活力。盡管非GPU技術(shù)路線相比GPU尚不成熟，但因其天然優(yōu)勢與AI應(yīng)用落地相契合，正迸發(fā)出強(qiáng)大生命力。

本文來自微信公眾號“芯東西”，作者：程茜，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

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