AI 芯片竞赛白热化：英伟达、AMD 与国产芯片谁在领跑

AI 大模型的军备竞赛，本质上是算力的竞赛。芯片是整个 AI 产业的地基。

英伟达：仍然是绝对王者
凭借 CUDA 生态与 H/B 系列 GPU，英伟达在训练市场占据主导地位。其优势不仅是硬件，更是 20 年积累的软件生态——几乎所有的 AI 框架都围绕 CUDA 优化。

AMD：追赶者的突破口
MI 系列在推理市场逐渐打开局面，性价比与显存规格具有竞争力。最大的挑战是软件生态（ROCm）成熟度，但进展明显。

谷歌 TPU：自研芯片的标杆
谷歌的 TPU 通过自研+自用+云服务的方式，在训练与推理上效率突出。TPU 让谷歌在内部训练成本上拥有巨大优势。

国产芯片：加速追赶
华为昇腾在训练与推理两端持续迭代，加上国产软件栈（MindSpore、CANN）的完善，已在多个行业落地。寒武纪、海光等也在特定场景找到空间。最大瓶颈仍是先进制程与互联生态。

关键变量：
1. 先进制程产能：决定芯片供给上限
2. 互联技术：NVLink/InfiniBand/以太网，决定集群规模效率
3. 软件生态：硬件差距之外真正的护城河
4. 地缘政策：出口管制重塑全球供应格局

对开发者与企业的启示：训练与推理成本将直接影响 AI 应用落地节奏；关注推理优化（量化、蒸馏、稀疏化）比单纯堆卡更具性价比。