芯片之争迎来下半场：携台积电入局，迎战英伟达！

谁能想到，2nm还没来，预计2026年量产的1.6nm就已经引起轰动了。根据中国台湾经济日报援引产业链人士报道，除了苹果照例预定台积电A16（16埃米等于1.6纳米）首批产能，OpenAI也加入了台积电A16产能的首发名单。

OpenAI要造AI芯片并不意外，OpenAICEOSamAltman早就打算募集7万亿美元来建设晶圆厂，以进行自家AI芯片的研发和生产。但耐人寻味的是，苹果和OpenAI，两个时代的开创者正在展开了一场关于台积电A16首批产能的竞赛。

背后是新时代巨头与AI芯片的崛起。

争抢台积电16A，不只是OpenAI与苹果之争

A16芯片是台积电目前已揭露的最先进制程节点，也是台积电迈入埃米制程的第一步，预定在2026下半年量产。

这件事的分量到底有多重？

据台积电介绍，A16将采用下一代纳米片晶体管技术，并采用超级电轨技术（SPR），SPR技术就是将供电线路移到晶圆背面，以在晶圆正面释放出更多讯号线路布局空间，来提升逻辑密度和效能，是一种独创的、领先业界的背面供电解决方案。

路线图，图/台积电

总的来说，台积电不仅将带来晶体管密度的提升，还集成了最新的纳米片晶体管技术和背面电力传输系统，理论上将大幅提高芯片的性能与能效。换句话说，这可能将AI芯片推向更高峰，甚至开启一轮新的技术革命。

而对OpenAI来说，这不仅是抢占先机，更是对未来AI计算的战略布局。

要知道，AI模型的复杂度和计算需求日益增加，没有强大的硬件支持，想象力再丰富也只能止步于纸上谈兵。

OpenAI与苹果争夺首批台积电A16制程产能，实际上也反映了整个科技行业对AI硬件需求的旺盛与迫切，不仅凸显了AI计算需求的飞速增长，也标志着AI硬件正在成为科技行业的核心竞争力之一。

图/X

在这个新的战场上，谁能率先掌握最先进的芯片技术，谁就能在未来赢得更多的先机。从这个角度看，OpenAI与苹果之争的背后，也是AI时代与移动时代的一场角力。

2024年，AI芯片大热下的分化

5月底，知名市场研究机构Gartner发布了一份报告，指出2023年全球AI芯片销售收入达到了536亿美元，并预计2024年将同比增长33%至710亿美元，在2025将增长至920亿美元。

不意外，驱动AI芯片销售收入增长的主要因素包括对边缘计算的需求激增，尤其是在手机、PC、物联网设备以及自动驾驶系统等领域的需求。此外，AI芯片在数据中心更进一步的应用也为市场带来了巨大的推动力。

而在2024年，我们同样能看到当海外芯片巨头在AI技术浪潮中继续乘风破浪，国内AI芯片厂商也在加紧追赶，努力缩小与国际领先者的差距。

说到AI芯片，首先肯定绕不开目前AI芯片领域的王者——英伟达（NVIDIA）。今年上半年，芯片之争迎来下半场：携台积电入局，迎战英伟达！英伟达依旧霸气外露，推出了全新的BlackwellB200平台——有史以来最强大的AI芯片，直接将AI训练和推理性能拉到了新高度。

BlackwellB200，图/英伟达

尽管BlackwellB200被曝出货时间将从今年10月推迟到明年初，但英伟达的GPU仍然是市场的主角，几乎垄断了全球AI芯片市场，特别是在数据中心和高性能计算领域，继续稳坐龙头老大的位置。

老对手AMD也不甘示弱。2024年上半年，AMDMI300X就开始了大量出货，在推理性能上超越了英伟达部分产品。虽然在AI芯片的市场份额上还不能与英伟达相提并论，但AMD不论是产品还是市场表现已经足以让人刮目相看。

在国内市场，寒武纪和华为昇腾的表现也不容小觑。

寒武纪即将发布的思元590据称性能大幅提升，直接对标英伟达A100，计划年内量产出货。尽管距离英伟达还有很长的路要走，并且今年上半年的财报还显示寒武纪营收只有6477万元，同比下降了43.42%，但其市值一直从去年涨到今天。本质在于，外界依然看好寒武纪在AI芯片领域的技术积累，以及国产替代的机遇。

另一方面，华为的昇腾AI芯片则已经在国内市场风生水起，被大量国内公司采购。华为此前推出的昇腾910B被认为基本可以对标英伟达A100，而预计在今年10月出货的昇腾910C则是对标目前最主流的英伟达H100，或将进一步巩固了华为在国内AI芯片市场的领导地位。

昇腾910，图/华为

总体来看，2024年上半年，AI芯片市场依旧风云变幻，英伟达和AMD在海外市场上展开激烈竞争，而华为和寒武纪则在国内市场上逐步扩大影响力。面对AI芯片的激烈战场，这些公司都在全力以赴，争取在未来的科技格局中占据一席之地。

大模型「变小」：国产AI芯片「弯道超车」的好机会

过去，AI芯片的竞争主要集中在如何为超大规模模型提供强大的计算能力，但如今，行业正在发生微妙的转变——从提供「最强、最有用」的大模型转向打造「最具性价比」的小模型。

从深度求索（DeepSeek）到Gemini1.5Flash，再到OpenAI推出GPT-4omini，从今年年初开始，大模型厂商对更小参数规模模型的追求变得越来越明显，这对AI芯片行业的影响不可小觑。

图/OpenAI

随着模型规模的缩小，可以预见低功耗、高效率AI芯片的需求将越来越大。

这意味着芯片厂商可能会从过去一味追求性能的思路，转向更多考虑优化能效和成本的方向。不仅是在移动设备上，也包括HPC上，更精悍AI芯片将更加受欢迎，这不仅推动了芯片的小型化，或许也带来了芯片架构设计上的改变。

此外，小规模模型的广泛应用将可能降低对大规模计算资源的依赖，推动AI芯片在更广泛的应用场景中普及。

过去，AI芯片主要集中在数据中心等高性能计算领域，而未来，我们可能会看到AI芯片更多地应用于终端设备和边缘计算场景。这种转变将推动AI应用与AI芯片下沉到更多的应用场景中，这对新兴厂商来说，无疑是一个良机。

而对国内的AI芯片厂商来说，小规模参数模型的崛起尤其是赶超英伟达等巨头的绝佳机会。

图/寒武纪

一方面，小规模模型对极高端硬件的依赖度降低，给了国内厂商在技术上缩小差距的可能性。

同时通过推出高效能、低功耗的芯片，也更能快速占领市场份额。尤其是在智能城市、物联网和边缘计算等国内应用需求旺盛的领域，更有机会利用本土化的优势，迅速扩大市场影响力。

另一方面，国内对于AI芯片的国产替代也给予了大力支持和政策倾斜，无论是资金投入还是技术研发，都能帮助国内厂商加速技术突破和市场扩展。

同时，随着全球供应链的不确定性增加，自主可控的芯片供应链显得尤为重要，也为国内AI芯片厂商提供了前所未有的发展机会。

然而，赶超英伟达也绝非易事。

英伟达在全球AI芯片市场的领导地位不仅依赖于其强大的硬件性能，还得益于其成熟的生态系统和广泛的行业合作伙伴。要实现赶超，中国厂商不仅需要在技术上取得突破，还必须构建一个强大的软硬件生态系统，吸引更多的开发者和企业客户。

写在最后

AI芯片的竞争就像一场没有终点的马拉松，每个参与者都在奋力奔跑，试图占领更多的市场份额。强如英伟达，也要在海外和国内市场面对无数强敌的进攻。

小规模参数模型的发展确实为中国AI芯片厂商提供了一个赶超巨头的良机，但这条路上依然充满挑战。成功的关键在于技术创新、市场策略的灵活调整，以及生态系统的构建和扩展。如果能够抓住这个趋势并有效执行，国产AI芯片有望在未来的全球市场中脱颖而出。

不过也要指出，AI芯片市场已经不仅仅是硬件性能的战场，而是软硬件生态、创新能力和市场战略的综合比拼。而归根结底，在这个技术飞速发展的时代，也只有那些不断创新、勇于迎接挑战的厂商，才有资格赢下这场AI芯片之争。