当下，全球资本市场正在AI领域上演一场波澜壮阔的Capex（资本支出）交易盛宴。科技巨头们纷纷追加投资AI算力，而AI芯片作为算力的核心基石，正迎来前所未有的景气周期。
在全球科技竞争日益演变为算力竞争的今天，一场围绕AI芯片的宏大叙事正在展开。
当前市场的核心逻辑，建立在庞大的资本开支计划之上。纵观全球科技巨头，无论是美国的谷歌、脸书、微软等超大规模互联网公司，还是中国的腾讯、阿里、华为等互联网与科技企业，都在以前所未有的力度投入算力基础设施建设。
而这股“全市场都在交易Capex”的浪潮，其底层驱动力正是对AI算力需求的爆炸性预期。训练千亿乃至万亿参数的大模型，需要消耗天量的计算资源，而将这些模型应用于千行百业，则催生了更为庞大的推理算力市场。
这预示着，AI算力的竞争已经进入“下半场”，从最初关注训练集群的绝对规模，转向对能效比、成本、以及特定场景适用性的综合考量。而对算力资源分配权的争夺本质是围绕高端芯片展开的博弈。
AI芯片是一个高度复杂且全球分工精细的产业，从上游的IP、EDA工具，到中游的芯片设计、制造、封测，再到下游的系统集成与生态应用，任何一个环节的短板都可能成为“阿喀琉斯之踵”。
在美国对高端芯片的“围追堵截”下，经过数年的发展，国产芯片企业已展现出相当的活力。如寒武纪、地平线、燧原科技等，以及在科技巨头内部孵化的华为昇腾、百度昆仑等。
2024年，中国本土AI芯片品牌渗透率约30%，出货量达到82万张，相较上年同期15%的国产品牌渗透率，呈现明显提升趋势。头部企业如华为海思、寒武纪等通过定制化ASIC抢占垂直场景，而摩尔线程、沐曦集成等新兴GPU厂商则在图形渲染领域快速追赶。百度昆仑芯签下中国移动大额订单，华为昇腾生态适配50+主流大模型，开发者超200万。
虽然国产AI芯片进步明显，但发展仍面临多重挑战。技术代差是首要问题：国内训练芯片仍存在2-3代制程差距，7nm以下工艺依赖台积电，自主EDA工具覆盖率不足30%；其次是供应链安全方面，美国商务部将多家中国芯片企业列入实体清单。最重要则是软件生态建设滞后，清华大学计算机系教授翟季冬指出：“目前国内算力硬件水平已经接近甚至超过了英伟达同类芯片，但在软件生态上仍有提升空间。”
为突破这些困境，中国政府完成了人工智能领域的顶层设计，通过“东数西算”工程优化算力资源配置，并设立专项基金支持关键技术攻关。此外，资本市场也给予了助力，2025年已有至少3家国产GPU企业启动IPO进程，融资规模超百亿元。
这场芯片之战，既是技术实力的较量，更是产业生态的重塑。同时也将决定中国能否在全球AI芯片领域从“追赶者”转变为“并跑者”。
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责任编辑丨陈斌