在人工智能算力需求持续攀升的背景下，GPU主导的市场格局正迎来多元化变革。非GPU路线的AI专用芯片凭借独特优势，逐渐成为行业关注的焦点。这种趋势不仅体现在美股市场，国内市场同样呈现出ASIC定制芯片快速发展的态势。
博通公司近期百亿美元订单的爆发式增长，折射出云服务厂商对替代英伟达GPU生态的技术需求。以谷歌TPU、Groq LPU为代表的专用芯片，正在构建新的技术路径。这种转变背后，是产业界对更高费效比的持续追求。中昊芯英联合创始人郑瀚寻指出，随着专用芯片制造成本下降，自研架构的个性化AI解决方案正获得更多企业青睐。
定制化ASIC芯片的崛起并非偶然。当传统渐进式技术迭代难以追赶英伟达时，行业开始探索"弯道超车"的可能性。英伟达的成功源于其深厚的工程化积累，这为后来者设置了难以复制的门槛。相比之下，专用芯片在特定场景下的效率优势日益凸显，成为打破GPU垄断的关键突破口。
TPU芯片的快速发展印证了这种判断。自英伟达在Tesla V100中引入Tensor Core以来，张量计算单元的迭代始终是重点。郑瀚寻分析称，在大模型时代，张量运算的规模效应显著：数据传输量每增加N倍，计算量可实现N²级增长。这种特性使得TPU在处理大规模数据时，展现出类似"3D打印"的一体化计算优势，远超传统CPU和GPU的运算模式。
面对大模型发展带来的算力集群挑战，芯片互联能力成为新的竞争焦点。中昊芯英已实现千卡集群内1024片芯片的光模块高速互联，并探索OCS全光互联等新技术。这种技术路线与英伟达的InfiniBand形成差异化竞争，后者虽被视为大规模数据中心的首选方案，但其封闭性促使更多厂商转向以太网生态。
以太网技术的进化正在改变行业格局。头部企业组建的以太网联盟推动了物理介质和带宽能力的显著提升，特斯拉基于以太网开发的TTPoE协议已实现低延迟传输。郑瀚寻透露，中昊芯英的互联延迟指标已优于特斯拉公开数据，显示出国产芯片在技术追赶中的突破。
软件生态建设成为国产芯片的另一道门槛。面对英伟达闭源的CUDA生态，国内厂商需自主构建工具链和软件栈。郑瀚寻比喻称，这类似于早期安卓系统的发展过程，国产芯片需要通过持续优化实现跨平台兼容。当前Transformer架构的主导地位虽未动摇，但多模态大模型的发展正在推动底层技术的持续创新。
尽管大模型技术持续迭代，但其核心架构仍源于2017年提出的Transformer范式。郑瀚寻强调，当前主流语言模型的基础逻辑框架未发生根本性改变，后续优化多集中在细微环节。这种技术稳定性为专用芯片的发展提供了明确的优化方向，也预示着AI算力领域的竞争将进入更深层次的技术比拼阶段。
