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泉源:清华大学一本科生被通告退学作者: 杨婉鸿:

为什么前沿AI公司都想自己造芯片 ???

编辑|Panda

7 月 7 日这一天, , ,,,有两条关于中国 AI 公司自研芯片的新闻成为热门新闻。。。。。。

先是路透社的独家:DeepSeek 正在研发自己的芯片。。。。。。新闻援引三名知情人士, , ,,,说这枚芯片瞄准的是推理(inference), , ,,,而非训练。。。。。。报道称, , ,,,DeepSeek 已经在悄悄招募芯片设计工程师, , ,,,且没有走果真招聘渠道, , ,,,同时在和外部代工厂、存储厂商接触。。。。。。DeepSeek 没有回应置评请求, , ,,,也有所争议, , ,,,由于这条新闻现在只有路透社简单信源。。。。。。

统一天, , ,,,The Information 又报道称, , ,,,另一家中国实验室智谱也在评估自研定制芯片。。。。。。知情人士称, , ,,,原因是 GLM-5.2 需求的暴增。。。。。。据 The Information 与多家转引, , ,,,这款模子是 Vercel 模子聚合平台上增添最快的模子, , ,,,上线首周日均 token 消耗一度飙升达 27 倍。。。。。。智谱已经和多家海内芯片设计公司做了起源接触, , ,,,但尚未选定相助方, , ,,,据称整个项目可能需要两年以上。。。。。。新闻一出, , ,,,智谱在港股当日一度涨约 9.9%。。。。。。

虽然, , ,,,两条新闻都还停留在早期评估阶段, , ,,,都没有实物、没有定型的设计。。。。。。

现实上, , ,,,DeepSeek 和智谱也非孤例。。。。。。把镜头拉远, , ,,,你会发明「AI 公司想自己造芯片」在 2026 年已经从个体选择酿成了行业的默认行动:从大洋彼岸的 OpenAI、Anthropic, , ,,,到海内的这两家前沿实验室, , ,,,行动出奇地一致。。。。。。这篇文章想回覆的是:为什么 ???

上个月, , ,,,OpenAI 已经把芯片端上了桌

若是说 DeepSeek 的新闻还停留在听说层面, , ,,,OpenAI 则已经把实物摆出来了。。。。。。

6 月 24 日, , ,,,OpenAI 与博通(Broadcom)联合宣布了 Jalape?o, , ,,,这是 OpenAI 的第一枚自研芯片, , ,,,同样是一枚专为大模子推理设计的 ASIC(专用集成电路)。。。。。。

OpenAI 硬件认真人 Richard Ho 体现, , ,,,这枚芯片「从零最先为 LLM 推理而设计」, , ,,,团队围绕内核、内存搬运、网络和服务模式做了针对性优化。。。。。。

据 OpenAI 先容, , ,,,早期实验室测试显示, , ,,,Jalape?o 的每瓦性能「大幅优于目今业界最先进水平」。。。。。。不过该公司也认可, , ,,,最终性能仍在丈量中, , ,,,详细手艺报告要等未来几个月才宣布, , ,,,这类厂商自述的性能优势, , ,,,在第三方 benchmark 出来之前, , ,,,只能算一面之词。。。。。。

几个细节值得注重。。。。。。据 Tom's Hardware 报道, , ,,,这枚芯片从设计到流片(tape-out)只用了九个月, , ,,,OpenAI 称这可能是高性能先进半导体史上最快的 ASIC 开发周期;;;;;;而加速这个周期的, , ,,,正是 OpenAI 自己的模子:用 AI 来设计造 AI 的芯片。。。。。。

Jalape?o 妄想在 2026 年底最先安排, , ,,,锚定的是一份 10 GW 规模、要到 2029 年才完成的博通相助。。。。。。据报道, , ,,,微软预计会买下首批 Jalape?o 产能的约 40%。。。。。。

Anthropic 在犹豫, , ,,,但也已经启航

再看另一家前沿实验室 Anthropic。。。。。。今年 4 月, , ,,,路透社率先报道称 Anthropic 也在权衡自研芯片, , ,,,语言很审慎:妄想处于早期阶段, , ,,,公司甚至可能最终决议只买不造, , ,,,尚未敲定设计, , ,,,也没组建专门团队。。。。。。

但到了 7 月初, , ,,,事情有了新希望。。。。。。据多家媒体报道, , ,,,Anthropic 已经最先和三星接触, , ,,,探讨代工一枚定制芯片, , ,,,据称瞄准的是三星的 2 纳米制程和先进封装。。。。。。

并且 Anthropic 最近挖来了 Clive Chan, , ,,,而他是 OpenAI 自研芯片团队的早期成员。。。。。。

面临追问, , ,,,Anthropic 的回应是:由谷歌、亚马逊、英伟达芯片组成的「多元化硬件栈」仍将是其算力战略的焦点, , ,,,对三星相助「不予进一步置评」。。。。。。

这句官方亮相, , ,,,恰恰点出了自研芯片浪潮里最真实的一层念头。。。。。。据 The Information 的数据, , ,,,英伟达握着全球约 74% 的 AI 芯片市。。。。。;;;;;;而 Anthropic 至今没造过一颗自己的芯片, , ,,,Claude 的每一次挪用, , ,,,跑的都是从相助同伴那里租来的芯片;;;;;;而这些相助同伴, , ,,,同时也是它的竞争敌手。。。。。。

值得注重的是, , ,,,Anthropic 探索自研的时间点, , ,,,和它收入的陡增险些同步。。。。。。据其自己披露, , ,,,2026 年运营收入年化已越过 300 亿美元, , ,,,而 2025 年底还只有约 90 亿美元。。。。。。规模一旦到了这个量级, , ,,,自研芯片的经济账才算得过来。。。。。。

推理!推理!推理!

把 DeepSeek、智谱、OpenAI、Anthropic 这些新闻并排看, , ,,,会发明一个配合点:它们要造的, , ,,,全是推理芯片, , ,,,而不是训练芯片。。。。。。这不是巧合。。。。。。

行业里一个正在爆发的结构性转移是:算力消耗的重心, , ,,,正从「训练模子」转向「运行模子」。。。。。。训练是一次性本钱, , ,,,而把模子服务给成百上万万用户, , ,,,是一连一直的开销。。。。。。据 Introl 的行业剖析, , ,,,推理现在已经吃掉了所有 AI 算力的约三分之二。。。。。。

https://introl.com/blog/custom-silicon-inflection-2026-hyperscaler-asics-nvidia-gpu

而推理, , ,,,恰恰是 ASIC 的主场。。。。。。用《芯片战争》作者 Chris Miller 对 CNBC 的一个比喻来说:英伟达的 GPU 像一把瑞士军刀, , ,,,什么并行盘算都醒目;;;;;;而 ASIC 像一件简单用途的工具, , ,,,很高效、很快, , ,,,但被硬连线锁死只做一类活。。。。。。训练阶段需要瑞士军刀的无邪, , ,,,由于模子架构还在变;;;;;;可一旦模子定型、要拿去服务海量请求, , ,,,那把「简单用途的工具」反而更省电、更自制。。。。。。

https://oplexa.com/custom-asic-market-2026-hyperscalers-ditching-nvidia/

智能体(Agent)的爆发, , ,,,进一步放大了这笔账。。。。。。MindCast AI 的一篇剖析提出了一个有意思的区分:

古板推理是「盘问本钱」:一次提问、一次回覆, , ,,,结算完毕;;;;;;智能体是「循环本钱」:用户的一个目的, , ,,,会触发几十甚至上百次推理挪用, , ,,,由于智能体要推理、妄想、检索、执行。。。。。。

图片译自 https://www.mindcast-ai.com/p/ai-inference-economy

当智能体大规模铺开, , ,,,训练与推理之间的经济差池称, , ,,,会以非线性的方式滚大。。。。。。也因此, , ,,,这家剖析机构判断:推理经济学不是 2028 年才要费心的事, , ,,,而是一个 2026 年就要做的采购决议。。。。。。

一笔越来越算得过来的经济账

关于「为何要自己造」, , ,,,业内着实已经有了相当详细的数字支持。。。。。。

最直观的一个案例来自 AI 图像平台 Midjourney。。。。。。据报道, , ,,,Midjourney 在把推理负载从英伟达 GPU 迁徙到谷歌第七代 TPU 后, , ,,,月度算力开销从约 210 万美元降到约 70 万美元, , ,,,降幅 65%。。。。。。把这个比例放大到天天跑数十亿次盘问的超大规模厂商身上, , ,,,正如一位剖析师所说, , ,,,投入数十亿美元自研芯片, , ,,,就酿成了一道「直白的财务盘算题」。。。。。。

这道题的谜底, , ,,,正在改变整个市场。。。。。。据 TrendForce 的展望, , ,,,2026 年定制 ASIC 的出货增速将抵达 44.6%, , ,,,而商用 GPU 只有 16.1%——这也是定制芯片增速首次凌驾 GPU。。。。。。Introl 引用彭博行业研究的数字则更宏观:到 2033 年, , ,,,整个 AI 加速器市场预计抵达 6040 亿美元, , ,,,而定制硅片在其中的份额还在加速上升。。。。。。

超大规模厂商早已用真金白银投了票。。。。。。谷歌的 TPU、亚马逊的 Trainium、微软的 Maia、Meta 的 MTIA……这些自研芯片各自服务着母公司内部的巨量推理负载。。。。。。

https://oplexa.com/custom-asic-market-2026-hyperscalers-ditching-nvidia/

据 CNBC 报道, , ,,,Trainium 首席架构师 Ron Diamant 称, , ,,,亚马逊这款 ASIC 相比 AWS 上其他硬件供应商有 30% 到 40% 的性价比优势。。。。。。

这些数字批注:当你的算力需求膨胀到超大规模, , ,,,芯片不再是本钱项, , ,,,而是竞争壁垒自己。。。。。。正如 Oplexa 的一篇剖析所言, , ,,,控制自己的硅片, , ,,,意味着控制自己的性能蹊径图、本钱结构和供应链。。。。。。这三样是任何采购订单都换不来的。。。。。。

挣脱英伟达, , ,,,不但是省钱

若是说经济账是明面上的理由, , ,,,那么「不想把运气交给一家公司」则是浪潮底下更深的那股暗潮。。。。。。

英伟达的强势, , ,,,一部分来自芯片自己, , ,,,更大一部分来自CUDA。。。。。。而 CUDA 是一套积累了二十多年的软件生态。。。。。。据 Spheron 的剖析, , ,,,险些所有严肃的 LLM 推理优化, , ,,,从 FlashAttention 到 vLLM 里的一连批处理, , ,,,都只跑在 CUDA 上。。。。。。这套生态与其说是英伟达的护城河, , ,,,不如说是任何想换芯片的团队要付的「搬家本钱」。。。。。。据估算, , ,,,把服务栈从 vLLM 移植到亚马逊 Neuron SDK, , ,,,往往要花两到六周工程时间, , ,,,某些模子架构甚至基础不被支持。。。。。。

https://www.spheron.network/blog/hyperscaler-custom-ai-chips-2026-trainium-tpu-maia-mtia-vs-nvidia-gpu/

正由于这道墙又高又厚, , ,,,绕过它的念头才格外强烈。。。。。。对超大规模厂商和前沿实验室而言, , ,,,每一份跑在自研芯片上的负载, , ,,,都意味着更多利润留在自己口袋里, , ,,,也意味着在和英伟达谈价时多一分底气。。。。。。

TheStreet 的判断颇为直白:正在改变的, , ,,,是「AI 实验室必需接受英伟达开出的任何价钱和供货条件」这个默认假设。。。。。。微软有 Maia, , ,,,亚马逊有 Trainium, , ,,,谷歌有 TPU, , ,,,而最新一批 AI 实验室, , ,,,现在也想为自己攒出同样的筹码。。。。。。

中国实验室还多面临一道枷锁

回到 7 月 7 日那两条新闻。。。。。。对 DeepSeek 和智谱而言, , ,,,自研芯片除了上述所有理由, , ,,,还配合面临着一个它们的美国偕行没有的问题:出口管制。。。。。。

另外值得一提的是, , ,,,DeepSeek 这次自研听说, , ,,,恰恰和它首次接受外部融资的节点撞在一起:该公司完成一轮超 500 亿元融资, , ,,,估值超 3300 亿元。。。。。。造芯片很烧钱, , ,,,钱和芯片这两件事同时爆发, , ,,,未必是巧合。。。。。。

而智谱, , ,,,则早在今年 1 月就已成为首家在港交所上市的中国 AI 实验室。。。。。。两家都在为这场腾贵的豪赌, , ,,,先把钱袋子准备好。。。。。。

能乐成吗 ???

把这些线索收拢, , ,,,「为何 AI 公司都想自己造芯片」这个问题, , ,,,谜底着实是几股实力的合流:推理取代训练成为算力主战场, , ,,,让专用 ASIC 有了用武之地;;;;;;智能体爆发把推理本钱推向非线性膨胀, , ,,,让省下的每一分钱都被放大;;;;;;而对英伟达的深度依赖, , ,,,则让所有人都想为自己攒一份议价的筹码。。。。。。 对 DeepSeek、智谱这样的中国公司, , ,,,还要再加上出口管制问题。。。。。。

但热潮之下, , ,,,冷水也该泼一盆。。。。。。自研芯片远非稳赢。。。。。。设计周期动辄 18 到 24 个月, , ,,,前期工程投入重大, , ,,,还需要事情负载足够稳固、可展望, , ,,,才值得围绕一个牢靠架构去设计。。。。。。关于还在试验模子架构的首创公司, , ,,,或是使命五花八门的通俗企业, , ,,,英伟达 GPU 的无邪性反而是更划算的选择。。。。。。

TechTimes 说得清晰, , ,,,那 40% 到 65% 的本钱优势, , ,,,只属于天天跑数十亿次盘问的巨头;;;;;;对每周只跑几万次盘问的企业, , ,,,这笔账是反过来的。。。。。。

更值得追问的一个问题是:这场浪潮, , ,,,事实会削弱英伟达, , ,,,照旧只是给它「加了个增补位」 ???大都剖析给出的谜底偏向后者。。。。。。据 Oplexa, , ,,,到 2027 年 ASIC 出货量或将在数目上凌驾 GPU, , ,,,但两个市场都会继续增添:AI 基础设施正在分岔成两个差别的赛道:牢靠、高频、可展望的负载归 ASIC, , ,,,研究、多样、架构还在演进的负载归 GPU。。。。。。英伟达依然牢牢握着训练和绝大大都市场。。。。。。

https://oplexa.com/custom-asic-market-2026-hyperscalers-ditching-nvidia/

DeepSeek 和智谱究竟能否造出自己的芯片, , ,,,眼下都还没有谜底, , ,,,事实两条新闻自己也都还停留在早期评估阶段。。。。。。

但它们在统一天落地, , ,,,像两枚同时投进水面的石子, , ,,,激起的涟漪照出了统一片焦虑:从旧金山到北京, , ,,,在这个算力即权力的时代, , ,,,没有一家想活到下一轮的 AI 公司, , ,,,愿意把自己的命脉, , ,,,永远租在别人手里。。。。。。

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